讲述古代时期，刘府富二代猎妖家族单传之子刘四喜（陈浩民饰）天赋异禀，任何妖或人吸了他的精气都可功力大增，却也是个花花公子哥，整日周旋在女人堆。灵灵九（穆婷婷饰）狐族最小的公主，善良可爱气质脱俗，却也是一个不折不扣的“发明家”“整蛊家”，九妹想要替母后获得刘四喜的精气，便潜入刘家，却不料两人暗生情愫，仇敌变情侣，从此，风流猎妖师与他的野蛮狐仙女友上演了一部让人啼笑皆非的仙妖追爱记。天有不测风云，一只可爱的吉娃娃被人类宰杀，险些遭人食之，后被狐族女王灵千幻（刘一祯饰）救出，带回狐宫，夜犬（陈威翰饰）效忠于狐族，是狐族九姐妹的大哥哥，却也对小公主九妹情有独钟，处处保护有加，总在九妹最危险的时候挺身而出，说他是痴情情圣也不为过。可是命运总是难以捉摸，默默守候的骑士终不抵一见钟情的王子，真心真爱的夜犬因为种种原因与九妹擦肩而过，后知道九妹爱的人竟是刘四喜，自己对九妹的爱便再也藏不住了，他渐渐开始迷失，与刘四喜大打出手，想要赢回九妹对自己的爱。
一位初入江湖，励志成为第一侠盗的天才少女——莫妍前来开封府，为蒙冤入狱的五师兄翻案。却因其敏锐的洞察力为包大人赏识，遁入公门成为开封府的女捕快，并与侠骨柔情的南侠展昭结为欢喜冤家。两人一路揭露层层阴谋，莫妍不仅揭开了自身身世之谜，也明白展昭心中“侠义”与“情感”的两难抉择......
《CSI》的故事背景设在赌城拉斯维 加斯，以真人真事改编，讲述刑事警察局的法庭犯罪调查员如何在作案现场取得证据破案的故事。调查员的名言是“死尸会说话”，他们利用指纹、鞋印、子弹壳、血迹、毛发、纤维、尸体伤痕等微小证据，经过仔细的分析研究后，寻得破案的关键。
这是一部关于 Hiso 女孩和乡下警察的浪漫喜剧，因为命运或是国家使命，使得这个东北警察和倒霉的女孩不得不假装成恋人，成为了一对欢喜冤家，每天都有矛盾产生，但是他们的关系也在渐渐发展...
2017-07-15 22:28:58
也不是非要配对的，重要的是那条鱼身上的血点有意思
The parameter factory can be a function, an object or a string. ?
踏上北京，黎小军一眼见得来到面前的是父亲黎昂和妹妹晓伍，不祥的预感扑面而来。他问，妈妈呢？我妈呢！晓伍失声哭出来。这一夜，黎小军没回家。家，是甘家胡同？是部队大院？是八号院？是美国？林子来了，这是他的发小，也是他的难友，更是他的兄弟。林子陪黎小军来到他母亲的墓碑前，林子知道，小军需要跟母亲倾诉。坐在母亲墓碑旁的黎小军想到的是收养自己三年的甘妈妈；是在自己穷困潦倒时给自己饭吃的居委会边妈妈……
留下一屋子大人面面相觑。
“最强”异世界幻想OVA满载登场！
时间停了 LIVE版
本片根据柴门文的漫画改编。
青莲放不下紫茄，留他在家里也没心思用功，让他出去闯闯也好。
超古代的地球曾经拥有相当高度的文明，但宇宙联盟奥可夫·马纳夫担心人类文明会破坏宇宙的和平，所以出动大军将人类文明彻底消灭。
县委书记突然被杀，新被任命的黄川县女县长王新，即将赴陕任命，备受大家关注。杂志社记者吴楠，因为工作的原因导致与身为县委秘书长的丈夫离异。面对纷纭复杂的社会现实，艰苦卓绝的自然环境，女县长正遭受到灵与肉的考验。占有就是权，得到就是利，他是双手沾满鲜血的魔鬼！心狠手辣，他却对女人有致使的吸引力！可是感情却令人欲罢不能，为了权利，最信任的人，原来就是最恐怖的敌人，为了寻找这一答案，她已失去了太多，然而一切才刚刚开始……但是，女县长为了一方平安，强烈的使命感与责任感亦使得她义无反顾，经历灵魂的炼狱后，逐一破解疑团，彻底清除腐败分子层层交织的黑网，终将罪恶本色在阳光之下……
Second, find good guidelines for speaking
从未被劫的银行，三千万无记认钞票，引爆连环盗计。一群以梅雷亚（巴勃罗·施瑞博尔 饰）为首的高智罪犯，手法高超、火力强横、而且沉迷打劫；纵使犯案累累，却甚少破绽，令警方束手无策。一次押款车劫案后，他们的党羽唐尼（奥谢拉·杰克逊 饰）被辣手神探尼克（杰拉德·巴特勒 饰）识破，更从他身上知道匪帮下一个目标，是攻破从未遇劫的洛杉矶联邦储备银行，从中盗取三千万即将销毁的旧钞！于是尼克布下天罗地网，想趁机把他们一网成擒。然而，魔高一丈；梅雷亚以声东击西之法，引开警方注意。尼克错失擒获他们的良机，唯有尾随追击，双方展开连场枪战。虽然最终截获贼匪，但赃款竟全数不翼而飞！局中有局，究竟谁是取得巨款的幕后赢家？
戈登·拉姆齐与国家地理频道合作的六集美食纪录片《戈登·拉姆齐：美食秘境》(Gordon Ramsay: Uncharted)正式定档，戈登·拉姆齐来到阿拉斯加、老挝、摩洛哥、新西兰、夏威夷、秘鲁等国进行美食探寻，于7月21日播出首集。
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.
Memory: 8 GB RAM
