"Charming China City? City Alliance" Builds a Platform for City Sharing and Co-construction
郑氏怀里搂着香荽，用手摸着她耳边垂下的小辫，沉默了会，才开口道：你们都狠吃了一番苦，经历了苦难的考验，如今也算熬出头了。
日本版“傲骨贤妻”，改编自同名美剧。律师莲见杏子以生孩子为契机辞掉了工作，成为全职主妇，支持身为精英检察官的丈夫，养育孩子，守护着家庭。然而，某天，担任东京地检特搜部部长的丈夫突然因涉嫌渎职被捕。而且，他与女性的绯闻也曝光了。从那以后，作为“贤妻”为家人奉献出一切的杏子，经历了天翻地覆的人生。有关丈夫性丑闻的真相扑朔迷离，为了保护孩子，杏子决定重入职场。在司法实习生时代的同期帮助下，她被法律事务所录用。时隔16年重返律师界。工作空窗期、对丈夫的怀疑以及与同期的重逢，面对这种种困难陷入苦战的杏子毫不气馁，坚强面对。
项豪廷（宋纬恩饰）和于希顾（黄隽智饰），前者是火，炙热高张得让人无法忽视它的存在；后者是水，透明无色的让人不知不觉中忘却它的存在。而原本毫无交集的两个人，却因为一个女人—李思妤（王真琳饰）而有了火爆的第一次接触。 『不打不相识』这五个字就是项豪廷和于希顾之间的写照！项豪廷也不知道自己是怎么了，他就是想再看于希顾发一次火，想再看一次情绪激昂的于希顾，而不是冷冷淡淡，仿佛一滩死水的于希顾，所以项豪廷想方设法的要挑起对方的情绪，做出许多幼稚的事情，只愿看到于希顾的笑容！这时项豪廷才发现，自己真正的心情。一个像来自北欧冰河的湖泊，一个像热带岛屿的太阳，我们的相遇，就像挑战这世上水火不容的定律，18岁的天空，只要牵着手，就能朝未来一直走下去在最平凡无奇的规律校园生活，遇上最好的那个你！
一出平民路线的奇幻故事就此展开,TV动画第二季，起动！！
延续第一季的剧情，讲述了立志35岁提前退休的辛凡才刚踏出第一步就被现实打败了，花千金也面临店铺经营困扰无暇顾及感情......越来越多有趣的人，加入了这个热闹的小团体，这群年轻人依旧续写着他们的生活，继续上演着关于爱、温暖、奋斗与成长的故事。
July 26? Fire lines? On this day, I chose...
Chapter 26
有一天，他与大企业的千金、精英高尔夫选手天鹫葵实现了命运般的相遇。
受不了无耻老板的骚扰，胸怀远大志向的美丽女孩杜拉拉（王珞丹 饰）专而进入世界500强的企业DB公司。刚刚进入行政部担任助力的她，却晕头转向承担起公司装修的主持任务，虽然困难重重，家庭、爱情等方面有状况不断，但拉拉凭借一股韧劲最终圆满完成工作，也得到同事和领导的好评和赏识。在此之后，她坚定信念，一路向前，躲过各种明枪暗箭，最终胜任行政部经理。薪水保障的同时也从市场总监王伟（李光洁 饰）那里收获美好的爱情。不过美国那位经常爬墙的老师曾说过，“能力越大，责任越大”，杜拉拉不仅要应付工作上越来越大的挑战，感情上也面临前所未有的困局，她最终能否解决这一切呢？
Identity: Head of Drama Village
初入军时得他关照和救助，她才能在军中生存下来。
故事发生在1896年的纽约，那时的纽约一片繁荣景象，一边是科技的长足进步，一边是贫富差距的加剧。这时发生了一连串男童妓被残忍杀害的事件，新任警察局长（日后的第26任美国总统）西奥多·罗斯福找来了犯罪心理学家拉兹洛·克莱斯勒、记者约翰·摩尔去秘密调查。他们并非孤军奋战，时任局长秘书（日后成为首位女警探）莎拉·霍华德组织了一个行动小组，利用心理学和新兴的法医学，抽丝剥茧，去抓捕这个连环杀手。
你……沈悯芮闻言喉咙一阵干涩，扭过头去红着脸道，你这会儿……这会儿又不胆小了？好了……咱们这些叽叽歪歪的事后面再说。
见林聪不依不饶地想要抢回那块肉，胡钧大怒，扬手将肉扔进草丛中，然后将手上半只兔子递给她，板脸道：吃这个。
No.72 Fattah Amin
In other words, their daily income is 50 rupees. In fact, as long as the hawker does not spend all the 50 rupees, he saves 5 rupees a day for the next day's purchase. Due to the compound interest effect, they only need 50 days, so they don't have to borrow the 1,000 rupees.
对史莱克而言，“祸不单行”：费奥娜怀孕了，显然他没有做好当爸爸的准备。因为不想继承王国，也因为即将出生的小怪物，史莱克带着话痨驴子和穿靴子的猫，一同去找菲奥娜的远方堂弟亚蒂，在他们的软磨硬泡之下，懒散的亚蒂终于答应接过王位这个烫手山芋，四人开始了热闹非凡的回国之旅。
板栗见一院子不谙世事的女娃，红飞翠舞，回想起刚在山上看到的那一幕，满心里不自在：怪道大户人家一定要分内外院，若是那些小子和汉子常见她们，还不知会惹出啥丑事来哩，对妹妹她们也不好。
Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
