她的设计或许能够使我们事半功倍，得胜而归。
眼前却是一面断崖。
吴初琳（申世京 饰）从昏迷中醒来，震惊地发现自己获得了能够看见“不义之事”的气味的特殊能力，这让吴初琳感到十分不安。一场意外中，吴初琳撞倒了正在执行任务的崔武恪，紧接着，眼疾手快的崔武恪将吴初琳从死亡的边缘拯救了回来，凭借着自己的特异功能，吴初琳和崔武恪合作，成功的将崔武恪想要追捕的劫匪捉拿归案，而她和崔武恪之间的命运之轮亦就此开始旋转。她的过去，他的过去，两段看似毫不相干的记忆之间存在着千丝万缕的关联。
冯家大奶奶爱莲不能生育，冯老爷为了能有后代娶了姨太太小翠，可小翠心胸狭窄经常欺负爱莲，冯老爷为了改善家中风水，找来画师画了幅冯家大宅的全景图，可小翠却看见画里出现鬼影，最后被吓疯流产，新姨太太梦红又进门了，梦红温柔的外表更加的邪恶，经常陷害爱莲，可接着梦红身边怪事连连，并且也看见了画上的鬼影，最后被吓的早产也死了，没多久画师也自杀了，画师妻子潜入大宅找到事情的真相，原来一切都是外表温柔美丽的大奶奶爱莲设下的诡计。
好些当官的告老都去那。
R1 + Button-Special Skills:
被骗至南非数载，全部家产都被郑南顺的父亲夺走的谢廷璋与年轻的珠宝鉴定师叶林在南非相爱成婚。因为黑吃黑被黑帮追杀，廷璋诈死后来到新加坡才知道郑父已故，廷璋发现不知内情的南顺继承了大笔财产而且对叶颇有好感，为复仇廷璋制定了“天蝎行动”，并放弃了叶林，与同被郑父害死父母的律师王重光配合，先帮南顺对付他的对手郭保罗，令郭保罗生意破产，公司也被南顺收购。并助南顺登上珠宝业主席的宝座。同时南顺向叶林求婚成功。然而就在南顺和叶林注册的那一天，郑母出车祸身亡，买凶杀人的郭保罗逃走了。而南顺将和叶林结婚的前夕，又收到叶林当年和廷璋在南非结婚的资料。此事对叶林伤害极深，她在教堂逃婚了。失意的南顺去了上海，陷入了迷宫，脑部被透过电脑高科技扫描，保险库和银行资料被盗取了。回到新加坡后南顺发现他失去了所有的一切。廷璋尽得一切，然而王重光却不愿接受金钱，甚至威胁廷璋继续这场游戏……去一切的南顺去了南非找郭保罗，险些丧命。就在他和赶来的叶林准备离开时遇上了保罗，一场搏斗后，保罗堕下火车铁桥身亡了。两人开了小型打金工场
三名大圈仔来港串通警员雄打劫金饰工场。雄出诡计令大圈仔与警方先相残杀，一大圈仔死去，其兄弟往找雄算帐。另一方面，警方已暗下埋伏围剿贼匪。
哼，你当我是什么人了？小心我大喊一声让人把你拿下。
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清光绪年间， 香河县知县马东阳从京城回县的途中被一伙神秘的蒙面人拦截暗杀。刚刚亲政的光绪闻讯大怒，欲派人前往香河县查办此案，西太后欲命自己的御厨牛不耕接任知县，光绪反对，要派民间神厨石竹香。于是二人各派一厨子去上任，分单双日坐堂审案。
自古文无第一，武无第二，于是编撰《兵器谱》……第一，天机棒，所属：天机老人第二，龙凤环，所属：上官金虹第三，小李飞刀，所属：李寻欢……《兵器谱》？这是什么？吴琳琳疑惑起来。
《刘少奇故事》是主要从四个部分，描写了刘少奇同志在不同时期的感人故事。解放前夕，受中央委托刘少奇到天津和开滦等地为恢复经济，尽快发展生产，建立新中国做准备。1957年，根据毛主席正确处理人民内部矛盾问题的指示，刘少奇同志带调查组南下，实际考查关于解决人民内部矛盾的问题。1959年，刘少奇当选为国家主席以后，联系群众、教育子女、勤政廉洁的故事。1961年，国家遭受严重的经济困难，刘少奇同志到湖南农村和他的故乡深入基层调查人民的疾苦，帮助群众克服困难。全剧从不同的侧面展示了刘少奇作为党和国家领导人联系群众、调查研究、反腐倡廉，心系百姓的人民公仆形象。
她有那空闲，不晓得帮自个爹娘做，帮弟妹做，哪儿轮到你？板栗嬉笑道：秦涛那小子不是嫌弃他姐姐做得不好么。
春花才要说话，就见绿竹手里捧着几棵青菜从后院走出来。
一位警察的恋人在一场爆炸中死去，后来却被有心人复活操控训练变为冷血无情的杀人机器，曾经的恋人再见已成陌路，他们能否再续前缘？
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.
