飞儿此次主演的大IP网剧《降龙伏虎小济公》是台湾著名编剧，制片人简远信老师的又一力作。众所周知，此前简老师的三部“济公”系列堪称经典，让人啧啧称道，飞儿在“济公3”里就有角色“追云”的出演，此次“小济公”的拍摄，简远信老师第一时间想到飞儿，双方一拍即合，延续合作。作为主演之一，功夫女星飞儿出演的是一个身手矫健，武功高强的“玛丽苏”章鱼精，联合众妖与降龙、伏虎、小济公等神仙展开较量，让人甚是期待。
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降龙罗汉乃佛祖座下弟子，法力无边，助佛祖降龙伏妖，立下不少奇功。降龙修炼几百年，却始终不能得成正果，求教观音，得知七世尘缘未了，便下凡普渡众生，了结未了尘缘。
《美女的诞生》讲述的是通过整容与减肥来转变人生的女人和使她诞生的男人之间的浪漫爱情故事。韩泰熙是财阀SJ集团的得力继承者，因为心里受到冲击后患上“心碎综合症”，他的性格犹如活火山般难以预测，是一个水火不兼容的角色，为了寻找回自己心爱的女人，他将肥胖女人沙金兰改造成了漂亮无比的莎拉，接着在与这个由自己改造的女人相处过程中，逐渐爱上了她，随之二人将展开一段左冲右突的浪漫爱情。
上世纪80年代末，肖然、刘元、陈启明三位大学同学毕业后先后来到改革开放前沿深圳创业。出身农村的肖然和刘元共同喜欢上女同学韩灵。刘元发现了肖然跟韩灵的恋爱关系后狠狠地奚落了肖然，二人产生矛盾。肖然发誓要让韩灵过上富足的生活，他在商场上几经沉浮，终于站住了脚，最后发展成拥有两家上市公司的企业老板。可当他事业走上巅峰的时候，情感却走向了困境。刘元一开始处处与肖然为敌，可他最后发现这并不能让自己快乐起来，于是决定重新规划自己的人生，学会了珍惜和善待身边的每一个人。陈启明因不堪忍受生活的重压“嫁给”了蓝园村村长的女儿，可这段没有爱情的婚姻并没有使他得到幸福。儿子的失而复得、妻子的善良大度让他看到了人性的真善美，最终回归家庭。
由四位幕后执笔﹑David Wain及Bill Benz执导的《医界警察》讲述两名驻守在巴西圣保罗一间儿科医院的医生（Erinn Hayes及Rob Huebel饰演），他们在此发现一种足以威胁人类文明的病毒，于是他们被政府招募，得与时间竞赛下找到病毒的解药。
Channel 4的5集剧《#男孩们# Boys》讲述80年代时三个男孩Ritchie（Olly Alexander饰）﹑Roscoe及Colin的故事，剧情长度将横跨10年。三名主角在18岁时离开家乡，带着希望﹑野心来到伦敦。然而当他们感染上爱滋病后（当年有发生血液污染案，造成大量人感染肝炎及爱滋病），这在当时仍然充斥着各种谣言的病使他们在别人眼中是威胁﹑恐怖的存在，不过主角们也因此团结起来。
我们生活在21世纪智能时代，刚说出的话就会通过社交媒体迅速传播，社会热点话题马上名列实时检索词首位。在层出不穷的咖啡厅里，男女老少都纷纷品尝美式咖啡。但唯一不变的是我们依然为人子女，为人父母。我们的父母在高龄化时代没能提前准备就面对养老问题，却为了儿女的成功全力以赴，而儿女们满嘴日新月异的新词。以性格各异的三代人展现他们的生活，通过长媳车女士讲述平凡的生活故事
《谁都渴望遇见你》是由爱奇艺、析微影视联合出品，赵薇监制的爱奇艺自制网台剧。 在“不完美”的原生家庭长大的张泯，与懂得天上所有星座却唯独不知自己身世的陶伦，因一位能与植物对话的负离子女孩罗溪，被命运拴到了一起。创伤与治愈、爱情与亲情的紧密交织，吟唱出一段关于疗愈、浪漫、温情的恋爱心曲。
又是个投机取巧的。
Monna 因出身富裕而从没真正爱恋过,Meimei 因遭男友离弃而对所有人和爱情缺乏信任,家境亦富裕的Iris个性反叛爱夜蒲，常瞒着家人在夜店做打碟工作，因不曾被爱而谈性不谈爱。
背负仇恨、面对诱惑、遭遇背叛……留学生活中热血满怀的他们，将如何适应国内社会生活的“丛林法则”？又将如何延续友谊的纯粹和爱情的忠贞？世界以痛吻我，我能否报之以歌？
本節目以下列事件作為藍本、改編成鬼魅懸疑故事，以全戲劇形式拍攝，藉梁思浩與各詭異事件的主角們真誠對話，帶出一幕幕不可思議的情節，更會邀請靈異專家一同探討箇中奧秘…
所以，这期的《倚天屠龙记》一出来，便彻底火爆起来，无数读者奔走相告，自发宣传，《倚天屠龙记》的人气顷刻间超过了《刀剑封神录》。
素昧平生的十个人因为共同的目的地拼车前往中国西部的荒漠地带，途经新疆戈壁无人区时，因为一个诡异的“意外”导致汽车出现事故，一行人便原地安营扎寨等待第二天白天再行解决，然而第二天一早，司机赵师傅却离奇身亡，于是大家互相猜疑，纷纷指责猜测凶手是谁，然而接下来，更加不可思议的事情发生，接二连三的有人死亡或消失，慢慢的，凶手的面纱也逐渐被揭开，然而隐藏在凶手背后的这一系列杀人事件竟然牵扯出数年前的一宗离奇案件
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.
……《白发魔女传》还能看，但是要说到是旷古烁今的新武侠，那就言过其实了。
