你是我的避风港

• 人面猴

  序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...

  沈念sama阅读 196,099评论 5赞 462
• 死咒

  序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...

  沈念sama阅读 82,473评论 2赞 373
• 救了他两次的神仙让他今天三更去死

  文/潘晓璐 我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...

  开封第一讲书人阅读 143,229评论 0赞 325
• 道士缉凶录：失踪的卖姜人

  文/不坏的土叔 我叫张陵，是天一观的道长。 经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？ 我笑而不...

  开封第一讲书人阅读 52,570评论 1赞 267
• 港岛之恋（遗憾婚礼）

  正文 为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...

  茶点故事阅读 61,427评论 5赞 358
• 恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的

  文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着，像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上，一...

  开封第一讲书人阅读 46,335评论 1赞 273
• 城市分裂传说

  那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。 笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播，决...

  沈念sama阅读 36,737评论 3赞 386
• 双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑

  文/苍兰香墨 我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...

  开封第一讲书人阅读 35,392评论 0赞 254
• 万荣杀人案实录

  序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...

  沈念sama阅读 39,693评论 1赞 294
• 护林员之死

  正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...

  茶点故事阅读 34,730评论 2赞 312
• 白月光启示录

  正文 我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...

  茶点故事阅读 36,512评论 1赞 326
• 活死人

  序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...

  沈念sama阅读 32,349评论 3赞 314
• 日本核电站爆炸内幕

  正文 年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...

  茶点故事阅读 37,750评论 3赞 299
• 男人毒药：我在死后第九天来索命

  文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...

  开封第一讲书人阅读 29,017评论 0赞 19
• 一桩弑父案，背后竟有这般阴谋

  文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。 一阵脚步声响...

  开封第一讲书人阅读 30,290评论 1赞 251
• 情欲美人皮

  我被黑心中介骗来泰国打工， 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。 一个月前我还...

  沈念sama阅读 41,706评论 2赞 342
• 代替公主和亲

  正文 我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...

  茶点故事阅读 40,904评论 2赞 335

推荐阅读更多精彩内容

• 「日迹」人生若只如初见

  饭桌上，有位叔叔拿来一瓶酒，挨个给我们倒。但他给别人都只是倒一点点，轮到我时，却给我倒了个满。 我疑惑地看着他，他...

  陈斯墨momo阅读 200评论 0赞 0
• 买过期食品，去垃圾桶里翻吃的，这个丹麦王妃还想干什么？

  人们一提起垃圾桶，就会联想到嗡嗡乱飞的苍蝇和四处乱窜的老鼠，光是看一眼就足够恶心想吐了，更别说在垃圾桶里捡东西吃了...

  008e91c2bdae阅读 823评论 0赞 0
• 【梯度下降法】二：冲量（momentum）的原理与Python实现

  前言 梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。 ...

  monitor1379阅读 18,462评论 3赞 20
• Twitter上最火的前端框架的视频

  课程概览 课时列表 评价 笔记( 14 ) 课时1：01_Bootstrap起步108:15 课时2：02_Boo...

  乱蓬头199302阅读 516评论 0赞 1