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【凡人流，无系统。】 放牛娃徐长寿，因救绿仙宗杂役弟子被带入修仙界，后觉醒血脉玉符，获得符道传承。从画符开始步入修仙界，登仙路，斩妖魔，得长生，问苍穹，开创符之大道，成就符祖果位。

陆瞳上山学医七年，归乡后发现物是人非。长姐为人所害，香消玉殒，兄长身陷囹圄，含冤九泉；老父上京鸣冤，路遇水祸，母亲一夜疯癫，焚于火中。陆瞳收拾收拾医箱，杀上京洲。欠债还钱，杀人偿命！若无判官，我为阎罗！京中世宦家族接连出事，殿前司指挥使裴云暎暗中调查此事，仁心医馆的医女成了他的怀疑对象。不过没等他找到证据，那姑娘先对他动手了。疯批医女x心机指挥使，日更，每天早上七点更新，请支持正版茶～ 您要是觉得《评男配及杂七杂八亲情大讨论》还不错的话请不要忘记向您QQ群和微博微信里的朋友推荐哦！

穿越高武世界。异兽横行，妖魔存世。人类势弱，朝不保夕。李牧于另一世界，开启先贤【神墓】！【薛仁贵之墓】得到功法《天剑问世》，百分百消化食物能量，快速升级！【李书文之墓】得到总录《过水有痕》，挖掘自身极限，练习八极拳。【老子之墓】得到《当初你跟我分手》，成圣之法！【黄帝之墓】得到轩辕剑！当李牧握住轩辕剑时。于是，万族皆寂。

2018年，参加女团青春成长节目《综武：人在华山，弹指压天下》，最终获得第3名，并加入限定组合火箭少女101；

展叶从始至终都没想道，自己有一天会被自己的师尊抵债给魔道之主，号称梦魇一般的女帝，辰梦夕。 夭寿啊？这女帝竟然开口就要我做他童养夫，还是契约的那种。 我自认我很帅，但是也还没达到能诱惑女帝的程度啊？ 天啊，这背后究竟隐藏着什么秘密， 难道真是女帝觊觎我的美色，还是蕴含了惊天阴谋。 “ 不！” “我展叶誓死不从”

[治愈＋美食+轻微种田＋慢节奏＋日常] 闻念的人生，是从一封辞职信开始的。 大城市的高薪工作、无休止的加班、冰冷的便利店饭团……她突然发现，自己已经很久没尝过“幸福”的味道了。 晨雾里烫手的小笼包，午后配普洱的软糯云糕，爷爷烤得酥脆通红的小河虾，久远得像另一段人生…… 春夜雨绵绵，她回到小镇，推开了那间布满灰尘的老饭馆。 灶台冷清，但爷爷的菜谱还在，窗外的柿子树仍旧翠绿。 “要不……试试？” 闻念系上围裙，生火，揉面，熬汤。 第一笼包子出锅时，街坊探头：“咦，这味道……是老闻家的手艺回来了？” 后来，小饭馆前渐渐排起长队。 失眠的作家爱上了深夜的一碗鸡丝粥，快要赶不上高铁的旅客为了鲜虾饼拿出了狗撵的速度，连总板着脸的隔壁大爷都会偷偷来买酒酿圆子。 原来，最温暖的人生，不过是一饭一蔬，烟火可亲。 注：1.有cp，占比比较少 2.本文出现的地点均为架空

基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类 作者： 买买提阿依甫 1 吾守尔·斯拉木 1 艾斯卡尔·艾木都拉 1 杨文忠 1 帕丽旦·木合塔尔 1 作者单位： 1. 新疆大学 信息科学与工程学院 提交时间： 2019-04-01 摘要: 针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题，深度学习存在忽略情感词库的弊端，提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息，使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息，有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明，该方法在二分类和五分类情感数据集上的F1值相比于机器学习方法分别提高了5.59%，7.73%。 Abstract: In order to solve the problem of long-distance dependence in traditional machine learning sentiment classification method and the disadvantage of ignoring the emotional lexicon in deep learning, this paper proposes a Uyghur sentiment classification method based on attention mechanism combined with bidirectional long-short term memory network and convolutional neural network model. The concatenated multi-feature vector is used as the input of the bidirectional long short-term memory network to capture the context information, the attention mechanism and convolution network are used to capture text hidden emotional feature information, which effectively enhances the capture ability of the text sentiment semantics. The experimental results show that the F1 value of this method on two-category and five-category Uyghur sentiment data sets higher than machine learning method 5.59%, 7.73%, respectively. 情感分类 双向长短记忆网络 卷积神经网络 注意力机制 维吾尔语 期刊： 计算机应用研究 分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 引用： ChinaXiv:201904.00061 (或此版本 ChinaXiv:201904.00061V1 ) doi:10.12074/201904.00061 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201904.00061.V1 推荐引用方式： 买买提阿依甫,吾守尔·斯拉木,艾斯卡尔·艾木都拉,杨文忠,帕丽旦·木合塔尔.(2019).基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类.计算机应用研究.[ChinaXiv:201904.00061] 版本历史 [V1] 2019-04-01 15:47:36 ChinaXiv:201904.00061V1 下载全文

【有声剧已上线】 《霸王花培育指南》，特警队长x禁毒队长 1.0 武力爆表酷哥狼狗特警队长x心狠手辣病弱女王禁毒队长 顾亦然踏着尸山走上神坛，他不能落下来，也不会落下来。 2.0 三年前，C市公安局禁毒队长顾亦然被信任的部下亲手送给毒贩。 长达48小时地狱级的非刑拷打，毒贩却没能从顾亦然的嘴里套出警方打进贩毒集团那枚钉子的任何信息。 C市警方出动所有警力，不惜一切代价，掘地三尺，却一无所获。 最后时刻，一条匿名信息发送到了市局特警队长魏风尘的手机里。 关于本文的立意：天理昭彰！邪不胜正！ 系列文第二篇 《陆法医在上》俞安雨x陆离 《来自孤岛的情书》黄屿柠x牟言 架空的设定，文中所有都是在现实基础上我张口乱说的，请勿深究，感恩！

【全文已完结，沙雕搞笑+专业虐渣，不建议在吃饭的时候看。】 被炸进修仙文里成了炮灰女配？ 惨死也不是一时半会的事，前世卷累了，这一世，想尽办法也要舒服摆烂！ 然而，被迫换宗门后，发现自己的新师尊竟然是原文里臭名昭著的变态掌门？ 无奈，颜沫只能猥琐发育。 …… 猥琐发育后偶遇原宗门的人？嘿嘿，当然是开虐了！ 原宗门长老直接被虐到崩溃痛哭:以前怎么没发现她这么贱？这么讨厌！！ 原宗门掌门:没想到啊没想到，她竟然想要他的掌门之位！不给她掌门之位，她竟洗劫全宗门！就连房顶门窗地板都不放过！ …… 原文男主自从被颜沫忽悠顺着公巨蜥的消化道钻出来，又被巨蜥当成儿子后，逐渐喜欢上了一些奇怪的东西。。。 原文女主:到底谁是主角！！