恶魔少爷韩七录与未婚妻初夏在求婚之际，却因为“圣德四少”老大李深冬产生误会，面临分手危机。李深冬对安初夏一见钟情，对安初夏展开无死角追求。而韩七录更是得到了“圣德魔女”白秋子的一见倾心，使得韩七录和安初夏情感之路波折连连，乌龙事件层出不穷。经过韩七录不断的努力，终于化解了来自李深冬的“敌意”，并且与李深冬成为圣德最具话题性的CP。然而令众人没有想到的是，最大的考验却是来自身边最亲密的人……经过不懈的努力，韩七录和安初夏终于迎来爱情的短暂甜蜜后，却遭遇了更大的变故，二人能否化险为夷？能否承担来自情感和现实的考验，守护自己的爱情……
一次交通意外，让王惜月（王智 饰）陷入了一场从未预想的“一见钟情”；同为职场精英的何娜（克拉拉 饰），一贯洒脱对待爱情的心态也面临着动摇。这个原本对她们来说只是生存战场的城市，突然变得更为复杂了……谎言之上的爱情岌岌可危，朋友名义下的快乐转瞬即逝，两段需要抉择的“深爱”，她们的答案，是否会和你一样？
情场失意的港生转投向Sabrina怀抱，但他们正打算结婚时又遭父母反对，原来嘉嘉事件重演：Sabrina也是世仁的私生女!
《豪门金枝》是由北京华录百纳影视有限公司、四川日报报业集团、四川广播电视集团出品，沈好放执导，黄文豪，王伯昭，沈傲君，王绘春主演的古装剧。
相比王离，苏角暂时是幸福的。
板栗笑道：怪道半天没听见她叫唤，原来一个人躲着偷嘴。
板栗等人原本不会任他嚷嚷的，但听他说起跟秋霜的事，因想了解他是否在外定了终身，就听下去了。
80年代的爱尔兰，14岁男孩康纳（昵称“宇宙”）在学校倍受同学欺负，只好从音乐中寻找慰籍。“宇宙”喜欢上了比他高一级的女孩拉菲娜，同时欣喜的发现她也是个音乐迷。为了打动拉菲娜，完全不会演奏任何乐器的“宇宙”决定组建乐队，并拍摄音乐录影带。这个原本异想天开的冲动念头，随着“宇宙”的努力和对音乐的进一步了解逐渐变的越来越真实。两个人甚至决定搬到摇滚乐之都伦敦，去实现他们的音乐梦想。
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神秘博士第五季
赵景憧不满家庭的束缚，同地主家庭闹翻，易地自立门户，不久在处处碰壁的生活境遇中遭车祸丧生。当阿慧在当地的习俗中成了所谓有毒的“回缸水”时，阿平决意娶她，不料古镇杨氏族长以维护本姓家族的荣誉为名，滥施淫威，百般阻挠，阿慧只得改嫁码头工人徐良根。不幸的是，徐家母子不久死于日寇的战火，痛不欲生的阿慧念于徐家母子的恩惠决定招夫养子。入赘的泥水匠冯阿大因承包的房屋倒塌压伤人而锒铛入狱，在阿慧的多方奔走相救下，冯阿大得以获释却抛下妻儿，不告而别。阿慧在人生一连串的打击下，依然不屈不饶，独立养育一双儿女，艰难度日。
对他人毫无兴趣，总是独自一人读书的高中生“我”。这样的“我”有一天，偶然捡到一册写着《共病文库》的文库本。那是，天真烂漫的班上人气王·山内樱良私下记录的日记本。里面记载着她身患胰脏的疾病，已经时日无多……。
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风景优美的圣朱尼佩罗，内向平凡的女孩约克夏（麦肯兹·戴维斯 Mackenzie Davis 饰）邂逅了光芒四射的凯丽（古古·玛芭塔劳 Gugu Mbatha-Raw 饰），两人之间产生了一段美好的感情。
《少年包青天Ⅱ》承接上一部《少年包青天》的故事发展，包拯同公孙策、展昭，加上王朝、马汉等继续为民请命，推理侦查，周旋于种种令人拍案叫绝的悬疑奇案之中；而极富追看性的宫廷斗争，在该辑将会更趋白热化，作为贯穿整体故事的主要脉络。
尼古拉·克雷洛夫是个有经验的格鲁中校，他肩上完成了许多成功的作业。一个诚实勇敢的军官，访问了附近的所有热点地区，从来没有让他的战友失望。他不止一次冒着生命危险掩护自己的士兵。但是有一次，影片《沙漠》的主角在战斗中受重伤，经过长期康复后，被派往司令部继续服役。有一次，侦察队获得了有关俄罗斯一个主要城市即将发生恐怖袭击的重要情报。恐怖分子的头目是前同事科利，马苏德，他在许多年前与民兵结盟。现在，他是一个强大的军阀，一个小国家在中亚沙漠。他的踪迹是由克雷洛夫兄弟，亚力山大指挥的特种部队，谁绑架了土匪头目，带到边境哨所。现在可以放心了，因为恐怖分子将在联邦安全局工作人员的压力下迅速分裂，并将其冻僵的兄弟投降。但是，突然间，他帮助他的翅膀逃跑，谁越过边境与马苏德，发现自己在一个无人居住的沙漠。没有人能明白，为什么忠于人民的科里亚成为了叛徒？但在调查人员和嫌疑人的兄弟，一切都很清楚。事实证明：尼古拉有一个14岁的儿子谢辽沙，需要昂贵的手术。他的父亲被困在一个无法解决的情况下，他-整个格鲁中校无法拯救自己的儿子时，强盗可以帮助他没有问题。每个人都相信，一个军官屈服于他的弱点，背叛了他的国家，只有一个人不相信它-他的小弟弟……
企图独占所有料理的团，接下来瞄准的是料理妖精…。
Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
板栗转头，不耐烦地问道：你鬼叫啥？冬子呵呵大笑道：咱们跑快些。
