Introduction to Operation of Slow Boiling Machine
三十年代，上海。兰心茹是一家医院的外科医生，独自一人带着六岁的侄子生活，她的原则是只行医救人，不过问政治，但一次偶然的事件却阴差阳错地把她推向了风口浪尖，这个沉静内敛的女人将面临一次突如其来的生死抉择……齐玉珍是兰心茹的同事，也是我中共地下党员，她几次动员兰心茹加入共产党，兰心茹都笑着推辞了，但两人依然是无话不谈的好朋友。一天，前去传递情报的齐玉珍重伤归来，她用最后的力量告诉兰心茹，让她帮忙把一个情报传递出去，兰心茹答应了。兰心茹前去接头，却发现来接应的同志已经被捕。兰心茹通过对已知情况的推理，慢慢理出头绪：由于出现叛徒，我上海地下党组织遭到破坏，国民党上海警察局行动队队长陈占豪临走时，从我地下联络站里拿走了一尊佛像。而那尊佛像里藏着我上海地下党的全部名单，陈占豪一旦发现，我党将损失惨重！现在知情者全部牺牲，兰心茹不知道谁是共产党，为了救人，她做出了一个重大的决定：找到佛像、拿出情报、交给共产党！这个毫无特工经验的女医生开始去完成一个不可能的任务……
回来追杀我们更是容易暴露，难保他们的头目不会有别的想法。
After her illness, Mary found that her fear of death stems from not "really living".
范文轩招牌式的一笑：依兰如今也大了，动些心思也是有的，只要她喜欢，也罢。
《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……
主人公萤（大友花恋）从中学时代开始与单恋对象大高莲（甲斐翔真）和好友山本栞（喜多乃爱）一起在修学旅行途中遭遇巴士交通事故而丧命。出现在变成幽灵的萤的面前，死者的向导人·小关(小关裕太)。宣告如果不解除这个世上留下的三个留恋，就不能成佛。萤注意到恋慕的一个要向单恋5年的莲表白。但是，在莲面前无论如何也不能传达感情···。萤的决心之前的秘密是？意料之外的最后，流出了温暖的泪水。
该剧将只用一位演员来呈现漫画“空巢青年”的主题，9月18日播出。
剧中将以正在读研究所的键山哲郎房间为舞台，是一部描述只有主角一人空间的哲学剧，他日常思考这些问题：“房间灰尘从哪里来？”“买错的牛奶怎么用掉？”……这是一位23岁男生的日常哲学思考……
Story II of Rights Protection
去叫门吧。
这部电视剧的导演是夏林，但是灵魂人物却是陈启，陈启要把他的新武侠剧理念灌输给大家，要指导剧组拍摄出一部与现在这些武侠剧截然不同的新武侠剧。
秦淼瞅着大苞谷道：去，给六表叔磕头。
不妥，杨参议实乃东南奇才，不该只身犯险。
神将少女保镖是一个背景神秘的组织，通过伪装隐藏来保护雇主，直到有一天接到一项任务发现需要保护的女大学生是一个极其普通的人，这背后又隐藏着怎样的谜团.........
Updated November 25
Address Book Security Assistant, backup and restore mobile phone address book at any time.
也就难得跟咱们碰上，碰上的都是有缘故的。
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.
