再见。
我们家，可是才爬起来，凡事都不能太张扬。
那个个性派刑警们回来了！《season 3》是成员个性更加光鲜亮丽的一部剧，上演了2018年4月——井之原快彦主演的《特搜9》，在观众中获得了很高的支持，平均收视率达到了14.0%。在第二年4月播出的《season 2》中，正式播出前播出的《特搜9特别篇》创下13.0%的高收视率。第一集也获得了15.2%的好成绩，全11集平均收视率13.0%，确立了人气系列的宝座（※收视率均为Video Research调查所得。关东地区）。并且终于这个春天，『season 3』开幕！在《特搜9 season 3》中，个性太强了，即使互相碰撞也要挑战解决案件的特搜班成员会更加全力奔走，逼近事件的真相！以最大限度地发挥每个人的个性=潜力的故事展开，除此之外别无他法的《特搜9》特有的“复眼搜查”的有趣之处将比以往更加突出。恰逢2020年是奥运会·残奥会年。相信自己的可能性，不断努力，就像挑战大舞台的运动员一样，特搜班刑警们将全力奔向新的舞台！
女主角冈村妮诺是高一的女生，不过由于总是在肩膀上放着一只标本鸟的关系而被称作“鸟女”。同时，同伴同学吉良悠二是个很受欢迎的不良少年，并且对于女主喜欢到了“一出手就停不下来的地步”，为此总是在忍耐，那么两人的感情会如何呢……
郑氏见她脸色不好，便轻声道：娘。
顾菲是某酒店的一位领班，身上有着中国女人特有的善良与坚韧。
当直男遇上GAY会发生什么样的故事？Type是一名大一新生，阳光帅气，朋友众多，但他不喜欢gay！而Tharn是传说中的完美室友，但Tharn偏偏是gay！Type和Tharn间因此而产生了一系列啼笑皆非的故事，是什么原因造成了Type对gay的反感？Tharn和Type之间又会如何发展？
李倩蓓是新当选的香港小姐，天真善良的她拥有天使般的美貌，星途一片无量。一次偶然之中，李倩蓓结识了名为梁子威的男子，郎才女貌的两人之间很快就产生了真挚的感情。然而，梁子威系有妇之夫，他的妻子一直在利用娘家的权势操纵控制着丈夫。得知这一切的李倩蓓决定离开梁子威，成全他的婚姻。一场意外中，李倩蓓被卷入了一场凶杀案之中，站在了法庭之上，为了证明李倩蓓的清白，梁子威不惜曝光了两人之间的隐情，也要救爱人于水火之中。见证了两人之间轰轰烈烈的感情，梁子威的妻子决定同丈夫离婚，并带走了所有的财产。
Under Windows:
After the village
It is understood that a Mate20 X5G mobile phone released by Huawei, which costs 6,199 yuan, will be officially launched on August 16.
眼下，她只是一个无助的弱女子。
Photometric mode, sensitivity, shutter speed
6. Code: Thank you; Thank, etc.
在本剧中，O’Brien应邀成为美国国家安全局的新智库，组建起一个「蝎子」团队来应对现代社会复杂的高科技威胁。他招募了一群在社会上不合群但是极其聪明的天才来帮助自己：Toby Curtis（Eddie Kaye Thomas）是一个行为学专家，能够轻易看透任何人的内心世界。Happy Quinn（Jadyn Wong）是一个机械专家，能够组装任何东西，而且同时具有外科手术般的精确度和魔术师般的非凡速度。Sylvester Dodd（Ari Stidham）是一个统计学大师，但时不时地会出现强迫症。联邦探员Cabe Gallo（Robert Patrick）负责召集「蝎子」团队并利用他们广泛的科技知识来解决令人挠头的危机。Gallo之所以对这个团队感兴趣是因为他曾和O’Brien打过交道，只不过……那不是一段值得他们回忆的历史。
这是一部独特的家庭故事剧，以嘻哈乐（Hip-Hop）世界为背景。主人公Lucious Lyon（Terrence Howard）是一个迷人的、精明能干的乐坛超级明星，正准备带领自己的帝国娱乐公司上市。他从小在街头长大，养成了争强好胜的性格。为了保护自己的音乐帝国，他永远不会放弃任何一场战斗。但是现在和他争夺王位的是他前妻和三个儿子，他不可能再像以前那样不择手段。
上世纪二三十年代，满清残余势力复辟之心不死，成立了“宗社决死团”，与日本特务相勾结。爱国青年马盖天是绰号“天狼”的神枪手，他起初遭受蒙蔽，被“决死团”利用，但在看清该组织真面目后毅然与之决裂。马盖天借助福星保安公司的保镖身份，暗中保护日本特务欲加害的目标，并对日方的阴谋明察暗访。在一次次危难时刻，马盖天和他的伙伴们挺身而出，以他们特有的方式打击了日特企图侵占淮西铁路、侵吞上海民族企业等一系列阴谋。这些爱国青年最终在一二八淞沪抗战的枪林弹雨中献出了青春热血。
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!
