高凡沉声问道：哪里错了？秦霖将目光移向洞顶，幽幽道：是朕的错，你杀郑姑娘有何用？我若不争气。
年轻检察官高飞负责此案的起诉，一切的证据十分确凿；有记录案发生过程的现场录像、并且亲手抓获犯的刑警队长张小龙和死者的司机程克伟是案发的目击证人……铁证如山，凶手已难逃法网。
Contracting anti-smuggling ships was a profession in those days. Some ship owners went to check fishing boats in the nearby waters and fined those found smuggling. After collecting the fines, they handed over some of them to the state and the rest were owned by the ship owners themselves.
Analysis: The short board of bomb kites is slow in moving speed. The effect of 4-star kites moving speed +68 and 5-star kites moving speed +94 is very different.
他想不通这女孩子为何要说他懒。
我说过，我们不是一路人。
但在疲惫的时候，两人就会
Introduction: This is a very common expression. Boys and girls laugh differently.
此事发生在越国，越王亲自参与，本身也与越国有着莫大的关系，就必须要慎重。
Article 38 Exemption
本作は、お笑い芸人の目立たない方、みんなが選ぶものとは違う方、クラスの主役じゃない方、モテない方というような“じゃない方”の男性と、妻“じゃない方”の女性の不倫を描くラブコメディ。
金田一耕助之狱门岛，竹取物语杀人传说，被诅咒的第三位新娘，监狱女医的新事证，每周三的杀意，荞麦老饕的电车诡计，优雅名门的华丽犯案，W杀人事件的关键，主妇侦探偷窥情杀案，乡下法医嫁祸杀人事件，黄金神犬百里破案，8点18分的死神，女法医大解剖，被镰仓不伦杀人旅行，伊那杀人溪谷，戒指的不在场证明，京都偷情不归路，背叛的悲剧，酒国皇后不伦情杀案，杀手挽歌，农家女律师巧手办案，看护工潜入豪门查真相，菜鸟记者歪打正着办案，下午两点的死讯，遗产争夺毒杀事件，古都奈良杀人案，美女作家推理破奇案，糊涂巡警最佳拍档，小说密语暗藏杀机，新仇旧恨父女情，女法医验尸缉真凶，暴力社长不伦杀人事件，豪门婆媳恶斗谋杀案，隅川田不连续杀人事件，逃亡警察冤狱平反，艺伎小春血书事件簿，双重伪证的杀人内幕，山岳救难队破奇案，指纹搜查真凶现形，上社会的骨肉相争，刺青女郎的危险秘密，欺诈结婚的杀人圈套，山百合杀人事件。
讲述了一个潜艇的船长带着自己的队伍奔赴海底，寻找沉没的宝藏的故事。在幽闭的潜艇内部，一位具有小混混气质的船长和他的船员都由于压力导致“精神恍惚”。最终，寻宝之旅变成了不是你死就是我亡的生存游戏。
相传佛祖座下大鹏鸟私下凡间作恶，佛祖派遣使者追捕，与大鹏鸟展开惨烈恶斗。五百年后，一名男子负伤倒卧荒野，被小镇绣庄女工陆菁儿（简淑儿饰）救回，自此当上绣庄与染坊的小工。男子梦中巧遇高僧慧远，解开身世之谜，记起本名为李修缘（萧正楠饰），并与昔日好友方志朋（沈震轩饰）相认。修缘跟女捕快苏柔（汤洛雯饰）成为冤家，二人在连番斗气中暗生情愫，惟菁儿也向修缘表露心迹。
基俊和希珠在谈恋爱，仁英和基俊是小学同学，在一次由善美组织聚会中再次相逢，并相爱。他们不顾基俊母亲的强烈反对，结婚了。结婚之后，儿女和母亲的矛盾，越来越大。基俊决定搬出来单过，因为仁英患有不孕症，在尝试了几次“试管婴儿”后，都没有怀孕，在基俊的母亲强逼下，仁英决定和基俊离婚，仁英在此之前就认识了，得了癌症的“做梦的天鹅”，的丈夫——在民。在民一直以为死去的妻子是自己一生唯一所爱，在遇到仁英之后开始爱上仁英。此时，基俊和希珠又走到了一起，而因感情不和，离婚了。这时出现了奇迹：仁英怀了基俊的孩子，仁英也在基俊和在民之间彷徨之后，决定舍去和在民的感情，又和基俊走到了一起！《可爱的你》中的三角恋对演员们来说是很大的一次考验。在这个大三角恋的情节发展时，还有一个小三角恋：仁英的弟弟仁哲和仁英的好朋友善美在谈恋爱，而最后仁哲和美贞结婚了！在这个复杂的故事中，还有一些人物不得不提：有仁英的姑姑，
直到今天，《绝代双骄》才算真正的进入最精彩最激烈的部分。
而且陈启并不是一个只会写作的传统文人，在开发ip、版权改编方面，好像还没有人比他玩得更溜。
网络时代甚至可以决定一个人的命运，通过点赞，评论，分享等社交方式。
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.
一雪蒙恬带给匈奴的耻辱，昔年蒙恬北逐匈奴七百余里，使之不敢南下弯弓牧马，此事在对匈奴百姓造成了很严重的阴影。
