从不同年龄、背景和社会阶层女性的真实故事来看，性别暴力背后的复杂故事。
胡一八与王胖子是大学同学，他们为了女神杨子怡来北京做北漂一族。因为没有钱，二人选择在天桥上给人看风水算命骗钱，王胖子给胡一八当托儿，被路人识破，胡一八与王胖子为此大吵一架。就在两人绝望之时，一位神色匆匆的老太太找到两人，表示愿意出钱请胡一八帮忙驱鬼。
但他也知道此番迎战李由不会那么轻松，随意范增出谋划策，龙且，项庄，虞子期协助，压力还是不小，须得打起十二分的精神。
罗七低头道：不确定，当时已经暴露，若是不及时撤离，必将遭到越军追击，要是暴露了身份就更麻烦了，所以先行撤离了。
女孩江达琳从没干过一天公关，却临危受命接任了父亲的公关传媒公司。生性耿直的她刚刚走马上任，不仅面临诸多优秀员工的审视，还肩负着带领DL公关从负面新闻中走出、重振旗鼓的重任。为了能够抗衡这一切压力，达琳费尽心机请来行业内著名的危机公关专家卫哲，成为DL公关的第四名合伙人。江达琳在卫哲的训练下迅速成长为优秀的公关专家，完美解决了一个个公关危机。而身患焦虑症的卫哲，也在达琳的影响下重新找回了真实的自己。两人带领众员工重振DL公关，成为了危机公关行业的超级英雄。
这才像张家的娃，这样才正常。
不等说话，这边樊哙便喊叫着说出来刘邦的心声：凭什么？怀王有言在先的，先入破关中入咸、阳者王之，关中王就这样成了汉、中王。
在世界上最神奇的梦幻岛上面，除了小飞侠彼得潘和奇妙仙子之外，还有许多神奇的故事！且看勇敢的少年杰克，要如何跟虎克船长展开海盗大对抗！儿童海盗的首领杰克，常常遭遇虎克船长的威胁，为了确保秘密基地的安全，同时顺利完成各种海盗任务，他必须靠着和队员琦琦、阿比以及瞭望员鹦鹉史卡利的合作，才能惊险度过每一次难关。
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孙家坐落在一个被水泥森林遗忘的角落里。像所有普通人家一样，孙家也有一本难念的经。 已近不惑之年的范慧敏是古城电器商场的销售部主任。婆婆孙老太从40岁守寡至今，她经常有意无意地给慧敏添些麻烦。丈夫孙海强从事地质工作，长年在外，千头万绪的家事全部落在了范慧敏的身上。 小叔子海涛是个直肠子，下岗后一直在寻找创业机会。小婶子贺琳与慧敏同在一个商场，却不安分守己，一心想发财． 大姑子海翎和海鸥也有自己的烦心事，海翎是个大龄青年，由于屡受感情的折磨，脾气变得古怪，和这个家格格不人。海鸥在电视台做记者，每天过得忙忙乱乱。而处于青春期的儿子晓斌马上也要考高中了，也让慧敏很是担心……
讲述了男主人公为了被挟持的妹妹被迫成为一名间谍。男主人公伪装成一名高中生潜伏在韩国的一所高校内，以学生身份掩护自己从而执行各种暗杀任务。T.O.P在片中将饰演为了妹妹可以牺牲一切的男主人公，人物角色的塑造和 丰富的动作戏将深度挑战演技。韩艺礼在影片中将饰演T.O.P的同班同学，以她特有的温柔逐渐融化T.O.P冰冷的心。而曾在电视剧《月亮怀抱太阳》感动全韩国观众的金有贞则将饰演T.O.P的妹妹。
红鸾公主却让他放不下。
劇中以派出所為舞台，描述基層警察中發生的故事……
差不多两个小时后，电视剧结束了。
夏沫和洛熙都是孤儿，少年的他们在养父母家相识，因为童年留在内心的阴影，他们彼此充满戒备和防范。洛熙在夏沫和弟弟参加电视歌唱大赛遇到尴尬状况下为他们解围，两个孩子中间的坚冰在逐渐融化，也逐渐互相吸引。
美国内战结束的十年后，当年的南北战争英雄纳森（汤姆•克鲁斯 Tom Cruise）因无所事事而终日酗酒。一次偶然的机会，他结识了来美做生意的日本商人。纳森的彪炳战绩令对方刮目相看。此时正值明治维新时期，日本天皇意欲训练一支现代化的作战部队，于是纳森被请到了日本。
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It has certain innovative ability and can give appropriate diagnosis and treatment suggestions to cases that are not suitable for the guidelines.
Model Reconstruction: The key idea here is that attackers can recreate the model by probing the public API and gradually improve their own model by using it as Oracle. A recent paper (https://www.usenix.org/system/files/conference/usenixsecurity16/sec16_paper_tramer. Pdf) shows that this attack seems to be effective for most artificial intelligence algorithms, including support vector machines, random forests and deep neural networks.
