The first round, the second round, the third round
郑老太太也笑道：正吃晌午饭的时候，这许多人去了，菊花又没个准备，又得重新煮饭炒菜。
仓科担任主演的4月档电视剧，是以辻原登的同名小说为基础的《在寂寞的山丘上狩猎》。这是一部讲述因为男人们的自私欲望而身心受到伤害的两位女性，为了抓住希望而与男人们对抗的悬疑剧。
博伤透了心可是他必须在没有了甘雅之后重新生活，6年过去了，甘雅与自己的死党晓凤和博在同一个地方工作，博知道以后让甘雅做自己的秘书，让她为抛弃自己而去付出代价，可是当博的新女友妤恩一看见甘雅就觉得不顺眼，所以经常找甘雅的茬，至于博也讨厌一直粘在甘雅身边的追求她的男员工弩。
任天为舞而生。他是个孤儿，从小开始流浪，而他流浪的路则是跟着艺人艾仁在街头跳舞——当时没人看得懂的街舞。这一舞，任天从懵懂少年舞到长大成人。过依亭的最后一个月时，依亭却神秘地消失了。这让任天开始了长达两年的苦苦寻找。 在寻找爱人的道路上，他仍然以舞蹈宣泄自己的情感。他以跳街舞为生，在迪厅领舞，并和朋友宇鹏开了一个街舞培训班。 一天，熟悉的面孔终于出现，却对任天异常冷漠，如同路人。任天想尽办法走近这个叫作夏雪的孤女，眼前这个柔弱无依的女孩和故人的身影交织在一起，任天和夏雪相爱了。 宇鹏也与开朗纯真的可儿邂逅相爱。 夏雪生父的出现改变了他们的生活。季行，这个呼风唤雨的财团董事长不仅让任天认识到夏雪的确不是依亭，也让任天感到舞者的身份是会遭到歧视的。为了证明自己的实力，任天苦练舞技，终于与著名唱片公司签约，一舞成名，赢得了季行的默许。
//Get the first element
往常来说，杨寿全肯定会骂他又乱搞什么奇技淫巧，匠人的事你掺乎什么。
那少年听了一怔。
大苞谷纳闷道：就是我走的时候，把那个木雕玉米给了秋霜姐姐。
/Friends of New into the pit Look Here/
海骁和宰文大学时本是极要好的师兄弟，均是戏剧社的骨干成员，但二人却因为喜欢上同一个女生而分道扬镳，再也未曾相见。随着时间的流逝，在首尔经营着一家二手书店的宰文已近中年，大学时候的事情不仅没有淡去，反而越来越频繁造访他的记忆。而神秘少女素丹的闯入，更是改变了他的生活，促使宰文和素丹一起远赴日本福冈寻找海骁。在宰文、海骁和素丹又一次的三人行中，往昔被一点点打开，又不知能否真的被化解……
讲述了一对夫妻由一见钟情，到由于婚姻琐事争吵、直到形同陌路即将离婚的故事。这是Luis和Eva初见后的第11年。他们深爱、结婚、生子，而现在，在去往法院的路上，这是他们离婚前最后一次面对面。去法院的路途显得很长，他们回忆起造成这一心碎结局的种种过往…
何员外余光一扫，瞥眼道：还差5分。
大導演張徹將金庸名著改編搬上銀幕，動用龐大演員陣容，包括由郭追分飾推動故事發展的骨幹人物石中玉、石中堅兄弟、文雪兒飾女主角叮噹、唐菁飾玄素莊莊主石清、劉慧玲飾閔柔、王力飾「摩天居士」謝煙客等等。故事講述石中堅自幼隨養母梅芳姑於深山居住，一日偶拾「玄鐵令」，並得謝煙客傳授武功，卻被長樂幫幫眾誤認為幫主石中玉；及後更被叮噹所騙，願意替石中玉到雪山派代罪領死。最後真相大白，石中堅竟為石清失散多年的兒子……本片結構緊湊，情節曲折奇詭，既描寫武林恩怨，也刻劃江湖兒女情，顯示了金庸作品的超凡造詣以及張徹導演手法的老到功力，是一部不可多得的佳作。
No.25 Nana Ou Yang
小葱就细细地告诉了他们。
韩信思索着回复，这些士兵都是从汉国来的，这抚恤的事情自然就要交给刘邦了。
影片将基于FranklinFoer在《纽约时报》杂志发表的一篇文章，聚焦一个巴结权贵的男人AlbrechtMuth(瓦尔茨饰)，引诱并成功娶到一位年老很多的富婆ViolaDrath(雷德格雷夫饰)，两人在1990年结婚，彼时男方26，女方71。Muth通过Drath成功跻身上流社会，而他背后的目的始终隐藏在暗处，直到2011年Drath被发现死在了乔治敦的家里才被开诚布公。Muth在2014年被判一等谋杀罪处以50年的刑期，并没有假释期。
Use Python for data analysis: This book is a detailed version of Python's pandas package. Learn this to master some basic pandas commands. However, this is not the point, because pandas is too slow to produce a large amount of data and may collapse (I don't know if there is any improvement now-!) The point is, through studying this book, I feel a little about the data operation and am familiar with the basic data operation process. All the operations in this book can be replaced by native Python, and Pandas package is not needed. Finding feelings is very important.
