2. Expansion in different places faces problems such as store selection and different policies for running schools in different places.
微短剧《仙女酵母》，她穿着优雅的服装不厌其烦的接着来自人间的电话，为一些人们去解除疑惑。
大女儿丽良后来托人在黑河等地打听生母消息，都未有消息，葛莉儿成了一个永远的谜。大实业家的外孙女叶蓉然钦慕高志航，二人暗生情愫。上海淞沪战事爆发，国军十九路军等奋勇抵抗来犯日军，高志航的飞鹰航空队奉命升空，迎战日机。
板栗上前拦住刘井儿，狐疑地问道：去哪儿？你不在虎禁卫待着，要去哪儿？刘井儿这才看见他，忙躬身道：见过王爷。
小葱忙接道：娘都累了这半天了，还说故事哩。
苏岸点头道：姒摇、无诸早就对我越国之地垂涎，这等大好机会，他一定会利用的。
这是一部专门从“骨头”上寻找破案线索的刑侦剧。女博士布莱南绰号“骨头”（艾米丽·丹斯切尔 Emily Deschanel 饰），是个学识渊博、专业素养完美的魅力女性，身上最大特点是“理智”，她最不相信的就是感觉，面对任何事都要讲求逻辑和事实，甚至在人际关系上也一样。幸好她有一个对她非常了解的搭档、警探瑟利·布斯（大卫·伯伦纳兹 David Boreanaz 饰），他体格完美，为人开朗风趣，交流能力一流，在查案过程中经常帮“骨头”打圆场，身上又有“骨头”最欣赏的品质——敬业，勇敢。加上美女图形处理师安吉拉（Michaela Conlin 饰）、碎屑分析家哈吉斯（T.J. Thyne 饰）、DNA分析员扎克（Eric Millegan 饰），几人组成专门性刑侦小组，告诉你关于枯骨的一切.
被丈夫遗弃的Ellen（张曼玉）与玩世不恭的网络公司创办人Mike（黎明饰）在美国旧金山一见钟情，开始了一段爱情攻防战争。
下岗职工江玫、周丽开了一个“女子书店”、“女子写真摄影室”相继被狂追江玫的星海集团的老板、江玫的大学同学刘星挤垮，意欲迫使江玫就范，并担任自己集团的总经理，江玫贷款又开设了“口吕品酒店”，刘星又在“口吕品”对面开了一个餐饮娱乐于一体的夜总会……江玫的酒店冷冷清清，一个食客都没有，这时一个老外――美国失业青年杰克被“口吕品”的店名所吸引进入酒店，被周丽误当成“大款”狠“宰”一刀，杰克无钱结帐，自愿留……
坏老男人就千方百计地捉到三个小人（然后开杂技团赚钱），但总不能如愿
这……正常来说这种行为很失敬。
MG美妆集团产品部经理董小婕，是职场上让人望尘莫及的极品“白骨精”。虽其对下属要求严苛，遭投诉无数，却依然获得不少成功男士的爱慕，尤其是MG集团副总裁何胜潮，这也引来秘书陈安妮的妒忌。IT民工张大白在一次给董小婕送文件的过程中，对其一见钟情，两人突遇车祸，醒来后却意外变身...
有一次，静遇到了作为家庭餐厅的客人而认识的道永圭一（中岛裕翔饰）在烤肉店被吊起来的场面。明明身上没有现金却点了单，面对一个听不懂话的店主，真是一筹莫展。
某天，大雄（大原惠美 配音）偶然发现了童年时奶奶为自己缝制的玩偶熊，于是央求哆啦A梦（水田山葵 配音）去往过去看望已不再人世的奶奶（宫本信子 配音），大雄与奶奶重逢之后，奶奶希望能看到大雄长大结婚时的样子，答应奶奶的大雄与哆啦A梦则再一次的返回了未来，婚礼如期举行的那天，所有人都到了场，但最重要的新郎成年大雄（妻夫木聪 配音）居然不在现场，情急之下，哆啦A梦让大雄假扮成年时的自己与静香结婚（嘉数由美 配音），然而真正的成年大雄究竟去了哪里呢？
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梁子是凯星服装店的售货员，由于他待客热情，微笑服务，受到了商店同事和郭经理的好评，而他心里却一直梦想当一名电影演员。一天，卖油饼的晓晴姑娘告诉梁子，电影明星速成班正在招生，梁子不由喜出望外。考场上，梁子遇上了也来参加考试的幼儿园老师张玲玲。
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.
