合上杂志，许萧打开了手机，《笑傲江湖》虽然结束了，但是天启的《诛仙》还在连载。
文初和鲁如花是一对欢喜冤家，开始阶段二人误会不断，但在相处中，文初逐渐发现鲁如花其实和自己所想的并不一样，为了帮助患有先天疾病的双胞胎弟弟鲁似玉筹集医药费，鲁如花想尽办法去勤工俭学。冷若冰霜的文初被积极、可爱的鲁如花不断吸引，正当二人感情升温之际，鲁似玉的病情、文初家人的压力向二人袭来。贝氏集团CEO贝澈的特别关怀让二人的感情出现危机。鲁如花从未向生活低头，而文初亦排除万难走向鲁如花，她即使是仙人掌，也会在沙漠里开出最美丽的花朵。
沈曼婷从不觉得一定要女儿们嫁的富贵才是好生活，但她却无论如何也没想到，女儿们却一个一个或被动或主动地掉进或跳进那一扇金光灿烂的光耀门庭里。 看着女儿们在表面光鲜的豪门中心内却压抑痛苦，沈曼婷却帮不到她们，甚至还因女儿们的选择不得不自己再次面对多年前的梦魇。玉欢其实是沈曼婷与当年情人林志成所生的女儿，未曾想二女儿玉璇却偏巧嫁给了林志成的独子林淼。实际上玉璇并非沈曼婷亲生，却正是林家女主人邵志红亲生，这一桩孽缘官司就足够让当事人崩塌了的。而玉欢则爱上与林家既是对手又有渊源的金家大公子金天桥，在商场上两家不可避免的针锋相对和尔虞我诈，彼此却有牵绊连连。在国外读书的小女儿玉琪，又因为不爱那专业更爱表演而回国发展，就这么着结识了金家二公子金天胜。金天胜藏匿富家身份，只做着喜爱的摄影工作时，哪知父亲却在用金钱诱惑着自己的女朋友。玉琪虽机智聪明，免于被潜规则，但日后终于与未来公公见面时，亦不免大尴其尬。玉琪后来因与天胜的误会而导致车祸毁容。只是所幸又因天胜而坚持而重生。
Chapter I General Provisions
20世纪50年代末，北京广播学院女大学生文艺秋爱上苏联功勋播音员维卡，并与之在北京结婚。苏联撤走专家后，维卡被迫离开中国。而文艺秋自愿来到边境城市黑河工作，担任电台播音员，就是为了离维卡近一些。后来，维卡也来到黑河对岸的布拉戈维申斯克担任播音员，他俩竟然通过倾听对方广播的声音抚慰痛楚，倾诉思念。经过20年的漫长等待，文艺秋无奈与同事宋绍山结婚。中苏关系好转以后，收音机里又传来了中苏友谊的歌曲，宋绍山也被他们的爱情故事打动，帮助文艺秋渡过窄窄的界江，与维卡见面。当暮年的文艺秋与维卡再次在北京见面的时候，彼此用播音语调再次倾诉思念，感动了在场的所有人 。
芦佛是一个年龄为140亿年的小外星人，他每天的生活是跟随父亲建设宇宙，面对这些宇宙工程师们的重复劳作，芦佛心生厌倦，于是，这个年轻成员决定以自我表达的名义，打破宇宙建设的陈规法则，他喜欢用暗物质在陨石上信笔涂鸦，这使得一颗陨石成为月亮，而这竟是形成地球上生物起源的先导必须元素……
本剧由英国“鬼才二人组”里斯·谢尔史密斯、史蒂夫·佩姆伯顿自编自演的一部英国黑暗喜剧。该剧以讽刺现实的独立故事为主要内容。
电影《爱情对赌》主要讲述了方力（楼云飞饰）和其父（万梓良）方子良因为觊觎毕哥（文熙饰）家祖屋，和其提出一场爱情对赌。内容为：限定三个月内，毕哥成功帮助当地一富家千金萌萌（范薇饰）走出感情隐瞒并且收获一段新的恋情为输赢。究竟谁赢谁输还未曾得知，文熙饰演的毕哥能够赢得方力，这一切都吊足了影迷们的胃口。而女主角贝贝（沈璐饰）至始至终从出谋划策到忍痛割爱也为她与男主角毕哥的爱情做了赌注。
该剧讲述了因一场车祸而产生交集的林星然与江夏，十年后再次重逢，拥有“读心术”的高能少年和“废柴女律师”上演一场爱和守护的动人故事。
李天洋和郑月两位年轻“小炮儿”在执行神秘任务时失败，惹怒老大闫老板，开始了亡命天涯的故事。在找寻货物的过程中，郑月偶遇发小并帮发小找回了失踪多时的男朋友。同时，郑月发现了货物的秘密并明白如果不逃离这个地方就会丧失性命。屋漏偏逢连夜雨，在郑月准备离开的时候，兄弟和发小的被闫老板抓，郑月不得不与闫老板正面冲突，随之而来的却是越来越多的麻烦。
银黛和吕洞宾结为夫妻，后银黛为救吕洞宾而死，银黛妹妹雪琼为报复吕洞宾，不断制造祸端，幸被洞宾逐一化解。洞宾坚心求道，终获汉钟离点化成仙。吕洞宾持剑回到人间，化身“剑侠”，暗中保护曹友和曹恭两兄弟。曹友被雪琼陷害，成为朝廷缉拿要犯。关键时刻，曹友为救曹恭牺牲性命，洞宾将他度化成仙。何月仙与儿子青枫、青松在失散十八年后重逢，青枫却被雪琼迷惑不肯与月仙相认，并设计陷害自己的弟弟。在吕洞宾的帮助下，青枫迷途知返，月仙却为了救子牺牲自己，得以度化成仙。八仙一起收服了雪琼，还天下太平。八仙途经东海，意外地与龙王三太子起了冲突。于是，八仙过海，各显神通的传说拉开了序幕。
即将毕业的大学生顾天亮和戴纯在校篮球赛中，因为抢球发生冲突，顾天亮失手误伤戴纯致其死亡，戴家陷入悲愤之中。戴纯的母亲安倩云和顾天亮的母亲周华蓁同时承担着关于儿子的深刻伤痛、家庭矛盾的危机、生存的压力和疾病的困扰，但她们都是极其坚韧执著的母亲，坚守家庭责任，渴望亲情至爱，正是这样一种真诚的力量，使戴家和顾家上演了一系列悲悲喜喜的真情故事。
Critical Strike Probability and Critical Strike Damage, Needless to Introduce
Sockstress
Demand determines the market. In recent years, due to the change of the educational concept of the new generation of parents after the 1980s and 1990s, they are strongly aware that examination-oriented education has certain defects, and the demand for the cultivation of children's comprehensive ability is increasingly apparent. On the other hand, the state has successively issued a series of policies to try to adjust examination-oriented education, and has begun to attach importance to and encourage the development of quality education for young children. All these have directly or indirectly created development space and entrepreneurial opportunities for quality education.
After the INPUT chain is emptied, there are no rules for the INPUT chain in the filter table, but it can be seen that the default policy of the INPUT chain is ACCEPT, that is, the INPUT chain "releases" all messages sent to the local machine by default, accepts all messages when there are no rules, and releases messages by default when the messages are not matched by any rules.
一场意外中，一位名为史蒂夫（克里斯·派恩 Chris Pine 饰）的男子来到了岛上，从他口中，戴安娜得知外面的世界正在经历战争的磨难，而造成这一切的罪魁祸首，是战神阿瑞斯（大卫·休里斯 David Thewlis 饰）。为了拯救人类于水火之中，戴安娜依然拿起了长剑与盾牌，发誓要彻底摧毁阿瑞斯的阴谋。
民国初年上海。家庭主妇苟吉祥遭遇不幸，丈夫离世，自己蒙冤。为查出丈夫的死因还自己清白，吉祥成为女探员。毛儒毅是吉祥的搭档，心地善良，但傲慢自大。破案中，他俩闹出许多矛盾。随着合作的深入，他们逐渐默契，顶着巡长弗兰克的压力破获多起疑案，不但让恶人得到惩罚，更帮助了很多底层的贫苦百姓。吉祥由丧失自我的家庭主妇蜕变成自信独立的新女性，儒毅也由混混噩噩的公子哥变成有责任心的勇敢神探。两人收获爱情的同时，也明白了人生的意义：立志帮助更多需要帮助的普通百姓。吉祥和儒毅在办案中，认清了帝国主义殖民者的真面目，揭穿了弗兰克与奸商的惊天阴谋。他们离开巡捕房，开设了专为百姓服务的吉祥侦探社，用青春、热血书写正义。
Model Reconstruction: The key idea here is that attackers can recreate the model by probing the public API and gradually improve their own model by using it as Oracle. A recent paper (https://www.usenix.org/system/files/conference/usenixsecurity16/sec16_paper_tramer. Pdf) shows that this attack seems to be effective for most artificial intelligence algorithms, including support vector machines, random forests and deep neural networks.
