《爱之债》讲述了购物狂的女主自然而然的就债台高筑，远离都市跑到乡间。帅气多金男主为了逃避豪门订婚，扎了个霓虹小辫也去农村了，一个缺钱，一个缺人，两个人一拍即合，各取所需。于是两人日久生情，面临重重阻碍，最终突破阻碍，幸福生活……
高阳跟父亲从小不对付。高斌一个人把儿子带大，高阳却跟爹没大没小，直呼其名，态度好时也就叫个“斌哥”。他三天一翘课，五天一干仗，疯狂试探老师和父亲对他的忍耐底线。虽然校长的女儿金贝贝对他很有好感，但他却追着班花跑，班花一走，他的心也跟着飞到了北京。回到学校的高阳并没有消沉太久，金贝贝和田梦告诉他，虽然班花转走了，但有个更漂亮的大美女要来班里了，她叫叶晓文。高阳偷偷去办公室瞥见了转学生的样貌，果然人如其名，高阳怦然心动。令他没想到的是，走进班里的叶晓文竟是个男生！
尚书唯唯点头。
——是李敬文来到近前，伴随着些许温热的气息靠近。
The side that corresponds to the component side of the printed board.
"Well, then you go on." I said, after this inquiry, I confirmed that Liu Guangyuan's "dog" and Qi Shicheng's "dog" are completely different. The latter means only a description of behavior, while the former means that this is an explanation of the nature and type of the creature. I also understood at that time that this should be another brand-new "living biological weapon" of the Vietnamese army different from the humanoid monster.
只见一人自军士之后出衙，身着官袍，不紧不慢说道：王本固是也。
尹旭呵呵笑道：虽然设计出来了，可是如何让它变成现实，还要仰仗先生了。
《第三次初恋》讲述了处于第三次人生的男主角在今生遇见自己前世初恋的故事。
尹旭下诏明确表明，非尹氏皇族子弟封王者。
优里是南部小镇上，平时以打撞球为赌赛，赚取零头花用的孤儿─撞球小子，透过网络与千金小姐阿茵相识、相恋，某日，撞球馆中来了一批来自台北、邵氏集团的人，目的是要跟弹子房讨论兼并的条件，带队的是一名撞球好手，外号叫快打旋风，他带着副手暴龙以及两名跟班，还有一名年轻的女孩，竟然正是阿茵。
刘峰是一名演员副导演，他木讷本分，但却认真执着。一次，刘峰去找同行孔健帮忙时，破坏了孔健和女演员妮妮的‘好事’，孔健开始对刘峰记恨于心。后来，刘峰又顶替了孔健在《梦想民国》剧组里演员副导演的职位，这更加深了两人间的矛盾，孔健决定联合女演员妮妮报复刘峰。在剧组妮妮刁难刘峰，故意拖延拍摄时间，挑拨导演和刘峰之间的关系，但刘峰凭借自己认真执着、吃苦耐劳的态度都一一化解。后来妮妮用‘艳照门’诬陷刘峰，让刘峰在剧组遭遇前所未有的危机。一波未平一波又起，刘峰请来的一个替身演员在拍摄过程中溺水失踪，警察将刘峰带走进行了盘问……
在偏僻的别墅里,正在上演着一场虐杀和求生的竞赛,究竟是鬼怪之物的索命,还是人心中的贪念欲望在作祟,一切谜底与罪恶将会在清晨太阳升起的时候揭开......
大学毕业生王文到《爱慕》杂志社应聘，成为杂志社的一名编辑。王文的上司顾安臣两年前丧妻，一直沉浸在自责中。在工作中两人一直吵吵闹闹，各持己见。安臣不羁的气质所吸引，开始追求安臣，并与之发生了一夜情。安臣发现在王文不高兴时，自己总会有激烈的心跳，原来王文在两年前做换心手术时，使用的心脏正是安臣前妻临终时捐赠的。发现这个秘密后，两个人很快堕入爱河。周年进和李桦同病相怜，两人合谋拆散安臣和王文，不惜使用各种卑下的手段。与此同时，安臣一直困惑于自己的真爱：到底是前妻还是王文？两人关系出现裂痕，在内困外扰中，安臣失去工作，王文被迫远走加拿大，两人关系步入绝境。 安臣在国内独自奋斗，王文在加拿大默默地支持他。安臣终于认识到自己真正的所爱，洒泪向过去告别，到加拿大寻找王文，两人共沐爱河。
晨汐与男朋友分手那天，意外撞倒了来找命定之人的未来海神敖琛，二人在阴差阳错下开始了同居生活。过程中两颗心在朝夕相处中渐渐靠近，敖琛认定沐晨汐就是自己的命定对象，而意外的考验却在此时又悄然而至。
Magic Attack +15
我们有孩子，不忍去死。
赵文华突然像看到了亲老婆一般，推开杨长帆便下了轿子，他刚刚可是见到巡抚都没下车的。
From the defender's point of view, this type of attack has proved (so far) to be very problematic, because we do not have effective methods to defend against this type of attack. Fundamentally speaking, we do not have an effective way for DNN to produce good output for all inputs. It is very difficult for them to do so, because DNN performs nonlinear/nonconvex optimization in a very large space, and we have not taught them to learn generalized high-level representations. You can read Ian and Nicolas's in-depth articles (http://www.cleverhans.io/security/privacy/ml/2017/02/15/why-attaching-machine-learning-is-easier-than-defending-it.html) to learn more about this.
