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1. As for the data set provided in the Kaggle competition, it is equal to everyone;清末民初北京。身怀神鞭绝技的青楼女子——凤凰女，虽出身低微，却性情刚烈，貌美可人。许身条件不论金银，而论武艺。前来打擂以求美人之辈不计其数，均以失败告终。此等壮观场面被一人看到，并顿生爱意。此人就是李鸿章的关门第子、赴英留学归来兴办洋务、已为人夫的——托方。托方不顾恩师李鸿章与自己家人的反对，洋装、洋剑前往比武，结果被凤凰女鞭得衣不蔽体。然而他并没气馁，复又身着洋装前往凤凰女楼下，以洋文演唱舒伯特小夜曲，妄想博得凤凰女的首肯。凤凰女虽未露面，却心存好感……来日再比武艺，凤凰女有意露出破绽，致使托方胜出……托方迎娶凤凰女回府……新婚不久，托方被李鸿章委派出使英国，并不得携家眷，托方与凤凰女挥泪惜别。谁知今昔一别，竟成永远。此等结果，竟然是看似和颜悦色的托妻的蓄谋，她在凤凰女生下一女后，将凤凰女毒死，并慌称女孩子为自己所生……托方闻讯凤凰女已逝，悲痛不已。一年回国述职后将女儿带去英国，取名——润格儿……多年之后，芳龄十八的美貌少女——润格儿，一身洋装随父托方回到国内。长期深受英伦教育的润格儿广告狂人是由美国AMC电视台于07年7月19日推出的关于美国广告界的一部电视剧，该剧由《黑道家族》(The Sopranos)的制片人和编剧马修-维纳(Matthew Weiner)出品，背景设定在上世纪六十年代的纽约，故事大胆地描述了美国广告业黄金时代残酷的商业竞争，以复古的氛围，华丽的格调，真实再现了六十年代光影岁月。1960年代，美国的广告业步入全盛时代，位于纽约曼哈顿的麦迪逊大道上林立着大大小小数百家广告公司，其中有一家名叫斯特林·库帕的广告公司堪称行业中的佼佼者，它的创意总监唐·德雷柏面容英俊，体格健硕，足智多谋，既有美丽的妻子和两个可爱的孩子，也有风情万种的情人，更与身为客户的豪门千金惺惺相惜，仿佛广告业中的詹姆斯·邦德。除了唐·德雷柏以外，公司中还有酷爱炫耀其上流社会出生的老板罗杰·斯特林、识时务的秘书佩吉·奥尔森、野心勃勃却缺乏真才实学的拜特·坎贝尔等各色人等，他们一边为了满足客户的要求殚精竭虑，一边又要在生活的困顿中挣扎。美国《新闻周刊》曾在评价《广告狂人》时称，观众“完全可以关掉声音，只欣赏剧中人物的华服”。该剧也确实在时尚界掀起了一阵复古风。剧中男性的服装基本上都是白衬衣配西服三件套，由美国著名服装品牌布鲁克斯兄弟（BrooksBrother）打造。与时下的两粒扣西装不同的是，当时流行的西服有三粒纽扣。由此获得灵感，凯文·克莱恩（CalvinKlein）和迈克尔·科斯（MichaelKors）的2009年秋冬时装纷纷推出三粒扣式西装。传说中隐藏着绝世武学的“翡翠娃娃”重现江湖，掀起一场争夺战。长风镖局的少主郭旭，为了借“翡翠娃娃”上记栽的医学宝典，替两代世交云家庄的云五少爷治疗宿疾，宁冒天下之大不讳，在霹雳飞刀封平，快剑辛力及程铁衣，程采玉兄妹协助下，护送“翡翠娃娃”前往云家庄。 　　保镖途中，有官府的锦衣卫指挥使翁泰北，名门正派少林、华山、青城以及邪恶的天下第一帮天幽帮、四川唐门、七星堡等等各路黑白人物明抢暗夺，又有性烈如火、情痴若狂的血手胭脂的纠缠。多情多义的风流少侠郭旭，如何将这趟镖送到目的地呢？A device with a firewall or proxy can buffer SYN flooding attacks in the network in two ways, one is to disguise SYN-ACK packets for the connection initiator, and the other is to disguise ACK packets for the server [5].民国初年，颖城国宝青铜狮子被盗，巡捕刘春和李郎奉命去抓捕文物贩子孟凡平，在抓捕过程中，文物贩子在警察局内部人员的掩护下逃跑。刘春和李郎从此蒙冤被开除警察队伍，两人受了不白之冤，决定重新回到颖城抓捕文物贩子孟凡平。孟凡平为了国宝交易成功，改名换姓潜回颖城，于是一场追逃与反追逃的故事就此展开。几经周折，刘春和李郎通过蛛丝马迹，发现卖大饼的张师傅就是孟凡平，二人开始抓捕，孟凡平一伙又一次逃脱。李郎独身一人开始抓捕孟凡平，几经周折终于抓获了孟凡平，挖出了警察局的分局长一伙，还给了社会一个清白和公道。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 ~