指挥使大人，你这身材蛮结实哦。
Duan Jia's Mental Skill: When using Duan Jia's sword technique and fingering technique, the overall damage * (1 +0.3).
However, with traced armour-piercing firebombs, the distance of efficient killing is more than 10 times, giving us more time to respond and buffer. When they get close, they will not be burned much, and the pressure on defensive positions will naturally be less.
昭和初期、落語の世界に入った八雲は、同期入門の落語の天才・助六と、固い友情で結ばれる。八雲は助六の芸に憧れ、嫉妬し、追いつこうともがき、芸者・みよ吉にも支えられ、成長していく。やがて、助六とみよ吉とが結ばれるが、ふたりは謎に満ちた事故死を遂げてしまう。八雲はその死を巡る秘密を抱いたまま、ふたりの遺児・小夏を引き取る。小夏は、八雲を「親の仇」と恨んで成長し、やがて天衣無縫な八雲の弟子・与太郎とともに、八雲がひた隠す「助六とみよ吉の死の真相」に迫っていく…。
本剧是继蓝色巨塔的后续作品，根据季节现换为暑期纳凉特辑命名为幻想巨塔，故事以神秘、惊悚等。这部电视剧每部分为两集，跟之前蓝色巨塔方式一样......
苏州城第一美人沈梦芸，无数男人垂涎三尺想要娶的女子、却为了一纸婚约，等待毫无音讯的萧家男子十年。十年之期萧家是否遵守承诺，回来迎娶沈梦。归来的道路上萧家大帅又遇到了谁，让他心心思念、一心求娶、可以为之付出一切？又是谁，让苏州城富甲一方的苏家大少爷可以为止付出生命？一个自己心爱之人、一个是为了自己能付出一切的人？她，又该何去何从……
老友米克和弗雷德结伴前往阿尔卑斯的度假旅馆，他们以爱和幽默的视角，探讨子女们满是麻烦的生活。米克是导演，正在积极创作自己看来最重要的一部电影，而早就没有了事业追求的指挥家、作曲家弗雷德却收到女王伊丽莎白二世的邀请为菲利普的生日演奏。
剧照
明朝末年，开国以来年纪最小的皇帝登基，继位之时年仅四岁。“七王之乱”兴于朝野，各王之间开始了兵权竞争。其中势力最大的，莫过于宁王。百姓在战乱中养成了习武之风。宁王为了巩固自己的势力和防止叛乱的发生，挟天子以令诸侯，颁布了“禁武令”。习武之人皆遭迫害，就连五大门派也未能逃过此劫难。五大门派在危难时刻将镇派之宝封藏起来，取天雷之火打造了一块千年玄铁令牌，并分成五块。从此，江湖上流传着一句话：得令牌者得天下…… 十八年后，油嘴滑舌的江湖混混小黄瓜，一心想当大侠的庞天豪，身负血海深仇的贵小雪，因为江湖令和朝廷的通缉阴差阳错的踏上了逃亡路。在寻找江湖令的路上，伴随着官兵的追捕和各路奇葩的江湖人士搅局，展开了一段搞笑、惊险、荒诞的旅程。
和《牡丹花的最后一瓣》同一时期播出的戏曲类剧集，但更现代一些，Tong饰演的女主角是个唱中国戏曲的华裔女孩，和Film展开了一段“戏中奇缘”.
王穷微微敛目。
利雄（古馆宽治 饰）和章江（筒井真理子 饰）结婚多年，共同养育着女儿萤（筱川桃音 饰），虽然生活平静毫无波澜，但夫妻两人之间早已经没有了感情的交流，仅仅维持着婚姻的空壳。利雄的朋友草太郎（浅野忠信 饰）出狱后来到利雄的工作室干活，寄宿在利雄家中。一边是冷淡的丈夫，一边是和善温柔的同居人，内心空虚而又寂寞的章江很快就在草太郎的攻势之下沦陷了。
然而，当章江拒绝了草太郎的求欢后，草太郎便就此失去了踪迹，而萤亦遭遇了意外，余生唯有在轮椅上度过，利雄和章江不知道草太郎到底去了哪里，只知道萤的意外和草太郎有着脱不了的干系。
Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
After in-depth thinking and practical connection, I think:
The eldest son of the Lins 03
Milliseconds, zero-filled 3-bit display, 000-999
