林聪低声道：眼下还不能出去。
《摇曳露营△》是日本漫画家あfろ的漫画，故事以热爱露营的JK志摩凛和才接触户外的各物原抚子的相遇开始，讲述了Meijubar.net露营中的知识与乐趣，是一部温馨的日常向作品。该作曾被改编为TV动画，在2018年播出。
燕婉容演的盈盈才叫好。
辛载夏饰演复健科的实习生金南宇，他就读于保健大学，和朋友申敏浩一起在医院实习。
伯洲，回来吃鹿肉了，美味啊。
2. Use data to make an animation.
莎朗·霍根（Sharon Horgan）和保罗·西姆斯（Paul Simms）为主创、萨拉·杰西卡·帕克（Sarah Jessica Parke）主演的《离婚》，讲述了纽约州韦斯特切斯特县一位普通人妇弗朗西丝的故事，结婚十多年育有两个孩子的她突然重新审视起自己的生活，以及与丈夫罗伯特的紧张关系。她很快发现，想做一个彻底了断开始新生活要比想像中困难得多。通过极为漫长的离婚过程，从公开场合的尴尬碰面到艰难的私人心理治疗，两人不但要面对失败婚姻给他们带来的问题，还有对孩子和朋友们的影响。
二十一集电视系列剧《命案十三宗》取材于近几年发生的十三宗真实命案，经改编创作而成，主要情节与人物都是真实的。摄制组对这十三宗命案的凶犯做了三十多个小时的电视采访记录，并将这些采访作为一个部分放在剧中，与故事情节有机地结合成一个完整的影片。，那是怎样的过程？是什么因素造成了惨剧的发生呢？他们绝非成心作恶之人，使他们走到这一步的就是人类所共有的人性弱点，自私、嫉妒、无知、狭隘、愚昧……断送了他们原本平静幸福的生活。被他们杀害的人痛苦地死去了，他们还活着，却没有了快乐。 我们可能也曾面临过困境、也曾受到过伤害和由此产生的反抗，那种维护尊严的欲望和这些杀人者都是相同的，甚至更强烈。但有所不同的是，他们都采取了一种错误的方式。企图摆脱那种困境，却不料将自己置身于一个根本无法挽回的绝境，剥夺了给自己造成困境的人的生命，成了一名杀人犯。于是他们成了故事中的人。
The creepage distance is divided into two grades, and the creepage distance of 300V grade is ≥ 5 mm; Creepage distance of 600V grade ≥ 7mm. The creepage distance is designed for 220V voltage according to 300V grade, and the creepage distance is designed for 380V voltage according to 600V grade. For 220V and 380V high-power parts, character marks are applied to allow cuts in PCB design to meet the requirements of creepage distance.
《锦衣之下》同名 IP 改编电影。顺天府惊现少女诱杀事件，血滴子重现于世，引出尘封过往。新晋校尉杨程万奉命办案，却被卷入宫变之中。查一案诡谲秘辛，唱一出人情冷暖。神秘武器“血滴子”背后究竟有怎么不可告人的秘密...
上得二楼来，只见碧空如洗，一轮圆月当头悬挂，银辉倾泻，耀得四下里恍如白昼，就是清冷了些。
天天七点综，搞点综艺七七扒！
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转身看看远处的徐彤，冷哼一声，这会子徐彤要是倒贴的话，他倒是不介意玩玩……正在他高兴的时候，罗七一盆冷水便浇了过来：别高兴太早，现在尹旭只是中箭坠崖，落入河流之中，生死未卜。
永平帝却没有答应，毕竟他们无媒苟合，虽情深意重。
这些二姐姐都买了，她回去就能挨个吃呢。
美术老师降矢圆造为了治疗心爱女儿的病，特意来到一个乡下小学任教。这样七海就可以在大自然的环境中自在的生活了。和其他兄妹一样，她也选择了一条自己的路，开了一家自然食品店。但是由于经营不善欠下不少债。圆造感觉到志麻的异样，他返回头去找志麻，却意外得知家里的老房子已经被卖掉了，他这才意识到志麻的困境。...
讲述了遭到最信任的朋友所摧毁的女子，决定向背叛自己的朋友们复仇后，回到众人眼前打算取回被偷走的人生。
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.
