Episode 29
卢克·伊万斯将主演ITV三集新剧《彭布罗克郡谋杀案》(The Pembrokeshire Murders，暂译)。 Nick Stevens(《近在眼前》)操刀剧本，剧集卡司还包括基思·艾伦([飞鹰艾迪])、欧文·蒂尔(《权力的游戏》)、亚历山大·莱利(《去他*的世界》)等。该剧根据高级调查官史蒂夫·威尔金斯与ITV新闻记者乔纳森·希尔共同撰写的纪实文学改编，讲述了1980年代有两起未解决的双重谋杀案。2006年，新上任的督察长史蒂夫·威尔金斯(卢克·伊万斯饰)决定再度调查这两起案件，采用了现代法医调查方法，利用DNA等线索，将两起谋杀案与一系列的盗窃案联系在一起。在这些盗窃者即将刑满释放前，史蒂夫团队能否找到足够的证据来指控嫌犯呢？该剧将于本月开拍。
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讲述度过人生最后时光的男主（金正贤 饰），为了因为他而毁掉自己的人生的女主（徐珠贤 饰）而赌上全部、拼死奋斗的故事。
伊佐山菜美(绫濑遥)， 是一位令人羡慕的名流全职主妇 为了让有问题的人生回到正轨获得平稳的幸福 同联谊中结识的丈夫结婚、搬入了闲静的高级住宅区 但是这样的生活还不到1年、她发觉了 表面看上去很幸福的主妇们各自有着不同的烦恼... 实际上菜美、做饭扫除水平超弱、 但是正义感超强、被点上火会变得超凶暴! 这世上的规则都不放在眼里、 向危险的地方勇闯前进! 那个过去的问题就连丈夫也不知道 从小天涯孤独无依无靠的菜美 沉迷于惊心动魄的生活 不知爱情为何物坚强的活到了现在 这样的菜美、从和主妇们间的友情、一直陪伴身边的丈夫中 逐渐知道了什么是真正的温柔和温暖 在获得了需要守护的东西之后、女人会变的比任何人都强大?! 向努力拼命活着的全部女性 送上爱与勇气的声援、搞笑和动作片要素齐聚的 娱乐电视剧将要开始!
** Tablets, film-coated tablets (Filmtablette)
万中无一的天才少年唐三与酗酒的铁匠父亲唐昊相依为命，唐三渴望母爱，但唐昊始终对妻子之事守口如瓶。直到唐三的双生武魂觉醒，父亲才告诉他只有成为斗罗大陆的至强至勇，拥有强大的实力和内心，才有资格承受母亲的消息。
付藏的父亲在付藏很小的时候，因为和他人的纠纷被人杀害，他变得沉默寡言，一日，他遇到一个降头师，那人交给了他降头术。
这是在阿好还没成为艺人，在小吃店打工时发生的事，在妈妈桑千佳(余贵美子 饰)的介绍下，佳子与店内的常客柴崎雄二（桐山涟 饰）交换了联络方式，数天后阿好收到来自柴崎的讯息，上头写著「明天，有空？」，认为是约会邀约的阿好，隔天却被带往柴崎的父亲的房间，柴崎表示因最近附近亡故，希望阿好能一起帮忙整理遗物。柴崎将父亲的黑色念珠作为礼物赠送给努力帮忙的阿好，首次收到男性礼物的阿好非常高兴，在那之后，阿好与同居人真昼(暂译)同住的房内开始接二连三发生怪事･･･。
当下众人散去，学子们兀自三五聚集，议论周夫子的七十大寿和这位新来的周姑娘，又道从此后，说不定书院就常有裙钗光临了，一个个又是兴奋又是鄙视，心情十分复杂。
/disappointed
Second handshake: when the server receives syn packet, it must confirm the SYN (ack=j+1) of the customer, and at the same time it also sends a SYN packet (syn=k), that is, SYN + ACK packet. At this time, the server enters the SYN_RECV state;
通译只得继续翻译道：她说，她的丈夫名字叫苞谷，姓陈。
During the delivery, his wife suffered labor pains for more than 12 hours and turned to caesarean section due to umbilical cord prolapse, which he could not feel.
武林至尊，宝刀屠龙，号令天下，莫敢不从。
Las Encinas 是西班牙最优秀、门槛最高的学校，也是精英阶层子女就读的去处。在地震震毁一所平民学校后，地方议会决定将学生们分至本地各校中，三个工薪家庭的孩子因此来到这所贵族学校。一无所有的穷孩子遇上应有尽有的富二代，激烈的冲突爆发，最终竟酿成谋杀。那么，罪魁祸首到底是谁呢？
传闻上古奇书《异物志》的记载中有一百年巨蟒名唤山神，头顶长有七星璀璨珠，食之可生根。消息传到当朝宦官刘靖耳中，为弥补自身的残缺私欲，刘靖命其义子前去寻觅此物，一场血雨腥风的人蛇大战就此拉开序幕。
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.
不然的话，锦鲤能放狠话，说嫁不成黄瓜就剪了头发做姑子么？郑老太太听后心惊胆战。
上什么当啊？陈余道：广武君不要这么危言耸听好吗？没想到广武君在大营之中还是这么关心前线战事啊。
