/bonk (loud noise)
6. Data preprocessing, feature engineering and model training.
Chapter 30
在范依兰看来，或许李斯拿出了什么东西，足矣吸引尹旭出手。
《国家机密2》人物设置上仍以国安干警与境外间谍智斗为主线，情节更加起伏跌宕，悬念重重。同时，在对人物的刻画上，避免人物概念化，特别是对间谍分子的刻画。和前部《国家机密》相比，《国家机密2》在剧本、拍摄以及后期制作上，都将力求表现反间谍工作的专业性。剧中借鉴、汇集了一些国内外反间谍工作中一些先进甚至具有科技含量的侦察手段，加之器材与道具的考究、场景与细节的真实，再现国内外反间谍战线的惊险与刺激。
No.23 Xiao Jingteng
菲律宾导演Lav Diaz接近4小时的复仇史诗，讲述一位女性在坐了30年的冤狱后终于被证清白。然而好不容易出狱后，她才惊觉原来将她送进监狱的就是上流社会的爱人。随着菲律宾进入转型社会，仇富济贫的绑架犯罪开始冒头，女主角也趁机策划起她的报复行动。
别睡了，快起来看《寻秦记》。
Xiangong Mountain
一见钟情的背后，往往都是无尽的苦果和数不清的等待……12年前，华盛顿广场某个被月光笼罩的美丽夜晚，莱拉·诺瓦切克，一个从小就被父亲保护过度的大提琴手，希望可以从让人透不过气的紧密盯防中稍稍松一口气，跑到屋顶的她却偶遇背着吉他、英俊且魅力十足的爱尔兰歌手路易斯·康纳利。在街头歌手演奏的《月宫舞》徐徐萦绕的旋律中，莱拉和路易斯相遇并迅速坠入爱河，音乐成了他们能够分享的共同语言，发生在他们之间的情感维系是真实不可否定的，可惜的是，却很短暂。
经过生离死别瞬间的两人，感情愈发亲厚。可是国家政变，父亲被囚，Napatsorn的公主身份终于揭开，NamChiew震惊不已，原以为只是富家小姐，没想到竟然是尊贵显赫的公主！他知道两个人的爱情注定是一曲悲歌，可是他仍毅然协助深爱的她复国，为的只是能好好珍惜两人弥足珍贵的短暂爱情，哪怕牺牲生命也在....
本片主要表现：上世纪三十年代前后蒙古族传奇英雄嘎达梅林，为了保护草原与牧民，争取自由与幸福，奋起反抗达尔罕王公勾结腐朽的民国政府以“放垦”为名出卖草原，勇敢进行武装起义，最终为了草原牧民的幸福生活而献出了自己年轻生命，化为一首永世流传的美丽歌曲《嘎达梅林》…… 仲春时节，达尔罕王带着自己的新婚福晋朱博儒和二公子包明远，从盛京返回达尔罕王府。夜里，他们突然遭遇到马匪袭击，达王几乎落入死难。万急之中，是忠勇的骁骑卫――嘎达挽救了他的性命。然而，公子包明远却被马匪掠走了。嘎达不顾危险，单骑冲入黑暗，再去拯救包明远。 包明远已落入匪巢。匪首之一却是义士哈斯尔，他原本是达王府的杰出跤手，因为草场被王公放垦故而被迫落草为匪。匪巢中，嘎达冒名顶替，救出了包明远，自己却再次身受重伤。但没想到，哈斯尔却没杀他们，却向达王提出“免除赋税，停止放垦”等三个条件。表示：如果达王答应，他不但愿意放包公子一条生路，而且还会率众下山归顺。包明远大喜，口衔枪口立下重誓，答应了哈斯尔全部条件。返途中，包明远只顾自
衬得你面色越发娇嫩了。
青木便问秦枫道：这么说，皇上是想让郑家自己选？说的好听，这不是让我们白得罪肃王爷么。
东都大学附属医院某夜紧急收容了一名头部受创的神秘男子，脑外科值班医生南方仁（大泽隆夫 饰）为其顺利完成手术，手术转醒后男子却莫名出逃。仁在追赶中自台阶摔下昏迷，再次醒来后发现自己已身处一片树林之中，有盘头武士在厮杀。以为在拍时代剧的仁险遭殃及，所幸被青年武士橘恭太郎（小出惠介 饰）所救。仁随负伤的恭太郎回到橘家，在极其简陋的条件下为其进行了手术。目睹手术全过程的恭太郎之妹橘咲（绫濑遥 饰）深受触动，对仁产生了浓厚的兴趣。次日早晨，仁从咲口中得知震惊的事实：自己竟穿越到了幕末的江户时代！
JTBC的治愈音乐节目第三季将于7月首播。如果说之前一季是顶级音乐人通过海外路演寻找“初心"的过程，那么新一季则是音乐人在陌生的地方"一起"制作音乐。朴正炫 -李秀贤 -Henry刘宪华 -河琳 将在节目中再次聚首.林宪日-金必将加入本季。 JTBC公布李笛、泰妍、Paul Kim、Jukjae（郑在元）、DICKPUNKS金贤宇将作为后发队伍出击，展现与Family Band不同音色魅力。
赵庭媛、赵庭雨是一对从小被分开的双胞胎，由于爷爷年事已高，而姐姐身患重病，妹妹庭雨被找回来负担起保护家人，重振家业的职责。为了平稳过渡赵家的企业，面对野心勃勃的京庆宇，原本生疏的俩姐妹必须消除隔阂，相互配合，齐心协力对抗竞争对手，而始终陪着她们面对这场战役的是姐姐的未婚夫杜御风和京庆宇的儿子京伟。在这过程中，两姐妹激发出自各自的力量，也品尝到成长的甜蜜与苦涩，最重要的是她们终于真正体会到所谓“家庭”“亲人”的意义，妹妹也成为姐姐对抗病魔的最大力量。
These two problems constitute the core of reinforcement learning for classical control problems.
