姐妹」是讲述两姐妹日常生活的喜剧。姐姐是十三岁，已经进入青春期，妹妹是七岁小孩。 他们都有大脾气，不同的性格和，但也很爱护对方！ 妹妹是一位天真，可爱，相当活跃的女孩，她总有疯狂的想法，常希望吸引姐姐的注意;而姐姐即渴望快长大成人。
明自与昌分手后，感情失落，强乘虚而入，明在父母驱使及赌气心态下，终成强情妇，及后明尽尝玩物的滋味，甚感后悔，但已不能回头。与此同时，标因执行任务失败，强将之引为明之保镖兼司机。标早己暗恋明，因昌才将情藏于心底……
韩元帅。
《爆笑悲剧王：笑着笑着就哭了》是一档全新日本喜剧脱口秀节目，由人气的资深喜剧二人组千鸟主持。
美好的青春岁月，两对彼此熟悉的朋友方以乐和发小何田田，谢迟和同桌邢嘉亮，因为偶然的懵懂心动，再加入一点勇气和乌龙，就被命运拖来拽去成为了对方生命中重要的一部分。几个人相互鼓励，彼此欣赏，在发生的一个又一个细腻温暖又不失趣味的故事中，度过了充实又可爱的高中时代，并携手走向了未知但充满希望和挑战的明天。
这就是江湖。
廖咏七（豆花妹饰），广告公司小AE，出身西螺七崁，顽固的父亲（李罗饰）总是希望她回乡继承武馆，发扬金鹰拳。廖咏七天生倒霉，没有一天是运气好的，她的人生就是一个“霉”的人！可是，当她预见天生幸运的他——贺绍然（辰亦儒饰），两人交换了“运”！就让我们一起跟着廖咏七，看见自己人生的幸运七吧！
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至于阿卡普尔科，由东太平洋公司全面管理，自行抽成，热衷于美洲的商人联合投资入股，逐渐冲淡了迪哥个人的股份，迪哥对此倒也不介意，野心对于他从来不是最重要的东西。
汪魁粗声粗气地说道：那是。
期间，有神秘女子（文咏珊饰）到监狱探望Laughing，这女子隶属比警队更高层次的保安局，Laughing入狱是再次担当卧底角色。当日，杀苏星柏是另有其人，保安局副局长（麦长青饰）怀疑整件事跟潜藏警队的黑警有关，所以借势要Laughing入狱调查。
Secret Code of Detoxification: When the vertebral heart drains blood and destroys the heart and dissects the liver, the total damage * (1 +0.3).
曹关若男是个传奇女人，丈夫早年生意失败自杀，她独自养大三个儿子和一个养女，打造起商业王国。若男逐步把公司交给孩子们打理，却不知大哥志宏悄悄追求妹妹巧儿，巧儿却心仪二哥志远，志远又心有它属，几人关系在微妙变化。志远因女友患病离世，一心扑在事业上，更和原定接班人的大哥起了纷争。漂亮女人宋子桦闯进志宏的生活，不但进入新汉力工作，还挑起志宏对妻子家暴。若男决定重新出山，把公司交给志远。宋子桦这时告诉志宏：他其实根本不是若男的亲生子，两人更合谋将志远陷害入狱，还要将公司据为己有。危急关头，巧儿赶回国相助。最终，志宏和宋子桦受到法律惩处，志远无罪开释。志远和巧儿历经坎坷的感情，也终于云开雾散。
清朝道光年间，皇家御用烧锅“同盛金”埋藏在民间成了一个历史谜团……民国年间军阀张作霖（李大强饰）控制着关东大地。与此同时在几次与中国战争后获得巨大利益的日本更是对中国的关东地区虎视眈眈，派出了以川岛芳子（王婧如饰）为首的先遣间谍团进入东北……同盛金的传人孟得龙即乔哥（周杰饰）为寻找和继承皇家御用烧锅经历了种种艰辛和磨难，在面对虎视眈眈的日本人、法国人、军阀土匪、特务帮办、流落的清室遗臣等江湖各色人物演义出一幕幕荡气回肠的动人故事……张扬着民族自尊的英雄主义豪情……
杨仲德（郑少秋饰）是一个年届四十的中年男人，妻子黄爱莲（陈秀雯饰）婚后在家做主妇。仲德上有四老，下有一个弟弟留学和两个女儿在读，均需供养。仲德对家庭尽责，为人老实善良，易满足，但性格优柔，有点小迷糊。仲德在一间电器行供职数年并无太大成绩，凭着爱莲姐夫伍富勤才升至副经理位置。仲德所在“其福行”是伍氏家族企业，内部人事混乱。仲德的同事兼好友曾兆昌（林保怡饰）头脑灵活，喜欢投机。兆昌与女友伍巧珍（张慧仪饰）感情不睦，为了事业发展勉强维持……
Sichuan Province
大革命开始前的法国，人们在腐朽残暴的法国贵族统治下蓄势待发、风起云涌。此时，来自英国伦敦的年轻律师卡尔顿来到了多夫。一同抵达多夫的，还有伦敦银行的加维斯·劳瑞先生。在多夫，卡尔顿邂逅了随后也来自英国来的露茜·玛内特小姐。就在擦肩而过的一瞬间，卡尔顿为露茜小姐天使般的美丽所倾倒，从此深深地爱上露茜。
I don't even know you, do I,
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.
