又是一年圣诞节，伴随着欢快温暖的圣诞歌曲，人们疯狂涌入超市抢购圣诞节猎物，为此不惜大打出手，仪态尽失。经过一轮混战，汤姆（亚当·斯科特 Adam Scott 饰）和莎拉（托妮·科莱特 Toni Collette 饰）这对夫妇扛着大包小包，历经艰苦，总算带着麻烦不断的一双儿女贝丝（Stefania LaVie Owen 饰）和麦克斯（恩杰伊·安东尼 Emjay Anthony 饰）回到家中。晚餐时间，性格各异的亲戚们准时到来，让这个家里热闹的同时也给主人们带来不小的烦恼。小麦克斯刚刚和人打过一架，因为别的孩子说圣诞老人子虚乌有，饭桌上亲戚家的孩子挑衅的说法更令他怒火中烧。当晚，诡异的冰血暴袭来，神秘的怪物突降人间，仿佛要给不相信圣诞老人存在的愚蠢人类以严厉的惩罚……
Starz宣布开发Stephanie Danler所著的2006年畅销小说《苦甜曼哈顿 Sweetbitter》的剧集版，该半小时剧集版讲述22岁的Tess抵达纽约市后不久在一间名餐厅工作，然后她迅速被卷入这包括毒品﹑酒﹑爱情﹑欲望﹑酒吧﹑美食等的地方。她得学会应付诱惑，面对自己蹒跚的生活。
I. Original Sin of Formula
黄色がこわい 鶴田真由 宮田早苗
正是因为从齐国而来的范鄂林，汉王刘邦心中想要东出函谷关的心思就更加浓厚了。
《花样男子》决定再次电视剧化。明年春季档，广濑铃担任主演。
《浒门客栈》是由刘信义执导，爱戴、何云伟、薛祺、杨钧丞等主演的网络古装喜剧，该剧运用漫画风格讲述故事情节，讲述发生在浒门客栈的一系列故事。
20世纪90年代初，经过连年政治运动的中华大地正在酝酿新的蜕变，改革开放方兴未艾，普通老百姓的生活即将发生翻天覆地的变化。在北方一个稍显落后的小城市内，由长兄志平（张嘉译 饰）支撑的陈家也在这股洪流中萌动，大妹志芳（李歌 饰）在丈夫赵永明（刘燕军 饰）的撺掇下悄悄踏上南去的列车，去广州追寻他们的发财梦；勤劳优秀的妻子周芸（刘蓓 饰）意外沦为下岗人员，不甘落后的她毅然决定去广东为粮食局开拓窗口，并在连番显示冲击下得到贵人旷大成（范明 饰）的帮助，而她和丈夫的关系也日趋紧张起来。固守老家的志平事业渐有起色，而接二连三前往广东淘金的家人成了他心头最深的牵挂。
永平帝提在嗓子眼的心才沉了下去，大大地松了口气。
本剧松散改编自1996年Olivier Assayas创作、张曼玉主演的同名电影。
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他毕竟是羽儿的亲叔叔。
Ceylin 和Ilgaz是两个对维护正义抱有相同热情，但选择的途径和方法却完全相反的年轻人。Ilgaz是守规矩、诚实且严格的检察官，而Ceylin则完全相反，她是一个没有边界和规则，不按常理出牌的律师。他们的立场和处事差异，使得每次他们在工作上有所交集时，总会发生意见冲突。
一间老公寓继承人（任达华 饰）在房间内安装了针孔摄影机，并以低价出租房间。这房东不要用功上进的乖巧学生、不要枯橾乏味的上班族、不要勤俭质朴的和乐家庭，他只要「正常人」，拥有混乱潜质、能满足他窥看欲望的正常人。
因此，离了婚有家暴前科的好色体育老师老张（庄凯勋 饰），每天 看小电影、打机、黏在网上的废柴大学生伯彦（侯彦西 饰），单亲爸爸王先生（游安顺 饰）与小学四年级天真无邪的王小妹（何洁柔 饰），秘密同居的同性恋人令狐（森竣 饰）和隐瞒同志身份已婚的大学教授郭力（李康生 饰）、劈腿兼不伦的上班尤物陈小姐（李杏 饰），以及异常神秘的纯真少女颖如（邵雨薇 饰），陆续搬进了房东预先佈满针孔摄影机的诡异公寓。
六个房间、八个房客与一个房东，不为人知的秘密、难以克制的欲望在这栋公寓裡四处流窜，妄想控制一切的房东开始愚弄房客，企图撩起人性最複杂的一面，导演一齣交织黑色幽默、奇幻、推理又最贴近人性的精彩电影。
该剧讲述了市井青年李溪成带着救火英雄光环加入消防中队，在与一众伙伴共同历经生死考验后，最终结下深厚情谊，志在用自己的青春和热血将消防事业进行到底的故事。
自清雍正以来，乐家老店同仁堂被钦定为“御药供奉”，至乐家第八代已声名大震。病家闻名纷纷求药，而日本浪人小野勾结在乐家长大的曹化伦，蓄谋夺走密方药谱。甲午战争，清军赴朝鲜抗敌。乐宏达赶造出十万包“诸葛行军散”，赠送将士，却被药材商人借机抬价，欠下巨款。年关债主逼债，乐宏达借贷无门，愤而变卖祖宅。药材商人得知赠药原因，慨然放弃债权。老店又一次绝处逢生。老店在废墟上重张，乐宏达却因饱受摧残离别人世。弥留之际，正值他的儿子乐同仁满岁“抓阄”。在满桌的官帽、元宝、笔墨、绸缎之间，小同仁却抓起了《同仁堂药典》。
今陛下施仁义之政，兴兵保国，必得民心。
面对阴谋，面对千年的恩怨，古峰又该如何保护韩颜敏，又该怎么样化解与书灵之间的嫌隙，如何阻止近在咫尺的危机呢？
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Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
