虽然是梦幻般的世界，但不知为何人们的视线总是紧紧地盯着智能手机…。
假面骑士诞生45周年纪念作品。共七集。
这日午后，田遥上张家求见红椒。
而长大后，即将迈入四十岁的陈嘉玲，虽然一路跌跌撞撞，也是货真价实地活了大半辈子。爱过人，也被人爱过；被人负过，也负过人。就算现在一无所有，天也不会塌下来。她不知道接下来的路要怎麼走，但他告诉自己，接下来的每一天，她至少可以不违感受，平凡但诚实，普通但理直气壮的往前走，做一个接受自己的「俗女」。
Picha用了将近全部婚姻生活的时间去期待丈夫Pomon在婚姻里的忠诚，两个人都太自我，太以自我为中心，不知怎么去爱对方，最终他们的婚姻也随着第三者的介入走向破灭。 因为婚姻的破灭让Picha痛苦不堪，也让她不敢不想再结婚。Ramin，不奢望一定要去占有她的爱她的人，他是为了Picha的微笑而活。Picha是他生命中在心里唯一的爱人，是第一个也是最后一个倾心爱的人。
北京“的哥”季节离婚后与儿子相依为命，当爷俩的生活趋于平静时，前妻朱香香为了占用学区房，带着她和现任丈夫李满的女儿闯进了他们的生活，虽遭家人的反对，但是天性善良的季节还是接纳了前妻母女。在和前夫儿子重聚的过程中，朱香香也良心发现，终于真正关心起前夫一家的生活。季节爱上了社区女医生“仙女”，前妻大为吃醋，却终于被“仙女”的人格魅力折服，真心祝福他们。不料两人的儿女却相恋了，加之季节发现，所谓仙女，只不过是自己幻想与美化的产物，生活当中出现的种种现实问题，使得这段恋情岌岌可危。百感交集的季节走进电视相亲栏目，阐述一个小人物关于爱的感言和领悟，感动了无数人，同时也让“仙女”更加了解眼前的这个平凡而善良的男人。经历了百般挫折，季节和仙女决定重拾属于他们的幸福。
一双穿皮鞋的脚在长长地黑暗走廓尽头急匆匆移动。保安员常银眼中露出一线奇怪的眼神，一个黑衣人手中黑洞洞的枪口正指着他，“嘭”的一声枪响……国宝“碧玉龙鼎”被抢。南哥暗中监视文森特的一举一动，却发现他竟然和本市公安人员接触频繁。恒星夜总会的幕后老板狄海天和文森特虽是一条线上的，却又是死对头，互相都用尽手段欲搞死对方；狄海天查出阿龙是文森特的儿子后，阴险地利用毫不知情的文森特去对付文森特，让他们父子相残。海南省公安厅缴获一批从境外偷运进来的毒品，审查出这批毒品和本市的夜总会有关系，接到通报后市公安局严密侦察各夜总会；狄海天金蝉脱壳，明里去马来西亚旅游，迷惑警方，暗中用假护照回国，继续坐镇指挥各种毒品和文物犯罪活动。寻剑是“凌玉珍杀夫案”中被告的律师，他最终发现凌玉珍并非凶手，而是被幕后人重金收买兼遭到暴力恐吓。警察周明凤是寻剑的女友，她一直在追查“碧玉龙鼎”抢劫案。
千年以前，世界上存在着两个有着相同实力的强大的国家。一个是由被称为“拉法艾尔之瞳”的神所加护的巴尔斯布鲁克帝国，以及由名为“弥卡艾尔之眼”的神所加护的拉古斯王国。两国之间为了维护世界和平而订立协定，长期以来互相合作。不过就在十年前，传言恶之死神“ 费亚罗廉”的身体将继续沉眠。围绕着装有费亚罗廉沉睡千年肉体的“潘多拉之盒”引发了激战，导致了拉古斯王国的毁灭。据巴尔斯布鲁克帝国的史书所记载的历史称，是因为拉古斯王国打算取得两块圣石——『拉法艾尔之眼』和『弥卡艾尔之眼』，而破坏了双方的协定。最后和巴尔斯布鲁克帝国对立而走向毁灭。
2002.07-猫的报恩
The most disgusting thing in the world is
留美归来的商业高材生果段，最近从贱男变为了一枚失意贱男，在他自己的创业的餐厅果氏私房菜倒闭的同天，已经甩了他六次的年上女友又毫不留情的甩了他第七次。事业爱情皆失意的果段同时发现自己所有的储蓄已经砸进了这间loft餐厅的租金。于是他找来非著名网络VJ哈雷与IQ高EQ低的网络极客伊飞与他合租。邻居的女汉子童歌在果氏私房菜对面开了一家画廊，不时去果段家蹭吃蹭喝，有时候也寻求帮助，比如吓走长得像黑社会的第231号相亲对象。
我叫苗金花》是由导演赵浚凯执导，并由黑子、王珂主演的农村生活剧。这也是黑子首次出演农村生活类题材的电视剧该片于2015年4月8日在北京开机。黑子在剧中饰演男一号沈发贵一角，这也是黑子荧幕首次出演乡村男土豪的角色。《我叫苗金花》是黑子与赵浚凯导演的再度合作。4月8日，《我叫苗金花》剧组，正式于北京开机。在这部由赵浚凯执导，黑子、王珂主演的农村生活剧中，由黑子所饰演的沈发贵是村里实实在在的男土豪，钟情于丧父的苗金花（王珂饰演），但却未能获得金花芳心，持续穷追不舍，随着剧情的深入，而后被金花善良感动，改邪归正，二人共同致富。
四个性感单身女生因缘际逜下开始了同居生活。
这让陈启有一种置身梦幻的感觉。
No rush. He was disqualified from the competition three times.
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.
Induced electrical damage after forging = original induced electrical damage * (261 + forging independence)/261
