于是，众人就眼睁睁地注视着两个壮汉将一口紫红漆的大箱子抬到厅堂中间放下，然后退出去，剩一个小厮站在箱子旁边，含笑看着众人，颇有赌场等着揭盖开盘的架势。
该剧立足当下年轻男女脱单困难，逢年过节被迫相亲的社会现状，讲述了拥有火爆灵魂的女生熊爆和资深理工创业青年牛掰相遇在郭辣妈的神奇火锅店，展开各自的搞笑相亲之路的故事。
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罗坤（方力申 饰）是香港九龙闹市中心地下车库的保安，负责夜间执勤，入职不久同事接二连三见鬼后死亡，一时人心惶惶。种种迹象均指向车库中央“尸家车位，停者必死”的诡异车位，传闻只要有人在此停车，便有命案发生……直到有一天，年轻貌美的白领丽莎（尹素怡 饰）阴差阳错把车停在这里，一场死亡游戏又开始了倒计时……
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We began to test the effect of blending leaf juice with blue dye.
这是一个关于爱与救赎的故事。安琪与安娜两姐妹从小的梦想是当一名出色的设计师和模特，但是命运弄人，一段错复杂的身世让两姐妹各奔东西，而两姐妹同时爱上同一个人男人--刘泰熙而彼此生恨。17岁的安娜远赴上海求学，而没能考上大学的安琪则巧遇服装设计师赵英佑。三年后，因为妒忌，安娜用各种手段替代安琪成为留学硕士和知名模特，安琪则变成了一个狼狈为生的清洁工。善良的安琪没有因为安娜的不懂事而痛恨妹妹，在她的心中无论命运如何，安娜都是她不可失去的妹妹。但在充满恨意的安娜心中，却永远不能对姐姐释怀……
葫芦哥哥玩笑说，要是哪个姑娘捡了这个荷包，得了那个木雕，她就是哥哥的良人。
The night before his release from prison, he lay prone on the iron railing and shouted to Huang Jinbo in the nearby cell, "I'm going out. What's missing? I'll mail you some."
由Showtime与米高梅公司联合制作的这部影集，描述的是生活在洛杉矶的一群女同志
杨长帆死死抓了抓头，其实他现在满脑子都是虎尊炮的工艺用料。
本来还在犹豫，现在看到范家父女的态度，如雪的心中的天平失衡了
Probability Theory: This one is not specially recommended, because it is not very good at learning, so it is misleading not to make recommendations. No matter what books you read, you just need to master the key knowledge. Can't ask Bayes when the time comes, you don't even know how to push it = =!
几年后，闫夏帮助自己的弟弟去追一个女孩，谁知这女孩却正是失踪多年的韦雪。当年韦雪骗走闫夏所有的钱，害得闫夏差点自杀。闫夏害怕韦雪像当年伤害自己一样，再来伤害自己的弟弟，便假意与韦雪重修旧好。殊不知，一次更大的危机，正在悄悄酝酿。一个如幽灵般诡异的身影，时刻潜伏在闫夏身边，像是索命游魂，用一双眼睛死死盯着闫夏。
在不远的将来，社会由强大的国家和被称为主任的独裁者控制。 Condor是国家的杀手，但与他认为已死的人重聚会迫使他考虑他的敌人究竟是谁。
江南长生会为贩卖长生经（保险）举行招聘会。负责人萧萧刀（何赛飞饰）却在招聘会上发现老板梅龙的独生女儿梅小瑶（马伊俐饰）。小瑶不满会中人浮于事，希望建立自己的力量，实行改革。她把刚出师的马小虎（孙耀威饰）也拉入了长生会。长生会的竞争对手--为老堂为争夺业务，不择手段，弄得百姓非常不满，激起小虎等人的正义感。他们在与不老堂的竞争中深深了解对方，也结交了不老堂的朱元、酒楼卖唱的花解语（王艳饰），几人之间产生了错综复杂的情感纠葛。
何况现在在他心里，范增的病情才是最重要的，其他的暂且不论。
Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
