管贴身伺候的丫鬟叫猫的，只有玉米能干得出来。
痛快凯撒×豪快者 六月的新娘是狸猫味
EventHandler is a delegate
大明有庞大的人口去牺牲，去剥削，去浪费，然而徽王府再怎么富可敌国，治下人口满打满算依然不及四十万，这对于开疆拓土未免太寒酸了。
从那以后，他就不再当自己是小娃儿了……再睁开眼睛，他心绪平伏下来，心里眼里只有面前的书本。
But lucky enough to be spoiled and hurt
王栋无奈摇头：在我眼中，你言语不虚，只是太过偏执，且无所掩饰，避过了今日，还有明日，你若执拗于此，终有一日会死于非命。
Wenchuan suddenly freed Huang Weiping from the self-pity of having no worries about food and clothing and middle-aged anxiety. Although the mantra used to be "it's not interesting to live", he realized that he had never really thought about death. "Only when we realize death can we enter the true life. This is the so-called living to death."
20多岁的他孤独又笨拙，还总被自己臆想中的调皮巫师误导，在寻找女朋友时一次次故态萌发。
他不听从自己的建议，终究还是中计了。
柚月裕子的同名小说被电视剧化。描写了背负着残酷命运以棋士顶点为目标的上条桂介(千叶雄大)的半生。刑警石破(大友康平)和佐野(莲佛美沙子)，调查从崎玉的山中被发现了的遗体一起被埋的名驹的所有者。与此同时，桂介想起了捡到被扔进垃圾里的象棋杂志的童年时期。此外，涉川清彦等人也将出演本剧。
相信法律与正义，新人律师新田正义（北山宏光 饰）满腔热血，发誓要用自己的法律学识帮助受冤枉的人洗脱罪名。不过显然他的经验还不够足，以至于庭辩期间经常离题万里。比如和冷静沉着的检察官（户次重幸 饰）争论高达的角色好坏、证人的胸围，讨论热播剧集《海女》、高唱热门组合出道曲等等。由于新田时常跳线或者乱入，导致性格老成的审判长（佐藤二朗 饰）都无法继续保持淡定。原本严肃的法庭，正因为有了这几位活宝，经常变得乱作一锅粥。
三千年前某个正午，商王盘庚日寐，梦神龟入室，驮来一部天书。三千年后，中华民族生死存亡的1937年，中央研究院在对殷墟进行考古挖掘时，意外得到一片充满墓穴气息的锯齿形甲骨，由此引出殷商王朝三千年前一处地下密宫的秘密。几个古老神秘的字符，演绎一段令人荡气回肠的恩怨情仇。私欲、国家利益、民族利益、国、共、日、土匪帮会、古玩商、盗墓者，围绕殷商神秘地宫，一一展现出他们人性中最本质的一面。一场扑朔迷离、惊心动魄的生死决战！一场爱恨情仇的掠夺与反掠夺由此展开！谁能得到第四片甲骨，凑成完整的龟甲，谁就能找到隐秘地宫，破解这个千古之迷！但是，第四片甲骨在哪里？
Welcome you little cute to add what you know at present. There is also a shop called Sock Noble, which is a market product. Sister who does not require high socks can go and have a look.
一位一直牺牲自己为子女付出全部的伟大母亲（车和娟饰），最后发现子女成为了自己的精神枷锁和负担，从而她向子女展开报复行动的故事 。
方刚（陆斌 饰）、萧佛（蒋健 饰）和沈金明（王劫 饰）是少管所里新来的三位少年犯，方刚持刀伤人，本性不改，萧佛小偷小摸，惹是生非，只有沈金明是一心一意在此改过自新的。一场意外中，方刚谎称自己吞了剪刀，企图找机会逃跑，然而，当他看到冯队长是如何为了救他而费劲了心机后，方刚被感化了。 女记者谢洁心（朱曼芳 饰）察觉到了表面上吊儿郎当的萧佛内心里其实是个非常讲义气的好孩子，她采访了萧佛，挖掘了深藏在他背后的痛苦往事。谢洁心将这些写进了自己的新闻稿中，希望能够向社会发出提醒，她还找来了萧佛的父亲，希望他们父子能够破镜重圆。
距离上一季结尾（Tom登上外星入侵者的飞船）已经过去三个月时间。Weaver仍然是第二独立团的指挥官，Anne继续担当随团医生的重任。他们经历了更多的战斗，也了解到更多与外星人有关的信息。
一宗离奇的绑架案，让连承文既得到了自己心仪的新娘李锦秋，又可以让自己差点毁于一旦的生意起死回生，殊不知他这宗自导自演的绑架案，却活生生拆散了弟弟承运与锦秋不为人知的恋情，承文虽然知道自己有错，却也气恼不已。
Deep Learning with Python: Although this is another English book, it is actually very simple and easy to read. When I worked for one year before, I wrote a summary (the "original" required bibliography for data analysis/data mining/machine learning) and also recommended this book. In fact, this book is mainly a collection of demo examples. It was written by Keras and has no depth. It is mainly to eliminate your fear of difficulties in deep learning. You can start to do it and make some macro display of what the whole can do. It can be said that this book is Demo's favorite!
