青山忙问道：小葱，那小舅舅干啥？小葱道：你派人出城去叫井儿叔回来帮你。
生性浪漫的夏拙（李易峰 饰），火二代欧阳俊（陈星旭 饰），老区美男子林安邦（段博文 饰），邋遢大王易子梦（董春辉 饰）是同一所大学、同一个宿舍的四名室友，带着各自不同的目的，成为了一名火箭军的大学生士兵。当他们第一眼看到深藏在大兴安岭深处的部队时，萌生了悔意。在未来的日子里，夏拙等人也逐渐意识到，在火箭军，只有十年以上的兵，才有资格叫兵。二十年以上的兵，才有资格叫老兵。二十五年以上的，统称为“窖藏”。面对着身怀各式绝技、不同年份的“陈年老兵”，新生力量的萌动与越陈越香的老兵，产生了不可避免的对抗。在梦想与现实极大的落差和老兵们的传帮带下，他们用青春逐渐读懂了“军人”二字，担起了“大国底牌”的威严。
1920年的暑期，浙江温岭等四县洪潮泛滥。在那种灾情的乱世之中，有人要发灾难财，有人要活命。胭脂是一个善良的女锁匠，她为了活命，和养父一起，逃荒逃到苏州。胭脂心灵手巧，带有市井小姑娘的健壮、机灵、勤快与诚实的特征，并且有一手修锁开锁的好手艺。胭脂认为会和养父在苏州过得衣食无忧。不料有天胭脂遭人诬陷，被判处在36天后枪决。胭脂出逃中被枪打晕过去，等她醒来时发现躺在北方一户富贵人家的小姐房中。胭脂满腹疑团，经探查后才知道，她的亲姐姐和洋人勾结在一起要将镇上的矿石运送到海外牟利，为此要拿她当替身。胭脂从进步青年钱仲杰那里接受了很多关于马克思主义的知识与理念，她认为这些矿石是小镇和国家的资源，绝对不能被外人掠夺。最终，胭脂说服了姐姐改邪归正，他们一起为保护小镇资源做出了贡献。
三十年代旧上海航运界巨头方邵昌是个实力雄厚的企业家，他中年丧妻后就未再娶，只有一个千宠百爱的女儿名叫方盈盈，她面貌粗陋，但善良、聪慧、乐观进取。盈盈已过而立之年，却仍未嫁，她暗恋着一个叫何振鹏的银行小职员。 在女友潘美丽的极力撮合下，盈盈与振鹏结成夫妻，婚礼轰动了旧上海。然而，这只是新郎振鹏与潘美丽设下的圈套，他以卑鄙的手段逼死了方邵昌，谋害了方盈盈，将方家偌大的家产窃为已有。 一个神秘，有着高超整容术的人从死亡线上救出了方盈盈，并为她进行了精细的面部整容。绝望的方盈盈重获新生，她几乎不相信自己的眼睛，手术后的她拥有了美丽的姣容，她像一只浴火后的凤凰。她矢志报仇，夺回属于她的一切，严惩参与阴谋的恶人。
青年苏大全（屈中恒饰）的父亲苏周（太保饰）开了一间计程车行，拥有20部计程车。大全自幼在车行里生活，受环境影响，他对驾驶计程车情有独钟。他学校后也开始了计程车司机生活。大全的母亲游希子是位法医，每天都要与尸体打交道，年轻时许多人对她避而远之，唯独苏周接受她，并一起生活，结婚生子。大全的妹妹酷爱调配化学试剂，家里经常发生化学爆炸。
《星际迷航:下一代》(简称TNG)是《星际迷航》系列的第2部剧集，台湾翻译为《银河飞龙》，于1987-1994年共播出了7季。该剧讲述的是在24世纪，《星际迷航:原初系列》(简称TOS)的八十年后，Picard舰长率领企业号D继续探索太空的冒险故事。每一集的开头都有这样一段话：「宇宙，人类最后的边疆，这是星舰企业号的旅程，它所持续的使命，是为了探索陌生的新世界，寻找新的生命及新的文明，勇敢地航向那前所未至的宇宙洪荒。」这段话和「原初系列」的版本并没有太大的差别，为了更强调银河中有许多不同的人种，「man」也改成了用 one 代替，不光指地球人类。由于电影第四集「抢救未来」最后出现了企业号A (NCC-1701-A)，「TNG」的企业号编号改为现在大家熟悉的 NCC-1701-D，一直到现在，只有企业号的编号是维持不变，后面再挂上字母的，这是企业号的特权，其它星舰在不同时代即使有重复的名称，也不会有相同的编号。星舰企业号D的舰长是Jean-Luc Picard，副舰长是William Riker，制片人Gene Roddenberry希望由女性来担任安全官以表示未来男女平等，Tasha Yar的角色诞生，后来又加入两个女性角色，顾问 Deanna Troi和医官 Beverly Crusher，另外还有一个天才少年Wesley Crusher。为了纪念一位美国众所皆知于 1975 年过逝的眼盲星舰迷George La Forge，Gene Roddenberry创造出一个眼盲的角色－－ Geordi La Forge。接下来是一个生化人的角色－－ Data，他是企业号的科学官。 最后一个角色 Worf，作为一名克林贡人加入了星际联邦代表着昔日的敌人已成为今日的盟友，在冷战时代是个很有意义的角色。
少剑波意识到局势的严峻和自己身上责任的重大，精心挑选了一批身怀绝技的战士，如身高力大的“坦克”刘勋苍，夜行千里的“长腿”孙达得，攀缘能手“猴登”栾超家等等。军分区田司令则将身边懂得土匪黑话，了解东北风情的炊事员杨子
We know from the above analysis that the magnification of the explosive arrow is 70% of that of the flame arrow under the condition of no critical strike and no head explosion. Then why is the damage of the flame arrow lower than that of the explosion arrow? According to analysis from the upstairs, the number of explosive arrows is 3W3 (about), which will be improved with the war roar. The increase is not much, about 13%, then about 3W7. AOE 20w * 0.7 of Flame Arrow is 14w. When the explosion occurs, five enemies, each of whom will be affected by the explosion AOE of the other four enemies, that is 3W7*4=14. 8W. In total, each enemy received 14+14.8 = 28.8 w of damage. The inference is consistent with the actual result.
试镜了几人，但是陈启和夏林都感觉不行。
"Hearing the captain's words, Xiang Lishan immediately picked up a fish knife and was ready to stab Song Guochun. Liu Guiduo didn't give in and said, 'Don't stab, you two tie up and throw it down.'
两个人，七道菜，徐风简直做到了小康水平奢侈的最大化。
马来西亚姑娘唐音父母双亡，被中国父亲收养，在中国音乐学院学习小提琴。唐音与养父之子章乐青梅竹马，一起在音乐声中长大。在繁忙的学习、生活中，他们之间产生了爱情。一次偶然的机会，他们发现唐音在马来西亚还有一个双胞胎姐妹汀娜。经历了一件件既巧合又离奇的事情后，这一对情侣不仅爱情受到了严峻的考验，在音乐的追求上，也遇到了种种坎坷。最后，在他们锲而不舍的努力之下，事业大获成功，有情人也终成眷属。唐音自幼被章乐的父亲、唱片公司制作人章怀恩收养。她是个粗心大意、丢三落四的女孩，唯一和别人不一样的，就是音乐课成绩特别好。音乐造诣很高的章怀恩明知唐音有天赋，却坚决不让她拉小提琴。章乐对唐音心存好感，唐音的善良和灿烂的笑容总让他感动。唐音听从章怀恩的意志，去报考了其他专业。章乐深知唐音的音乐表现力，要她一定不能放弃小提琴，一切由他来安排。章怀恩的前女友在留学时被唐音的生父、一个马来留学生的音乐天赋吸引，离开了他。唐音身上具备了父亲的天才，这让他又爱又恨。同学蓝岚向章乐真情表白，两人成了情侣。但章乐总觉得若有
軍閥混戰, 天下大亂. 凌小倩夜潛入張大帥 (陳元飾) 下榻的 \"梅園\", 欲殺張為父報仇之時, 竟發現張已死, 其首級更不翼而飛. \"無頭將軍\" 一案轟動南方. 黃飛鴻帶領眾徒入園查案, 發現 \"梅園\" 鬧鬼, 案情更趨複雜離奇. 為了取得證據, 懲辦真兇, 挽救無辜, 鴻與真兇展開連場生死大戰.
Introduction: This action is usually used when congratulating others.
马天放十六年前的军火案，欧家十六年前的家破人亡，“沈姑婆”“刀疤刘”的意外身亡等谜底渐渐被揭开。三个家族，两代人的爱恨纠葛，一场围绕“十六年前爱情”展开的家族恩怨，当一切事情终归平淡后，有情人终成眷属，司徒雪与季岳、陈尘与季峰，若岚和少马爷最终走在一起。
是啊，要到七八点才放映，现在时间还早着了。
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.
The high loyalty of the program audience will be closer to the young audience in the future.
讲述生活在首尔梨泰院民宿Waikiki的人们故事。
