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所过之处，从浮绿中挤出一条通道，两边则菱叶纷乱，堆积翻转，显见这一片水面的菱角都被他们摘过了。
创业男唐小新与18线艺人宋歌因为被黑中介骗了，两人一起租到一间复式房子。因为男女合租发生了一系列的趣事，冤家路窄的两人想方设法要赶对方走。久而久之，两个在大都市打拼的年轻人逐渐互生情愫。
《三十二》试图走进一个“慰安妇”的内心世界，是一部纪录片。“慰安妇”这三个字，曾经在多少中国人心里被披上“中国耻辱”的外衣。曾几何时，又是多么敏感的一个词。多少人想揭，却不敢活生生揭开；多少人想拍，又怕打扰到她们的生活。这是一段疼痛的历史，每个中国人心知肚明。
尘埃无足 轻重，所以无人留意，影片的第一个镜头便是飘落的尘埃，足足三十二秒，隐喻着我们的视角和态度，讲述这一段真实却“随风飘落”的故事……
长辈们闲谈，板栗把小葱扯了一下。
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镜头之下，众生平等。每一颗镜头，都是一只眼睛，冷眼旁观生活的真相与谎言。《不思异：录像》共有十二集独立故事，每一集都由一人讲述了一段离奇叵测的过去，而客观的视频记录与主观的回忆交织，恐怖竟在真相背后……
《鬼入侵》创剧人迈克·弗拉纳根和制片人特雷弗·梅西将携手推出《鬼入侵》系列下一个备受期待的章节《鬼庄园》。故事背景设定在 20 世纪 80 年代的英格兰，一名互惠生惨死后，亨利·温格雷夫（亨利·托马斯饰）雇佣了一位年轻的美国保姆（维多利亚·佩德雷蒂饰）来照顾他的孤儿侄女和侄子（阿梅莉·贝亚·史密斯、本杰明·埃文·安斯沃思饰），他们与庄园的厨师欧文（拉胡尔·寇利饰）、场地管理员杰米（阿梅莉亚·伊芙饰）和管家格罗斯夫人（泰尼亚·米勒饰）共同住在布莱庄园。然而，在这部令人不寒而栗的哥特式传奇中，庄园里的一切似乎另有隐情，数百年来关于爱和失去的黑暗秘密正在等待被发掘。在布莱庄园，死亡并不意味着销声匿迹。 制作合作伙伴弗拉纳根和梅西借鉴了亨利·詹姆斯的经典超自然故事，以打造出由奥利弗·杰森-科恩、凯特·西格尔和塔希拉·沙里夫联合主演的群戏剧情片。该剧集的监制包括 Intrepid Pictures 的弗拉纳根和梅西，以及 Amblin Television 的达里尔·弗朗克和贾斯廷·法尔维。
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郑长河得意地高声对秦枫道：我先就说了。
一个越剧名伶坎坷的命运…… 一场爱情背后的惊天阴谋…… 美丽单纯的罗怡平21岁就成了临溪的名人。她是“临溪越剧团”的头牌花旦，跟唱小生的陈依台上是搭档、台下是情侣。剧团里都称他们是“金童玉女”，可谁也不曾想到，这如阳光一般明媚的日子，却在一场生日晚会后结束了……
隆冬时节，一个风雪交加的黄昏，屠夫胡山急匆匆走在商洛山道上。他父母双亡，在长安城里以屠宰为业，正前往商州贩猪。行走间，发现一个人倒毙雪中。经抢救那人得以复生。原来此人名叫党金龙，乃忠臣之后。8年前，奸臣杨猎欲篡王位，皇上将国宝夜明珠交党秉忠保存，以为扶佐太子登基的凭证。杨猎设毒计害死党秉忠，党秉忠之妻携儿党金龙、女党凤英带珠逃走。如今，党金龙化名朱文进，进京赶考，母亲嘱他得中后为父报仇。党金龙得救后，仍自称朱氏，与胡山结为异姓兄弟，并发誓如若忘恩，就死于河中。党金龙一举高中状元，谁料在太师杨猎高官厚禄的诱惑下，竟把国恨家仇扔于脑后，认杨猎为义父，卖身求荣。党母听说儿子考中，遂携女进京，途中又与凤英走散，只身流落长安城东濡河桥头，适逢杨猎、党金龙游春至此，党母上前认子，党金龙竟起杀心，将生母踢翻落水，幸有胡山救起，认作干娘。尔后胡山又救出走投无路、跳水.
为了保全你，还费心思将你托付给荣郡王。
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该影片改编自台湾爆红同名轻小说《有五个姐姐的我就注定要单身了啊》，讲述了“终极姐宝”李狂龙在五个姐姐的压迫与“霸凌”下，想要通过交女朋友来“换取自由”的故事。
22集电视连续剧《城.事》讲述了原本是大学副教授的叶若黎在不得以的情况下辞职开餐馆，完成由一个大学老师到小老板蜕变的故事。剧中，叶若黎与毛剑原本是一对和睦的夫妻，为了搭上毛剑单位分房的末班车，两口子在“上有政策，下有对策”的侥幸心理中，办理了假离婚，始料不及的是，叶若黎为此丢了工作，不得不走上艰苦的再创业路程，而且在分房的漫长等待中，她跟毛剑在各自的经历中，以“分到房子”为目的的假离婚也假戏真做，曾经温暖的“蜗居”生活被打破。创业的艰难、情感的波折，使人到中年的叶若黎倍感压力，尽管举步维艰，但看似柔弱的叶若黎选择了奋斗，并依靠自己的不懈努力成功突围，“它将都市人创业的艰辛曲折表现得淋漓尽致，堪称中年版《奋斗》，女人版的《士兵突击》。”石钟山这样评价他第一部非军旅题材作品。
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 ~
Can you send it to the Blue Line next door
