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由孙怡、韩东君主演，香港著名导演何澍培执导的电视剧《人生若如初相见》将于今日燃情开播。该戏巧妙地避开了作品风格扎堆的现象，以民国题材另辟蹊径，彰显差异化。它讲述了民国时期军阀割据之时，为完成母亲遗愿助父亲官复原职的秦桑（孙怡饰）与江左巡阅使三公子易连恺被迫联姻的爱恨纠葛。孙怡饰演的易家三少奶奶秦桑，性格沉稳聪慧。从以往发布的片花中可知，孙怡饰演的秦桑从天真无忧的进步女学生到为了救出身陷牢笼的父亲而被迫嫁入江左大军阀易家。一面是旧爱重逢，一面是情敌逼迫。看似柔弱的秦桑，实则内心坚强隐忍。在经历了种种是是非非之后，终于认清自己的内心，与易连恺在乱世中携手面对易家夺嫡风云。该剧自开拍以来，就深受广大网友关注。播出时间一经官宣，就引发网友各种期待。网友呼声很高：“坐等三少奶奶秦桑上线”、“初相见，自难忘，秦桑、三少终于等到你们了”、“人生若如初相见，终于等到啦，期待这部剧。加油孙怡支持你”等等。suv车型

高惠兰与丈夫只是表面夫妻据《新京报》3月2日报道，韩国JTBC电视台2月2日开播的新剧《迷雾》，开播后收视一路涨高，不仅达到5%的目标收视率，还在第7集成功“破7”，达到7.1%，作为有线台的作品，火爆程度可见一斑。本剧由国内观众熟悉的金南珠（《天桥风云》）、池珍熙（《大长今》）担当主角，讲述了野心勃勃的电视台当家新闻主播高慧兰成了某杀人案的嫌疑犯，并由此展示了她复杂又充满谜团的生活。剧中着重表现了三四十岁中年人们的爱欲情仇，从卡司到剧情都散发着成熟魅力，在走黑色路线的众多开年韩剧中，《迷雾》走出重重“迷雾”，成为2018年第一部爆款。剧情当红新闻主播成嫌疑犯本剧以高惠兰为中心，在罪案、职场、家庭上演一出出惊悚悬疑桥段。高惠兰已过不惑之年，是一个国内知名的新闻主播，表面看似风光无限，实际工作上整日勾心斗角，生活中与丈夫姜泰旭关系也非常疏远。这样的环境中她还是努力维持自己的“体面”，不想却成为一件杀人案的嫌疑人。高惠兰到底是不是凶手？这是贯穿本剧的最大悬念。而她周边也充满谜团：母亲答应为她隐藏的“过去”是什么？工作中一直帮她的实习生实际上在监视她？旧情人出现是为了什么？这些疑问给她光鲜的生活投下一道道阴影。suv车型

本周，心理学微综艺《催眠大师》第一季完美收官，节目播出三个月以来共邀请12位明星嘉宾参与录制，与发起人张蓝心一起向12个坏情绪发起挑战，心理学大师蔡仲淮也在节目中与大家分享缓解和消灭坏情绪的小Tips。节目最后一期邀请到三料影帝夏雨现场体验催眠，并挑战坏情绪——抑郁。夏雨渴望新鲜事物 却在被催眠时现场“认怂”节目开始的测试环节，夏雨选择用红色的宣纸写字，蔡仲淮老师分析他是个性开放，渴望接纳新鲜事物的人。好奇宝宝夏雨也在现场体验了催眠，在催眠的作用下，他手臂僵硬、手指无力、完全握不住玫瑰花。探水针环节中，夏雨通过身体回答出一系列问题，看到潜意识带动身体的反应，他直呼：这太灵了，想带回家！抑郁情绪不容小视 需寻找方法舒缓情绪“抑郁”是当今社会普遍存在的一种坏情绪，当这种情绪加深会导致抑郁症的产生，如何避免和缓解这种情绪是本期节目的主题。心理学大师蔡仲淮分享了以下方法可以有效克服抑郁：1、寻找兴趣爱好转移注意力；2、找到自身抑郁情绪的原因并解决；3、通过养宠物或者与他人沟通来倾诉自己内心的情绪。夏雨也表示自己会通过学习魔术、练习书法等方式让自己每天可以有一段时间从工作中抽离出来，获得内心的平静。在过去的suv车型

原标题：冷艳变身活力校花 《王者荣耀》花木兰新皮肤公布 《王者荣耀》官方微博在昨天公布了一款关于花木兰的新皮肤。 【PChome游戏频道报道】：《王者荣耀》官方微博在昨天公布了一款关于花木兰的新皮肤。为这位守卫长城的冷艳暴力的小姐姐卸下了战甲，少女萌萌的运动服与性感紧身裤，进入充满激情与活力的大学校园。游戏官方表示，花木兰-青春决赛季将是首款在女神节推出的皮肤。 花木兰-青春决赛季皮肤采用校园主题，结合花木兰的特征和游戏玩法，使她成为了校园中的体育特长生校花。虽然使用棒球对花木兰进行了包装，但是并没有让整体服装更倾向职业棒球，反而是采用了T恤运动服和健身裤，这些偏生活化运动的元素。为了表达花花心里的少女心，设计师还在其中增加了很多小熊来进行点缀，希望传达出一种健康积极向上独立的现代女性感受。 suv车型

原标题：传统算法和深度学习的结合和实践，解读与优化 deepfake 雷锋网 AI 研习社按：本文为知乎主兔子老大为雷锋网 AI 研习社撰写的独家稿件。 前言 前一段时间用于人物换脸的deepfake火爆了朋友圈，早些时候Cycle GAN就可以轻松完成换脸任务，其实换脸是计算机视觉常见的领域，比如Cycle GAN ，3dmm，以及下文引用的论文均可以使用算法实现换脸(一定程度上能模仿表情)，而不需要使用PS等软件手工换脸（表情僵硬，不符合视频上下文），只能说deepfake用一个博取眼球的角度切入了换脸算法，所以一开始我并没有太过关注这方面，以为是Cycle GAN干的，后来隐约觉得不对劲，因为GAN系列确实在image to image领域有着非凡的成绩，但GAN的训练是出了名的不稳定，而且收敛时间长，某些特定的数据集时不时需要有些trick，才能保证效果。但deepfake似乎可以无痛的在各个数据集里跑，深入阅读开源代码后(https://github.com/deepfakes/faceswap)，发现这东西很多值得一说的地方和优化的空间才有了这一篇文章。 本文主要包括以下几方面： 解读deepfake的model和预处理与后处理的算法以引用论文。（目前大多文章只是介绍了其中的神经网络，然而这个项目并不是suv车型