Q: Which machine learning library do you like best?
夏小雨（张雨绮 饰）是婚恋网站的高级配对顾问，一直怀着对婚姻的憧憬，她和男友许默（霍建华 饰）的婚姻匹配指数高达到98%，根据数据，二人极有可能白头偕老。但突然一天，夏小雨得知了许默与富豪千金叶静斯（施予斐 饰）即将成婚的噩耗。
Someone asked a question in Zhihu: Is the gun in the TV series real?
为更好地挖掘全人类的精神宝藏，激励中国青年奋发有为，湖南卫视特别打造一档纪实性文化品格传承节目《我们的师父》，节目邀请到四位处在不同人生阶段的年轻人，于晓光、大张伟、刘宇宁作为首发阵容，与另外一位神秘X成员，组成“3+X”的强大阵容。他们通过寻访拜师行业精英、优秀人物，在与师父同吃同住三天两晚的过程中，感悟榜样精神，解惑人生难题，汲取前进力量。
中央情报局官员艾娃·盖勒（米歇尔·莫纳汉饰）发现一名男子（麦赫迪·德比饰）通过扰乱公众秩序而获得国际关注，于是她开始调查这名男子的身份。随着他吸引越来越多的认为他在创造奇迹的追随者，全球媒体越来越痴迷于这位魅力非凡的人物。盖勒必须尽快解开这个谜：他究竟是上帝派来的圣人，还是一个能够瓦解世界地缘政治秩序的骗子。随着故事的展开，多种视角交织在一起，其中包括一名以色列情报官员（托莫·希思黎饰）、一名德克萨斯州传教士（约翰·奥提兹饰）和他的女儿（斯蒂芬妮娅·欧文饰）、一名巴勒斯坦难民（赛义德·埃尔·阿拉米饰）和报道该故事的记者（简·亚当斯饰）。梅琳达·佩吉·汉密尔顿、维尔·特拉维尔、法里斯·兰杜勒西、德蒙特·莫罗尼和博·布里奇斯也参演了该剧集。 Netflix 原创剧集《现代弥赛亚》由迈克尔·彼得罗尼（《偷书贼》）担任创剧人，詹姆斯·麦克特格（《V 字仇杀队》）和凯特·伍兹（《昭雪》）担任导演，彼得罗尼、麦克特格、安德鲁·迪恩（《The Double》）、马克·布奈特和罗玛·唐尼（《圣经故事》《宾虚》）担任监制，是一部发人深省的悬疑惊悚片，探讨社交媒体时代影响和信仰的力量。
TV动画#我让最想被拥抱的男人给威胁了#放送约3年后，终于决定将于2021年秋天上映的剧场版。
少年满江和爷爷生活在一个民风淳朴的渔村，村民们世代靠天吃饭，善良友爱。然而，这里流传着一个关于“海怪”的传说，因而无人敢靠近外海。一天，商人马老爷带着三个手下来到渔村，表面上与村民相处得其乐融融，实则打起了深海宝藏的主意。机缘巧合，少年满江发现，所谓的“海怪”竟然是一只背驼小岛的巨龟，由此展开了一段传奇的海上大冒险……
《海洋喜欢我》是一部爱情剧，讲述了一位年轻的企业家经营着一家商店，梦想着创业，一位失败的音乐家回到了家乡。
因为平武的存在，至少周家是知道尹旭身份的。
也不想想，小葱这奉旨选婿是怎么来的？还敢提泥鳅。
写作这东西真得很讲状态的，或许大神们经验丰富，即使状态差，也能写出质量不减的章节出来，但是月下只是一个新人，真得做不到。
Right Slot Baozhu
It is five kilometers around the burning point and involves many residential areas, covering almost the entire riverside area and the southwest of Xiaoshan.
在苏丹的美国记者面临进退两难的选择，到底是要回国报道他们所看到的暴行，还是留下来帮助他们遇到的受害者呢？苏丹达尔富尔(Darfur)地区位于苏丹西部，与乍得接壤，面积约占全国总面积的五分之一。这里地势较高，降雨量多，自然条件仅次于苏丹南部和尼罗河沿岸，蕴藏的石油等自然资源也有待开发。约有80个部族生活在达尔富尔地区，错综复杂的种族和宗教矛盾导致这一地区的暴力冲突持续不断，信奉伊斯兰教的阿拉伯居民与信奉基督教和原始宗教的黑人居民经常发生武装冲突。
民国初年,燕南大学考古系教授的秦羽偶得藏龙墓线索,立即着手准备组建考古队伍,墨班机关术传人韩阳身手不凡,遂邀请其参加考古挖掘。为筹钱二叔治病,韩阳不顾二叔的劝阻,答应同行。与秦羽相熟的地方军阀李大勋得知此事,主动资助考古。秦羽带韩阳,女儿秦卿,学生杨沫,罗子钦和李大勋之女李冰瑶组队出发。不料,江湖传言葬龙墓有一至宝龙珠,韩羽一行被另外两个盗墓团伙跟踪。经过跋涉,秦羽凭借蛛丝马迹已经接近目的地,却发现了大量的蛇蜕......
Reporter: Everyone's reaction is what they think.
众人听了都忍不住笑。
Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
小鱼儿在龟山，那么铁心兰也必然去了龟山，纵然不能在一起，远远的看一眼也好……妹妹……花无缺眼中闪过一丝悲凄，不过很快就消失了，爱她那就祝福她。
The data party is so awesome that it is ready to try it according to the landlord's request.
