Circuit part of IC card
该剧最核心的部份，说的是英国古老的“大法官庭”（Chancery），它是司法体制邪恶、无能的象征。《荒凉山庄》被视为狄更斯的代表作之一，如今改编成一出流畅、大胆又引人入胜的电视剧。电视版保留了原着的惊悚、浪漫和巧妙的喜感，但是少了原着的多愁善感，使得这出脉动又尖锐的电视剧让观众看得入迷，无法自已……本剧曾获2006年英国BATFA最佳电视剧奖项。
结果叫你奶奶听见了，传了出去，闹了好大一场事出来。
每座城市都有属于自己的传奇，这座城市的传奇就是“摆渡人”。据说，他们能消除世间痛苦。酒吧老板陈末（梁朝伟 饰）和合伙人管春（金城武 饰），平时看起来吊儿郎当，但其实是“金牌摆渡人”，空手接白刃，人肉千斤顶，只要你“预约”，就“无所不能”。邻居女孩小玉（杨颖 饰）为了偶像马力（陈奕迅 饰），预约了他们的服务，但在帮助小玉挑战整个城市的过程中，陈末和管春也逐渐发现了自己躲不过的问题。从欢天喜地的生活，到惊天动地的疯狂，摆渡人最辉煌的篇章，从这里开启。
却感觉脖子上跟挂了个面口袋似的，沉甸甸地拖着自己往下坠。
Artistic one.
不过荣光满面，精神矍铄，倒是老当益壮。
顾菲偶然中发现丈夫的死亡真相，原来丈夫早知道自己身患绝症。他用残存的生命为心爱的妻子换回一笔钱，好让一家人有个安定的生活。顾菲震惊之于悲痛万分…
那儿人多，不清净，咱们就在这坐坐吧。
讲述了在美丽的内蒙古大草原上，色盲少年阿云嘎不慎弄坏了妹妹阿娜尔的近视眼镜，因为家境贫困，阿云嘎不敢告诉母亲塔娜弄坏眼镜的事。阿云嘎苦恼无钱给妹妹买新的眼镜，于是伙同小伙伴们开展了一系列的“挣钱”行动......母亲塔娜得知此事后，用一件件小事教育阿云嘎。阿云嘎认识到错误后，无奈之下，又做出了新的决定......
Violation:
Attackers use a large number of controlled hosts to send a large number of ICMP/IGMP messages to the target machine to carry out Flood attacks to consume the resources of the target.
4. Every attack with the same type of skill that determines the success of electricity induction will have electricity induction hit, but the number of electricity induction will not be included.
《万水千山风雨情》由香港著名导演蔡晶盛导演，贾伟南编剧，郑嘉颖、徐熙颜、李东霖、刘向京、戴春荣、王诗槐、宋洋、程前等人主演。该剧讲述了民国时期一个大家族的兴衰，郑嘉颖饰演茶商家族的继承人，被怀疑为夺家业而杀兄，雨楼矢口否认，其父因丧子而中风，雨楼坚守本份，为保家业承受不少压力。夏方心往茶园投靠舅舅，偶遇雨楼，两人渐生情愫，结为夫妇，方心却因而卷入茶庄斗争的漩涡。 云南茶商杜雨楼被怀疑为夺家业 杀兄，雨楼矢口否认，谣言渐渐平息，其父因丧子而中风。雨楼坚守本份，为保持家业 承受不少压力。夏方心往投靠舅舅，偶遇雨楼，两人渐生情愫，结为夫妇！方心却因而卷入茶庄斗争的漩涡，方心渐觉丈夫似隐藏重大秘密，自己身心经常觉得好疲惫，捕风捉影怀疑丈夫，方心勾起回忆，杜雨枢遇害期间，她确曾在案发现场附近见过雨楼。方心受怂恿，指证雨楼是杀兄凶手，其后真相大白，雨楼只是过失杀人，被判刑五年。雨楼表白自己绝没有心怀不轨，一直都是深爱她，五年后，雨楼和方心重逢，但见茶园从艰难中渐渐复苏，满山茶树欣欣向荣，茶庄改卖新茶后亦开始回复生机，雨楼安慰方心，当日烧光茶叶，代表把家族旧的爱恨纠缠，统统清楚，以后就像茶树一样，再次开枝散叶，好让生命循环不息。
BBC和美国电视台PBC将联手翻拍经典名著《小妇人》，将其制作为三集迷你剧。该作以美国南北战争为背景，以19世纪美国新英格兰地区的一个普通家庭四个姐妹之间的生活琐事为蓝本，讲述他们在母亲的帮助下成长为独立女性的故事。
(Update 11.8)
(1) In the most visible place, the vertical two ring lights illuminate red lights;
Netflix 全新原创剧集《杀手裁缝铺》由 BKM 出品，著名导演布拉克·阿克萨克联合赛尔朱克·艾代米尔共同执导，并由恩金.尤兹图尔克领衔主演。该节目将于 2021 年 1 月 27 日在 Netflix 上面向全球上映。
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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 ~
