I should have 50% +67% explosive damage to the dragon panel. The actual damage critical strike and no critical strike are 8140/3735=2. 17 respectively. Then 100% +50% +67% = 217%.
陈启点头，答应道。
他知道跟杨长帆说什么都没用了，只望向妻子：凌珑，你不再说什么？吴凌珑脸上没太多表情，只淡然道：路，要自己走。
在一所由才华横溢、富有远见的史蒂夫·艾纳斯蒂（克里斯·海姆斯沃斯饰）管理的先进监狱里，囚犯们佩戴着一种通过外科手术连接的装置，通过该装置注射一定剂量改变心智的药物，以换取减刑。没有酒吧，没有牢房，也没有橙色囚衣。在“蜘蛛头”中，被监禁的志愿者可以自由地做自己。直到他们最终失去自我。有时候，他们还会变成更好的自己。需要放松？有一种药物可以治疗。不知所措？也有一种药物可以治疗。但当两个实验对象杰夫（迈尔斯·特勒饰）和丽姿（朱尼·斯莫利特饰）建立情谊后，他们的救赎之路跌宕起伏，因为艾纳斯蒂的实验开始完全突破自由意志的极限。
某日，被好友飞鸟了的宅邸招待了的天真的少年·不动明。结束在那里明确地说了，地球上存在着被称为恶魔（恶魔）的原住生物，警告说他们的侵略正在开始。明为了打倒恶魔，决心和恶魔合体，作为获得恶魔之力的人类“恶魔人”而生存。
优质、好玩的游戏是不会被埋没的，就算没有笑傲江湖和他天启的名头，这款游戏也会凭着自身过硬的质量，慢慢发酵，最后扩散出去，被大众熟知。
耳后靠近发根处，许是匆忙间未染均匀，少量白皙肌肤掩藏在长发下面。
掌柜的见黄豆写了许多字，赔笑问道：郑少爷，这些字……能不能留给小号？黄豆道：当然留给你们了。
张良说道：雷声大雨点小是常有的事情，荆楚这边越国搞的声势浩大，实际上未必会有多大动作。
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加能铁平是在医疗相关企业工作的上班族，过着平凡但幸福的家庭生活。有一天，铁平发现了妻子夏代惊讶的秘密。距今30年前，夏代从伯母那里继承了巨额遗产，加上股票的利润，总共有48亿日元存在银行账户中，而这些钱到现在都没人管。结婚以来，为什么妻子一直隐瞒着呢？铁平重新回顾了自己和夏代年轻时的回忆，同时也重新审视了夫妻关系、父子关系。由于在公司的斗争中受伤，铁平启程前往金泽市，开始新的日常生活。
时为19世纪中叶，世界各国正孕育着一场变革风潮，即使闭关锁国的日本也无法置身其外，拥有两百多年历史的德川幕府正渐渐走向终点。 西南一隅，萨摩藩主岛津齐彬（本田博太郎 饰）为从内部瓦解幕府的统治，想尽办法将养女笃子（菅野美穂 饰）送入大奥，成为13代将军家定（北村一辉 饰）的正室。大奥在泷山夫人（浅野ゆう子 饰）管理下井井有条，戒律重重。桀骜不驯的笃姬厌恶各种繁文缛节，加上各种政治因素搅和其中，因此她和泷山夫人矛盾逐渐升级。日后家定去世，庆福（葛山信吾 饰）上台，皇女和宫（安達祐実 饰）下嫁江户。在动荡的时代关隘，大奥上演着最后一出女人的战争……
中土最后一座矮人王国埃尔波尔，巍峨壮丽，庄严雄伟。老国王索尔积聚大量财富，却引来恶龙史茅革的觊觎和荼毒，最终导致这座城池陷落。许多年后，灰袍巫师甘道夫（伊恩·麦凯伦 Ian McKellen 饰）找到弗罗多的舅舅——霍比特人比尔博·巴金斯（马丁·弗里曼 Martin John C. Freeman 饰），邀请他加入由13名矮人组成的远征队伍。原来史茅革已多年不见声息，背负家国仇恨的矮人王子索林（理查德·阿米蒂奇 Richard Armitage 饰）希望借此机会收复故土。经过一番考虑，巴金斯决定加入。令他想不到的是，远征旅途多灾多难，与索林结下深仇大恨的苍白半兽人及其爪牙阴魂不散，更有食人鬼和石人制造的无数艰险。而在旅途中，巴金斯也意外得到了日后影响整个中土的重要宝物……
黑主学院是一所有名的私立学校，分为普通部和夜间部。夜间部人员都是有超美型的精英学员。但他们有个特殊的身份：吸血鬼！并且这个身份不能让普通部学生知道。理事长的义女——普通部学生的黑主优姬，以及青梅竹马的锥生零担负起学院守护者的职责——处理人类学生与吸血鬼接触时所出现的麻烦。而在零的内心深处，因为4年前父母被杀害而痛恨着所有吸血鬼。
如薇和有彥的愛情很平凡，但在平凡裡藏著點點滴滴的不平凡。
传说人的心中一旦产生怨恨，就会招来“怨屋”以复仇行为来为其抚平心中怨恨。
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.
Soul: Worm King Kills Gu
