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Magic Attack +30
1944年,盟军已经登陆欧洲对纳粹展开反攻,在耶鲁学习法律的汤姆·哈特(柯林·法瑞尔 Colin Farrell 饰)由参议院父亲的安排下进入部队担任驻扎后方的中尉,一次护送任务中,哈特不幸被俘,被纳粹送往集中营中关押。在集中营里,出身军官世家的威廉·麦克纳马拉上校(布鲁斯·威利斯 Bruce Willis 饰)担任俘虏们的领导,他将可能出卖了盟军情报的哈特分配到士兵营房,又将两名黑人飞行员指派给哈特照顾,集中营中充斥种族歧视的气氛,哈特不得不尽力避免黑人飞行员遭受同袍的伤害,然而一名飞行员还是死于陷害,而剩下的另一名飞行员则卷入了谋杀,哈特决定为黑人辩护,向集中营中的歧视宣战……
  此剧由《一枝梅》《村庄》李龙植导演执导,《临时制先生》张洪哲编剧执笔,一共16集,明年上半年在MBC播出。
网络剧《兄弟,别闹!》的主人公是生活于中国各地的五对年龄、身份各不相同的兄弟。他们有吉林农村的中学生,有混迹香港的古惑仔,有奔波劳碌的IT程序员,也有永远失手的小偷,还有理发店的老板娘和大工。这五对兄弟虽然性格各异,但都对彼此充满着忠诚,互相依靠互相扶持。在面对各种困境时,五对兄弟总是抱着美好的愿望打算共渡难关,但是局限于每个人的智商和情商,总是弄巧成拙,演绎出一幕幕爆笑的剧情。
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男主Nol因未婚妻在婚礼当天离他而去,大受打击,整天喝酒也不去工作。家人很为他担心,3个月后Nol的妹妹Niya与奶奶在一次为佣人工会筹集资金的活动中遇到她的同学Rin,奶奶看她一身女佣打扮就想让Rin假扮女佣照顾Nol,一开始Rin拒绝了,后来因家里要还贷款急需钱答应了奶奶的要求假扮女佣3个月改变Nol。然后就上演了一连串的趣事.......Rin最终挽救Nol破碎的心呢?
李天平(黄河 饰)是南安市局缉毒大队的一名警官。孟雪和男友在一家夜总会吸毒,男友吸毒过量死亡。李天平对此展开调查,不料牵出了一个又一个扑朔迷离的案件。而这些案件都与夜总会老板、自己的老同学兼好友傅俊辉(吕一丁 饰)有着千丝万缕的联系,李天平不得不开始调查自己的好友。这期间一直有个人不断给李天平打匿名电话,给了他很多有用的线索。案件越来越复杂,缉毒大队和刑侦大队并案调查。李天平从蛛丝马迹之间查出端倪——提供线索的神秘人物是傅俊辉的仇人,也是当年被自己亲手抓捕的闫松林(白红标 饰),此人想借警方报复傅俊辉并妄图接手傅俊辉的毒品王国。中秋之夜,最后的较量中,闫松林和傅俊辉等悉数落网。李天平、傅俊辉、闫松林或友或敌的众人被案件聚在一起,共同经历了一场良知与责任的考验。
我们来到这,住持命闲人都规避了,他既然硬闯进来要见我,定有非常事。
讲述和影星李英爱的表面有着180度不一样的-李英爱小姐,其家庭、爱情和职场上所发生的故事。77mi.cc此剧为韩国最长命的喜剧。
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  人人都喜欢的“超人狗”以一种全新的姿态回来了,它将以一种前所未见的方式继续在天空中伸张正义……一看就知道《超狗任务》讲述的是一个适合全家观看的欢庆的喜剧故事,影片改编自一部上世纪六、七十年代被奉为经典的卡通连续剧,大至的内容是:只要陷入危难之中,美国永远不乏救世主,只是这一次,这位拥有压倒一切力量的英雄竟然是一只恭顺、可爱的小猎犬,在一次意外中变成了一个会飞的超级英雄后,他不但会用顽皮的腔调说话,还具备着疾恶如仇的勇敢品质。
邓程却在此时通知了总部,警方全面出动,布下天罗地网搜周金权及爪牙,在激战中,周金权杀死了自己的女人和弟弟,然后用枪对准了自己的头颅……
泰国动作电视剧《间谍情迷》有爱情也有泪水
这是一个战火频燃、纷争不断的动荡时代,一群有志之士集结在一起,计划盗走帝国大规模杀伤性武器“死星”的设计图。这个在《星球大战》系列里非常著名的重点事件,让一群平凡普通人结成了同盟,决定为世界的改变做出贡献;而在绝密行动的进行中,他们也逐渐成长为顶天立地的英雄。
讲述歌曲创作搭档Sara & Pierce为疯狂的艺术家们写歌的故事。
Deep Learning with Python: Although this is another English book, it is actually very simple and easy to read. When I worked for one year before, I wrote a summary (the "original" required bibliography for data analysis/data mining/machine learning) and also recommended this book. In fact, this book is mainly a collection of demo examples. It was written by Keras and has no depth. It is mainly to eliminate your fear of difficulties in deep learning. You can start to do it and make some macro display of what the whole can do. It can be said that this book is Demo's favorite!