But! ! ! ! Neogeo's simulation is the most troublesome. I checked a lot of data and tested several different methods. The following is the simulation method explored by myself. It is not the only method, but for reference only.
The observer mode defines a one-to-many dependency relationship, allowing multiple observer objects to monitor a certain topic object at the same time. When the state of this topic object changes, all observer objects will be notified so that they can automatically update their behaviors. The specific structure diagram is as follows:
现代的女主Kadesurang是一位考古系学生, 精通泰国历史，还会法语，虽然身型肥胖, 但却有着一颗善良的心, 有着跟外表不一样的内在美。
夏林火速挑好个个配角后，《白发魔女传》电视剧正式拍摄。
老杨终于放下书，长叹一口气，你若在家管管田，不懂道理也就罢了，可现在出去跟人打交道，这书是必须要读的，不然丢的是脸，败的是家。
小儒 (查雅妮 饰)在艺术家父亲过世后继承了两幅毁损的女子画像，她找来艺术品修复师提姆(尼坤 饰)修复这两幅作品，以便转售赚取医治女儿眼疾的费用。修复过程中，陆续发生一桩桩无法解释的恐惧事件，宛如解开了封印在画作中的骇人秘密…小儒开始恶梦连连产生幻觉、女儿出现一些令人不寒而栗的异常行为、威胁生命的意外更不断发生…究竟画中隐藏着甚么恐怖秘密？画中女子到底是谁？她有甚么样的冤情与怨？视而不见真的能全身而退？
终于来到了丈夫生活的城市，林乔喜忧参半。新婚便出国的丈夫，离家三年了，女儿妞妞都没瞧见过，只是在往来邮件中从照片看妞妞一点点长大。为了林乔来还是陈梦雄回国的事儿，俩人从前就没少绊嘴，林乔脾气急说话直，陈梦雄自尊心强，不知是因为长期分离还是性格相克，俩人在最近的通话中分岐越来越大。
Crazy Wand Method: 100 crazy points, total damage * (1 +0.6).
1938年中山舰殉难后受伤的抗战伤兵胡宜生，回宜昌养伤时正赶上宜昌大撤运。在号称“东方的敦刻尔克大撤退”行动中，胡宜生结识了共产党，并在共产党的感召下积极组织宜昌社会各界投入大撤运工作，使大撤运奇迹般地完成。胡宜生在成为宜昌英雄的同时，也赢得了土家妹子成四妹的爱情。随后，胡宜生随江防军驰援枣宜会战，见证张自忠为保宜昌而战死疆场，深感震撼。宜昌沦陷后，胡宜生拉起一支以土家族划夫队为主的民间武装，号称红旗营，不断袭扰打击日寇。1943年，日寇发起鄂西会战目标直指长江天堑石牌要塞，妄图拿下石牌，威逼重庆。胡宜生在中共地下党的指导下，率领民间武装，广泛发动群众，运送粮食与武器弹药，支援江防军作战，在被誉为“中国的斯大林格勒保卫战”的石牌大战中大败日军，从而谱写了一曲“民心不失、国门不倒”的抗日壮歌。
从四川来京“漂”了十几年，宋明妹忽然因一场老年相亲节目爆红，并身不由己地被卷入了前所未有的生活巨变中：搬入了对头富伯恒的四合院，居然化敌为友渐生情愫；饱尝雇主孟璐的百般刁难，却无意间挽救了这个濒临崩溃的家庭；与素来不睦的哥哥宋明亮争执不断，却在误会冲撞中重拾久违亲情；与嬉笑怒骂的姐妹张玉莲面和心不合，却在异乡发展出了一份意想不到的深情厚谊。经历了一系列风波之后，宋明妹渐渐悟出道理，真正的幸福人生是为了儿女更是为了自己，于是她排除万难开始为在京外地老人筹划一座“安乐窝”，在那个给她欢乐也给她惆怅的北京，宋明妹渐渐明白坚守的到底是什么。
随后公布的电影宣传海报，无疑证明了这一点。
……王突和胡钦惊呆了，万没料到是这个结果。
圆脸胖子说道：这做菜的人是天下第一名厨‘天吃星，当年他一顿饭便毒死了丐帮七大长老，是一个了不得的豪杰。
商朝末年，商纣王昏庸无道，沉迷声色重用奸佞，残害百姓。创世神女娲娘娘下界赐福降瑞，纣王垂涎女娲美色当面调
5. After checking the help, click Select Airport, and then click Start Flight.
Analysis: Similar to question 9, but pay attention to this time?
Deep Learning with Python: Although this is another English book, it is actually very simple and easy to read. When I worked for one year before, I wrote a summary (the "original" required bibliography for data analysis/data mining/machine learning) and also recommended this book. In fact, this book is mainly a collection of demo examples. It was written by Keras and has no depth. It is mainly to eliminate your fear of difficulties in deep learning. You can start to do it and make some macro display of what the whole can do. It can be said that this book is Demo's favorite!
