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《白发魔女传》电视剧拍摄，青龙影视旗下的唐诗工作室一直在筹备，前不久已经完成了前期的准备工作。七年前罗力亚（郑嘉颖 饰）是法律界传奇，因自他执业以来，技术上未曾输过一单官司。但利用法律为自己争名逐利而受到良心的谴责，从法律界消声匿迹。七年后，见尽人生百态的力亚，跟表弟米佐治（林子善 饰）及好友丁家富（李璨琛 饰）在深水埠成立了民间法律咨询中心。他们因经常以出位手法协助草根阶层争取合法权益，成了深水埠的人民英雄，并一改法律只属有钱人专利的想法。同样是大律师的王思苦（胡杏儿 饰）本来十分仰慕当年战无不胜的力亚，如今看见他沦落为地痞律师，做人态度吊儿郎当，每次碰面都对他嗤之以鼻，但二人经过数次在法庭上交手逐渐变得惺惺相惜，甚至萌生爱意。但思苦为爬上精英阶层，设法靠拢城中擅于玩弄法律技巧的名牌大状蒋柏奇（石修 饰），结果招致官非缠身，力亚为了护花竟以身试法......美丽如画的乌镇和苏州，一九二四至一九三七后的几个春秋。乌镇姑娘菊儿天生丽质、清秀可人，因家境贫苦，无力再抚养孩子，菊儿还有个妹妹在她很小的时候就送了人。菊儿爸在当地富绅单景成的绸布坊做工，这天夜里染坊硕大的石辊子居然从木架子上落下来砸在他的头上……东家单先生拿了几令绸布算是替菊儿父亲了结了后事。而后，单先生忍耐不住劝菊儿妈带菊儿一起到单家做事……菊儿妈一下明白了发生在身边的一切，明显感觉到了潜伏在女儿周围的危险——女儿的美丽就像一把刀，将会伤害到家里所有的人。母亲把菊儿送到苏州，想跟一个叫阿田的人学梳头。阿田却一口拒绝：瞧这丫头那水灵劲儿，她跟着我早晚会惹出事来呢！母亲给她跪下了……阿田收下了菊儿，可菊儿却恨阿田，因为母亲给她下跪！跟着阿田走东家，菊儿讨厌阿田的逢场作戏，不几天就逃离了阿田的家。菊儿妈回了乌镇，把丈夫用命挣来的绸布换了条小舢舨，在河道上做起了贩运、送客之类的生意。菊儿母亲不清楚，收她绸布的是当地的船匪无赖屠老大。单景成找到屠老大送上几十块大洋，屠老大的手下拦住菊儿妈的船，The second season of "Charming China City" has been upgraded completely, "Charming China City? The establishment of the" City Alliance "and the official launch of the" Charming Card "program mean that there is a broad prospect for the deep integration of culture and tourism, and the sustainable development of the city will also usher in a new breakthrough. CCTV's combination of boxing to help the poor through tourism shows the sense of responsibility and mission of the national big station.大内库藏武功秘笈《葵花宝典》失窃。东厂主管太监古今福（刘洵 饰）率千户欧阳全（张学友 饰）等，南下调查辞官锦衣卫林镇南，同时收用“五岳盟主”左冷禅（元华 饰）外围策应。华山派大弟子令狐冲（许冠杰 饰）与师妹岳灵珊（叶童 饰）奉师命增援林镇南，无奈两人实力不济，领得林镇南遗嘱后遁走，二人于路先后巧遇顺风堂堂主刘正风（午马 饰）、日月神教长老曲洋（林正英 饰）、华山派风清扬，获传《笑傲江湖》曲谱和独孤九剑。各路人马为《葵花宝典》纷纷聚于苗人地界，欧阳全与左冷禅争功不下，遂假扮林平之混入华山派一行。令狐冲结识日月神教任盈盈（张敏 饰）与蓝凤凰（袁洁莹 饰），因曲洋之关系得其协助。古今福与岳不群为《葵花宝典》大打出手，令狐冲不忍一班师兄弟受牵连愤而使出独孤九剑，始明了“笑傲江湖”真意。金嬷嬷忙道：这可不容易。Model Reconstruction: The key idea here is that attackers can recreate the model by probing the public API and gradually improve their own model by using it as Oracle. A recent paper (https://www.usenix.org/system/files/conference/usenixsecurity16/sec16_paper_tramer. Pdf) shows that this attack seems to be effective for most artificial intelligence algorithms, including support vector machines, random forests and deep neural networks.