I like this kind of popular science
名彦开车到惠安，巧遇照片上裸背的少女薏庭以及惠安女张帆，薏庭虽然是个哑女，却心灵手巧，纯洁善良，名彦爱上薏庭，也爱上惠安这个地方，招来瑞祥的嫉妒，也使爱慕瑞祥的张帆颇为恼火。秦薏庭的父亲秦保民对名彦不放心，苏菲以女人的直觉叫保民放心，保民不以为然，他认为女人的直觉并不可靠，苏菲笑说：我就死守着你秦保民，因为我的直觉告诉我，只有你才能跟我白头到老。
There is a bird-raising NPC on the balcony behind the NPC, and the dialogue can be passed down. You can go to the death rift.
一起……追逐爱情
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该剧讲述的是只当了7天王妃就被废黜的端敬王后（朴敏英 饰），与朝鲜中宗李怿（延宇振 饰）的生死恋情，从废妃的视角讲述被燕山君（李东健 饰）臭名昭著的历史所掩盖的爱情故事。
影片改编自发生在澳大利亚1990年代的真实事件。当时在澳大利亚阿德莱德有一个连环杀人犯，他因为自己的心理需要而杀人，在接连犯下了十几条命案之后，这个叫做约翰·本廷的人终于被警方逮捕。因为有8个受害者的尸体被他装在了雪镇的木桶里，所以这个连环凶手又被叫做雪镇杀人狂（Snowtown murders）或者是木桶杀人狂（Bodies in Barrels murders）。在这两个名字中，murder都用了复数，其含义是约翰·本廷有三个帮手，分别是罗伯特·瓦格纳、马克·海顿和詹姆斯·瓦拉萨基斯。而影片中的杰米就是以瓦拉萨基斯为原型创造的。他认识本廷，并成为其团伙中一员的时候，正好是16岁。
我这齐天大圣之身就是这臭脾气。
那干嘛不打？打不过。
新年夜，急诊室突然冲进了一个服用过量安眠药的女孩，杜梅在救治过程中阴差阳错的与方言和其哥们潘佑军相识。杜梅的好友贾玲是一名空姐，与方言同在航空公司工作。于是，这四个单身男女成为了朋友。刚刚与男友分手的贾玲与方言一见如故，两人若即若离的周旋于情感游戏中，但很快贾玲发现杜梅对方言也怀有一种特殊的感情，渐渐的，三人之间的关系微妙起来，产生了一种说不清理还乱的情感暗涌。除夕夜，方言面对寂寞无助的杜梅第一次产生了强烈的爱意，最终，贾玲选择退出，方言和杜梅走到了一起，两人在经历甜蜜的恋爱后，在大家的祝福下结婚了，有了一个属于自己的家。在婚后的共同生活中，杜梅和方言却慢慢发现彼此对爱的认知不尽相同，面对杜梅奋不顾身的投身于爱情中，方言无所适从，他越来越发现自己无法承担情感的重负，只能选择逃避，开始，两人每一次争吵过后又会试图弥补，但渐渐的，这样的生活令他们越来越麻木，越来越冷漠。在冷酷的现实面前，杜梅无法面对，只能拼命的维系，她开始猜疑方言，而这样恰好伤害了自己，也伤害了方言，终于，两人在经过一次大吵
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王老爷的儿子四岁的时候被仇人偷走，二十年后儿子回来认亲，不是一个儿子，而是一群。每个儿子背后都有阴谋，只有揭开这些阴谋，才能找到真儿子。可即便找到，危险并不会远离，只会加剧。因为这事关一件传世珍宝。
夏言耿直，严老爷宽厚，徐阶看似儒弱，皇上从不会选看上去太聪明的人。
No.65 Krist
自从张晓蛟在第三季的结尾破坏了艾玛的婚礼之后，他们两人的关系更加的扑朔迷离，而这一切仿佛都在艾玛的计划之中。杜晓拉的身世也真正曝光，究竟是显赫的小公主还是落魄的灰姑娘，究竟她能否取代兰菲成为许之一心中的唯一都将在这一季揭晓。而办公室的其他人又会带来哪些让人啼笑皆非的囧事，废柴两兄弟的事业在这一季又会有哪些惊人的逆转呢？这一切的一切都要从一个梦境说起……
顾蕾和彭苏是一对恋人。两人在蓝湖小区租了一套房子居住。一次偶然的机会，彭苏和隔壁801的周雅雅聊了起来，一来二去，两人竟然聊得非常投机。时间久了，彭苏和周雅雅彼此之间渐渐产生了情愫。彭苏和周雅雅的关系被顾蕾发觉，周雅雅怂恿顾蕾设计各种的方式图谋杀害顾蕾……
得知女儿带回来一个貌不起眼的大老爹男友，一向自恋的纪一郎简直要气疯了。他斩钉截铁绝不同意这门婚事，由此上演了一连串的同岁翁婿大作战……
Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
后来，就一根绳子上吊死了。
该剧讲述了怀揣着完全不同的梦想而来到首尔打拼的乡下人的成功和挫折的故事
