第二日。
故事围绕大学生久住春彦(猪塚健太饰)和官能小说家木岛理生(竹财辉之助饰)展开。因为一场意外，久住春彦骑车不小心导致了木岛理生骨折，而暂无他法的久住春彦只能提议让木岛理生口述写小说。两人之间你侬我侬的纠缠情感就此上演。
The active score is how much you talk to the people in the group. It is calculated according to the number of people who speak and how many messages you send.
白芷是个爱幻想的女孩，经常梦到一个凄美的爱情故事，而她认为这个故事就是她的前世记忆，只有青梅竹马的萧臻愿意相信她。 这天，白芷在学校遇见了自己梦中的情人——伊鸿，唤起了白芷对美好爱情的向往。 白芷的父亲是学校董事会主席，伊鸿为了获得学生会主席职位，抛弃女友苏青，主动追求白芷。萧臻 怀疑伊鸿对白芷图谋不轨，为此经常破坏伊鸿和白芷两人的交往，白芷和萧臻从两小无猜走到了陌路。被伊鸿抛弃的苏青也开始处处与白芷作对。 这天，白芷无意间发现了伊鸿对自己另有企图。与此同时，苏青已经安排社会人员教训白芷，危险时刻，一直默默保护白芷的萧臻被打成植物人。 白芷终于发现，原来自己的爱人是一直默默保护自己的萧臻。
一路狂奔到后院，不假思索打开后门开溜。
Telecommunications
As the name implies, the decoration mode is to add some new functions to an object, and it is dynamic. It requires the decoration object and the decorated object to realize the same interface. The decoration object holds an instance of the decorated object. The diagram is as follows:
出院之后的陈扬四处寻找工作,终于在海情广告公司谋到一个业务员的工作。
在本季中：
改编自Robyn Carr小说的《维琴河 Virgin River》讲述女主Melinda Monroe（Alexandra Breckenridge饰）来到加州偏远小镇维琴河当护士，她认为这处是开展新生活，丢下痛苦回忆的好地方。不过她发现小镇生活没其预料般简单，如果Melinda真心希望以维琴河为家，她得自己振作起来。《维琴河》原著是多达20本的系列作，被列入Harpercollins 200大书榜中。
The probability of understanding is 0% by default, and the damage rate after understanding is 125% by default.
《税务所的故事》以北京某地一个城乡结合部一个小税务所为背景，通过以老陈为首的五名税务干部的日常工作和生活，展现当代生活的多彩画面，折射出税务干部和各色各样的纳税人的人生百态、苦乐悲欢。
两人又捡了几个大龟壳，反复琢磨是人吃的，还是动物吃的。
子婴也是走投无路了，他自小都仁义慈爱，不想让关注百姓遭受战火袭扰，才会这般选择的。
叙述一个妓女为了教育儿子成材，不惜忍受一切耻辱。这个妓女被一个无赖逼得走投无路，结果杀了那个无赖因而被判刑二十年。满出狱时，她的儿子已经认不得她了。为了不影响儿子在社会上的地位和前途，她没有和儿子相认，悄悄地走了。
狄仁杰官拜宰相，有青天之名，不少冤狱苦主都来跪拜恳求，请宰相为他们伸冤翻案。狄仁杰也尽心竭力彻查，以还苦主一个公道。京城接二连三发生神秘疑案，让狄仁杰百思不得其解，原来这些案件背后都由武则天的侄子武承嗣主使，而他的目标更直指太子之位，实行要把李家的唐氏天下，落入武氏手中。狄仁杰面对着这些盘根错节的疑案，应如何落墨？又如何替苦主洗雪冤情？左堂御氏大夫狄仁杰(郑则士)向来深得武则天(陈秀珠)重用，天的侄儿武承嗣(黎耀祥)一直视他为死敌，为除之而后快，嗣诬蔑杰利用女儿狄青鸾(廖碧儿)丈夫宋庭玉(陈锦鸿)的江湖网络，勾结李氏宗室，密谋逼武则天退位。杰百辞莫辩之际，嗣更煽动天囚禁杰一家，杰在危急关头虽得以逃脱，但嗣则威胁杀杰的继室曹月(郭羡妮)逼他就范，令这位刚正廉明，执法不阿的一代名臣顿时落入两难境地，眼见至亲身陷险境却无能为力，纵有机智敏慧却难解奸臣谋权篡位之危……
Super Data Manipulator: I am still groping at this stage. I can't give too much advice. I can only give a little experience summarized so far: try to expand the data and see how to deal with it faster and better. Faster-How should distributed mechanisms be trained? Model Parallelism or Data Parallelism? How to reduce the network delay and IO time between machines between multiple machines and multiple cards is a problem to be considered. Better-how to ensure that the loss of accuracy is minimized while increasing the speed? How to change can improve the accuracy and MAP of the model is also worth thinking about.
Speed up and increase connections: Through a large number of repeated deliberate exercises, experts are much faster than beginners in the coding and extraction process, increasing various channels between long-term memory and working memory.
Today's Gold Operation Proposal:
