你的意义是什么 测试链接，有哪些app值得推荐？
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在你心里音乐的意义是什么？
音乐通过其音调能影响人的情绪，早在古希腊时代就为人所注意。他们认为E调安定、D调热烈、C调和爱、B调哀怨、A调高扬、G调浮躁、F调淫荡。古希腊的哲学家和科学家亚里士多德就推崇C调，认为C调最宜于陶冶情操。
然而，把音乐对动物行为活动和人的身心健康的影响进行科学研究还只是十八世纪以来的事情。
关于音乐对人的情绪的影响，有人曾选用290种名曲，先后测试过两万人，都引起听者的情绪变化。情绪变化大小与被试人的欣赏能力的高低成正比。但是，音乐只能引起抽象的情绪，如愤怒、畏惧、妒嫉等。
20世纪初，德国著名的生理学家和心理学家赫姆霍茨，以及后来的一些科学家曾对声音对听觉器官和听神经的作用进行过深入而详尽的研究。他们发现一根听神经纤维只接收和传导相应的一种频率的音响。音乐的生理作用首先是通过音响对人的听觉器官和听神经的作用开始的，进而才影响到全身的肌肉、血脉及其它器官的活动。有人研究认为声音可以使肌肉增加力量。快速的和愉快的音乐可以消除肌肉的疲劳。还有人发现，在音调完全和谐或音乐的强度猛然更换时以及一曲乐调将终结时，脉搏和呼吸速度变快。又有人研究认为忧伤的音乐使脉率变缓，欢快的音乐则使脉率变快。
由于音乐能影响人的生理活动，特别是情绪活动。因此，人们就能够用音乐来改善和调剂人体的生理和心理功能，进而达到治疗疾病、增进健康的目的。
“音乐治疗”这一术语是在四十年代才正式出现的。五十年代在美国首次有“音乐治疗家”的文凭。现代的音乐治疗是把音乐作为一种活动疗法，即通过具体的音乐活动来求得治疗的效果。这不仅把音乐看作是一种艺术，而且作为一种科学来对待。音乐治疗是针对病理的治疗而不是病态的治疗。它注重的是人的整体而不是某一部分。通过对人的整体乃至生活环境的调整，使其取得协调一致，从而消除心理的与身体的病态。音乐对于人来说不仅是一种单纯的声音，而且是一种有一定意义的声音的组合，是人与人之间交往的一种工具。因此在音乐治疗过程中，不仅需要音乐治疗者的努力，而且也要病人发挥其主观能动性，通过双方的合作才能取得治疗效果。
近年来，欧美各国音乐治疗已被广泛使用，许多医院、养老院和康复机构，都采用音乐治疗。临床实践证明，高血压症患者听一首小提琴协奏曲，能使血压降低10-12mmhg；让产妇听音乐，能解除产妇烦躁不安的心情，有利于分娩。英国剑桥大学的口腔治疗室还用音乐代替麻醉药，成功地为二百多个病人拔去病牙。在治疗忧郁型和狂躁型的精神病患者中，音乐更是被广泛运用。
当你情绪低落时，不妨听听音乐。
怎样判断数据前面的正负号？
思路就是简化电路1 把电流表换成导线2 删除电压表3 把被短路的元件换成导线4.1 还原电流表4.2 还原电压表结束首先电流表连接了正极和R3，R1R2被电流表短路，所以这个电路简化后就只有R3和电源电压表连接的是负极和R1R2之间。刚才提到R1R2被电流表短路，所以R1R2两端电位相等（等于正极电位），那么总中间选取任意一点电位也相等，所以在分析时就可以直接捏成一个点，那么电压表两端的电压就是电源电压
深度学习是什么？
深度学习：像人脑一样深层次地思考
从上一篇我们可以看出，个性化推荐系统确实很会“察言观色”，针对不同的用户，主动推送不同的3D打印内容。但如果你认为它真正有了“人工智能”，那你就错了。其实，这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型，计算机对这些数值运算确实很擅长，但由于采用的只是“经验主义”的实用方法（也即管用就行），而非以“理性主义”的原则真正探求智能产生的原理，所以距离真正的人工智能还很远。AI（Artificial Intelligence），也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台计算机能产生“自我”的意识。
提示：图灵测试（Turing Testing），是计算机是否真正具有人工智能的试金石。“计算机科学之父”及“人工智能之父”英国数学家阿兰·图灵（1912—1954）在1950年的一篇著名论文《机器会思考吗？》里，提出图灵测试的设想。即把一个人和一台计算机分别隔离在两间屋子，然后让屋外的一个提问者对两者进行问答测试。如果提问者无法判断哪边是人，哪边是机器，那就证明计算机已具备人的智能。
直到深度学习（Deep Learning）的出现，让人们看到了一丝曙光，至少，（表象意义下的）图灵测试已不再是那么遥不可及了。2013年4月，《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术（Breakthrough Technology）之首。有了深度学习，推荐系统可以更加深度地挖掘你内心的需求，并从海量的3D模型库中挑选出最合适的供你打印。
让我们先来看看人类的大脑是如何工作的。1981年的诺贝尔医学奖，颁发给了David Hubel和Torsten Wiesel，以及Roger Sperry。前两位的主要贡献是，发现了人的视觉系统的信息处理是分级的。如图4-45所示，从视网膜（Retina）出发，经过低级的V1区提取边缘特征，到V2区的基本形状或目标的局部，再到高层的整个目标（如判定为一张人脸），以及到更高层的PFC（前额叶皮层）进行分类判断等。也就是说高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化，也即越来越能表现语义或者意图。
图4-45 人脑的视觉处理系统 （图片来源：Simon Thorpe）
这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象概念化的过程，如图4-46所示。例如，从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定眼前物体的形状，比如是椭圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是张人脸），最后识别眼前的这个人──正是大明星刘德华。这个过程其实和我们的常识是相吻合的，因为复杂的图形，往往就是由一些基本结构组合而成的。同时我们还可以看出：大脑是一个深度架构，认知过程也是深度的。
图4-46 视觉的分层处理结构 （图片来源：Stanford）
而深度学习（Deep Learning），恰恰就是通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（或属性类别）。例如，在计算机视觉领域，深度学习算法从原始图像去学习得到一个低层次表达，例如边缘检测器、小波滤波器等，然后在这些低层次表达的基础上，通过线性或者非线性组合，来获得一个高层次的表达。此外，不仅图像存在这个规律，声音也是类似的。比如，研究人员从某个声音库中通过算法自动发现了20种基本的声音结构，其余的声音都可以由这20种基本结构来合成！
在进一步阐述深度学习之前，我们需要了解什么是机器学习（Machine Learning）。机器学习是人工智能的一个分支，而在很多时候，几乎成为人工智能的代名词。简单来说，机器学习就是通过算法，使得机器能从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。
而深度学习又是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如，图像、声音和文本。深度学习之所以被称为“深度”，是因为之前的机器学习方法都是浅层学习。深度学习可以简单理解为传统神经网络（Neural Network）的发展。大约二三十年前，神经网络曾经是机器学习领域特别热门的一个方向，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的专家系统，在很多方面显示出优越性。如图4-47所示，深度学习与传统的神经网络之间有相同的地方，采用了与神经网络相似的分层结构：系统是一个包括输入层、隐层（可单层、可多层）、输出层的多层网络，只有相邻层节点（单元）之间有连接，而同一层以及跨层节点之间相互无连接。这种分层结构，比较接近人类大脑的结构（但不得不说，实际上相差还是很远的，考虑到人脑是个异常复杂的结构，很多机理我们目前都是未知的）。
图4-47 传统的神经网络与深度神经网络
提示：人类大脑由千亿个神经元组成，同时每个神经元平均连接到其它几千个神经元，这样形成一个庞大的神经元网络。通过这种连接方式，神经元可以收发不同数量的能量，但它们对能量的接受并不是立即作出响应，而是先累加起来，只有当累加的总和达到某个临界阈值时才把能量发送给其它的神经元。而人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）将人类神经网络作了数学上的抽象，如图4-47所示，将其抽象为输入层、输出层以及中间的若干隐层（Hidden Layer，用于层次化地对内在特征进行降维和抽象表达，相当于特征检测器），其中每层都有若干结点及连接这些点的边，通过在训练数据集上学习出边的权重（Weight）来建立模型。边所表征的函数（通常为非线性函数）的不同，对应于不同的神经网络。例如，第6章6.4.1节所介绍的感知机就是一种最简单的、不含任何隐层的前向（Feedforward）人工神经网络，其中的函数
被称为传递函数（Transfer Function）、而门限截止函数
则被用作激活函数（Activation Function）。在上世纪七八十年代，这种在人工智能领域被称为联结主义学派（Connectionism）的方法曾盛极一时。
但是后来，因为理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，以及巨大的计算量和优化求解难度，神经网络慢慢淡出了科研领域的主流方向。值得指出的是，神经网络（如采用误差反向传播算法：Back Propagation，简称BP算法，通过梯度下降方法在训练过程中修正权重使得网络误差最小）在层次深的情况下性能变得很不理想（传播时容易出现所谓的梯度弥散Gradient Diffusion或称之为梯度消失，根源在于非凸目标代价函数导致求解陷入局部最优，且这种情况随着网络层数的增加而更加严重，即随着梯度的逐层不断消散导致其对网络权重调整的作用越来越小），所以只能转而处理浅层结构（小于等于3），从而限制了性能。于是，20世纪90年代，有更多各式各样的浅层模型相继被提出，比如只有一层隐层节点的支撑向量机（SVM，Support Vector Machine）和Boosting，以及没有隐层节点的最大熵方法（例如LR，Logistic Regression）等，在很多应用领域取代了传统的神经网络。
显然，这些浅层结构算法有很多局限性：在有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定的制约。更重要的是，浅层模型有一个特点，就是需要依靠人工来抽取样本的特征。然而，手工地选取特征是一件非常费力的事情，能不能选取好很大程度上靠经验和运气。既然手工选取特征不太好，那么能不能自动地学习一些特征呢？
提示：实际生活中，人们为了实现对象的分类，首先必须做的事情是如何来表达一个对象，即必须抽取一些特征来表示一个对象。例如，区分人和猴子的一个重要特征是是否有尾巴。特征选取的好坏对最终结果的影响非常大。
此外，我们希望提取到的特征能代表输入数据的最重要部分，就像PCA（Principal Component Analysis，主成分分析，请参见第6章的6.2.2节）那样，找到可以代表原信息的主要成分。以自动编码器（AutoEncoder）为例，这是一种尽可能复现输入信号的神经网络：即输出y要尽可能与输入x相同，表示为
。我们可通过训练调整这个神经网络的参数，来得到每一层中的权值系数，这样就可得到输入x的一个层次化的表示。这个可代表原信息主要成分的表示就是所谓的特征。进一步地，我们还可用
来表示输出y，其中W称为字典。类似于PCA，W可理解为基，h可理解为系数。同时，我们不仅希望将信号表示为一组层次化基的线性组合，而且要求只需较少的几个基就可以将信号表示出来，这就是所谓的稀疏编码（Sparse Coding）。“稀疏性”定义为：只有很少的几个非零元素或只有很少的几个远大于零的元素。也即，我们希望求得一组最佳的系数
，满足：
注意上式右边对系数采用了L1范式/正则化/约束以满足稀疏性，上式实际上是对Lasso（The Least Absolute Shrinkage and Selectionator operator）估计的求解。之所以希望“稀疏性”是科学依据的，因为绝大多数的感官数据，比如自然图像，都可以被表示成“少量”基本元素的叠加，比如基本线/面的叠加。稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量（基向量的个数比输入向量的维数要大）以更高效地表示样本数据，以找出隐含在输入数据内部的结构与模式。
答案是能！深度学习框架将特征和分类器结合到一个框架中，自动地从海量大数据中去学习特征，在使用中减少了手工设计特征的巨大工作量。看它的一个别名：无监督特征学习（Unsupervised Feature Learning），就可以顾名思义了。无监督（Unsupervised）学习的意思就是不需要通过人工方式进行样本类别的标注来完成学习。因此，深度学习是一种可以自动地学习特征的方法。
提示：准确地说，深度学习首先利用无监督学习对每一层进行逐层预训练（Layerwise Pre-Training）去学习特征；每次单独训练一层，并将训练结果作为更高一层的输入；然后到最上层改用监督学习从上到下进行微调（Fine-Tune）去学习模型。
深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。对于图像、语音这种特征不明显（需要手工设计且很多没有直观的物理含义）的问题，深度模型能够在大规模训练数据上取得更好的效果。尤其是在语音识别方面，深度学习使得错误率下降了大约30%，取得了显著的进步。相比于传统的神经网络，深度神经网络作出了重大的改进，在训练上的难度（如梯度弥散问题）可以通过“逐层预训练”来有效降低。注意，深度学习不是万金油，像很多其他方法一样，它需要结合特定领域的先验知识，需要和其他模型结合才能得到最好的结果。当然，还少不了需要针对自己的项目去仔细地调参数，这也往往令人诟病。此外，类似于神经网络，深度学习的另一局限性是可解释性不强，像个“黑箱子”一样不知为什么能取得好的效果，以及不知如何有针对性地去具体改进，而这有可能成为产品升级过程中的阻碍。
深度学习通过很多数学和工程技巧增加（堆栈叠加：Stack）隐层的层数，如果隐层足够多（也就是深），选择适当的连接函数和架构，就能获得很强的表达能力。深度学习的一个主要优势在于可以利用海量训练数据（即大数据），但是常用的模型训练算法反向传播（Back Propagation）仍然对计算量有很高的要求。而近年来，得益于计算机速度的提升、基于MapReduce的大规模集群技术的兴起、GPU的应用以及众多优化算法的出现，耗时数月的训练过程可缩短为数天甚至数小时，深度学习才在实践中有了用武之地。
值得一提的是，深度学习的诞生并非一帆风顺。虽然Yahn Lecun在1993年提出的卷积神经网络（Convolutional Neural Network：CNN）是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法，但应用效果一直欠佳｡直到2006年，Geoffrey Hinton基于深度置信网（Deep Belief Net：DBN）——其由一系列受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine：RBM）组成，提出非监督贪心逐层训练（Layerwise Pre-Training）算法，应用效果才取得突破性进展，其与之后Ruslan Salakhutdinov提出的深度波尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine：DBM）重新点燃了人工智能领域对于神经网络（Neural Network）和波尔兹曼机（Boltzmann Machine）的热情，才由此掀起了深度学习的浪潮｡从目前的最新研究进展来看，只要数据足够大、隐层足够深，即便不加“Pre-Training”预处理，深度学习也可以取得很好的结果，反映了大数据和深度学习相辅相成的内在联系。此外，虽说非监督（如DBM方法）是深度学习的一个优势，深度学习当然也可用于带监督的情况（也即给予了用户手动标注的机会），实际上带监督的CNN方法目前就应用得越来越多，乃至正在超越DBM。
提示：与前向神经网络不同，RBM（受限波尔兹曼机）中的可见层和隐含层之间的连接是无方向性且全连接的。对比差异无监督训练是RBM的一个重要算法，包含了正向过程、反向过程和权值更新三个步骤，主要目标是使生成的数据与原数据尽可能相似，并通过对比两者的差异来调整权值更新：
其中，α是学习速率。这样的网络可具备感知对输入数据表达程度的能力，而且尝试通过这个感知能力重建数据。如果重建出来的数据与原数据差异很大，那么进行调整并再次重建。
2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff Dean共同主导，用16,000个CPU Core的并行计算平台去训练含有10亿个节点的深度神经网络（DNN，Deep Neural Networks），使其能够自我训练，对2万个不同物体的1,400万张图片进行辨识。在开始分析数据前，并不需要向系统手工输入任何诸如“脸、肢体、猫的长相是什么样子”这类特征。Jeff Dean说：“我们在训练的时候从来不会告诉机器：‘这是一只猫’（即无标注样本）。系统其实是自己发明或领悟了‘猫’的概念。”
2014年3月，同样也是基于深度学习方法，Facebook的 DeepFace 项目使得人脸识别技术的识别率已经达到了 97.25%，只比人类识别 97.5% 的正确率略低那么一点点，准确率几乎可媲美人类。该项目利用了 9 层的神经网络来获得脸部表征，神经网络处理的参数高达 1.2亿。
最后我们再回到大数据这个时代背景上来。当坐拥海量的大数据，我们无论是做推荐系统还是3D模型检索（见第6章的6.4节“众里寻她千百度──海量3D模型的检索”），以前用简单的线性数学模型，一般也能获得还不错的结果。因此我们沾沾自喜起来，认为还是大数据更重要，而智能算法用简单直接的就OK了，不需要也没必要弄得很复杂。而当深度学习出现后，它的一系列辉煌战绩让我们意识到：也许是时候该“鸟枪换炮”了。简而言之，在大数据情况下，也许只有比较复杂的模型，或者说表达能力强的模型，才能充分发掘海量数据中蕴藏的有价值信息。更重要的是，深度学习可以自动学习特征，而不必像以前那样还要请专家手工构造特征，极大地推进了智能自动化。
深度学习（即所谓“深度”）应大数据（即所谓“广度”）而生，给大数据提供了一个深度思考的大脑，而3D打印（即所谓“力度”）给了智能数字化一个强健的躯体，三者共同引发了“大数据＋深度模型＋3D打印”浪潮的来临。
交换机的作用是什么？
交换机，是一个扩大网络的器材，能为子网络中提供更多的连接端口，以便连接更多的计算机。
举个例子：你住在一个小区一栋楼内，楼上、楼下有什么事儿喊一嗓子就知道了。但是住的人多了之后就会出现噪音扰民的困扰，你听到的大部分内容都与你无关。
于是大家就一起约定，小区内有什么事都以书信的形式通过门卫负责转达，小区外的通信，由门卫与邮递员进行交接。这样就不解决噪音扰民的问题，传达室打野负责小区内的通信，邮递员负责小区外的通信。
没有门卫行不行？可以，小区人不多的话，完全是不需要门卫这个角色。但如果小区人很多，没有门卫这个角色，邮递员的负担就大大增加，本来他只要一到小区门口把成捆成捆的信件丢给门卫就走人了，现在要挨家挨户的敲门。
喊一嗓子等于集线器的作用，门卫等于交换机的作用，邮递员等于路由器的作用。
要与外界进行通信，就必要要使用到路由器；
家庭网络，联网的终端不多，路由器就可以兼任交换机的角色；
网吧和中、大型企业，需要用到交换机来分摊内部通信压力；
01交换机工作于OSI参考模型的第二层（数据链路层）。交换机是一种多端口的网桥，能够在计算机网络上连接不同的设备。交换机在数据链路层使用MAC地址转发数据，通过报文交换接收和转发数据到目标设备。一些交换机引入了路由功能可以在网络层转发数据，这种交换机一般被称为三层交换机或者多层交换机。
交换机对数据包的转发是创建在MAC地址基础之上的，对于IP网络协议来说，它是透明的。交换机内部的CPU会在每个端口成功连接时，通过将MAC地址和端口对应，形成一张MAC表。通信过程中，发往该MAC地址的数据包将仅送往其对应的端口，而不是所有的端口。因此交换机可用于划分数据链路层广播，即冲突域；但它不能划分网络层广播，即广播域。
02交换机在操作过程当中观察每个端口的数据帧获得源MAC 地址会不断的收集资料，在内部的高速缓存中创建MAC 地址与端口的映射表。当交换机接受的数据帧的目的地址在该映射表中被查到，交换机便将该数据帧送往对应的端口。如果它查不到，便将该数据帧广播到该端口所属虚拟局域网（VLAN）的所有端口，如果有回应数据包，交换机便将在映射表中增加新的对应关系。当交换机初次加入网络中时，由于映射表是空的，所以，所有的数据帧将发往虚拟局域网内的全部端口直到交换机“学习”到各个MAC 地址为止。这样看来，交换机刚刚启动时与传统的共享式集线器作用相似的，直到映射表创建起来后，才能真正发挥它的性能。这种方式改变了共享式以太网抢行的方式，如同在不同的行驶方向上铺架了立交桥，去往不同方向的车可以同时通行，因此大大提高了流量。
03提供多端口的二层桥接是以太网交换机的核心功能，而很多交换机也提供其他层级的服务，这种不仅仅提供了桥接功能的交换机也被称为多层交换机。多层交换机可以在许多层级上学习拓扑结构，也可以在一层或多层上进行转发。
一层一层网络设备传输数据而不控制任何流量，比如集线器。任何进入端口数据包会被转发到除进入端口之外的其他所有端口。由于每个数据包会被分发到所有端口，产生的冲突会影响到整个网络，进而限制了它的整体的能力。
三层三层交换机则可以处理第三层网络层协议，用于连接不同网段，通过对缺省网关的查询学习来创建两个网段之间的直接连接。在局域网中进行多子网连接，最好选用三层交换机，特别是在不同子网数据交换频繁的环境中。当然，如果子网间的通信不是很频繁，采用路由器也无可厚非，也可达到子网安全隔离相互通信的目的。具体要根据实际需求来定。
三层交换机可以实现路由器的全部或部分功能，但只能用于同一类型的局域网子网之间的互连。这样，三层交换机可以像二层交换机那样通过MAC地址标识数据包，也可以像传统路由器那样在两个局域网子网之间进行功能较弱的路由转发，它的路由转发不是通过软件来维护的路由表，而是通过专用的ASIC芯片处理这些转发；
四层四层交换机可以处理第四层传输层协议，可以将会话与一个具体的IP地址绑定，以实现虚拟IP；
七层更加智能的交换器，可以充分利用频宽资源来过滤，识别和处理应用层数据转换的交换设备。
交换机虽然很少参与到家庭的组网，但它却是很重要的网络设备之一，它能够拓展网络提供更多的网络连接端口，并保证网络的有效、稳定的连接。以上个人浅见，欢迎批评指正。
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最新热门电视剧排行榜的十大电视剧有哪些？
这里是小娱小记，我是小记。如果是最新热门电视剧排行榜的话有以下十大电视剧（排名不分先后不分时间）本期篇幅较长分为两章来写，建议收藏哦！
《梨泰院class》
这部由朴叙俊和金多美主演的韩剧在最近掀起了新的追剧狂潮。“小魔女”赵以瑞简直就是反派白莲花的克星，看起来非常带劲，女主不是韩剧传统的小白兔性格是大灰狼般有颜值有智商会主动反击的反社会人，剧情很燃。
《梨泰院Class》改编自同名网漫，讲述在不合理的世上，因为意志和活力聚集在一起的年轻人们的“hip”的反叛故事。在微缩世界梨泰院这个小街道上，自由追求着各自价值观，谱写创业神话。朴叙俊饰演朴世路，他是不会对不正义妥协的直进型青年，因为无法抹去的风怒他投身到梨泰院，开始挑战全新的梦想，他将会对餐饮界大企业“长家”展开痛快的反击。金多美饰演赵以瑞，她是有着神赐予的头脑的“高智能”且具备独特的反社会人格魅力的人物，是SNS明星也是网络影响力人物，具备天使般的外貌和反转性格。2.《下一站是幸福》
这部电视剧已经准备收官了，甜蜜的大结局你看了吗？贺繁星最后还是与元宋重归于好在一起了，两人准备结婚扯证正式开启甜蜜的新婚旅程………虽然小记看到一半就弃剧，但是还是在追贺灿阳（张雨剑饰）与敏敏（虞书欣饰）之间甜齁的爱情线哦！
贺繁星（宋茜饰）的公司面临被收购的危机，与元宋（宋威龙饰）的感情也因年龄的差距而受到诸多非议，感情和事业几乎同时出现的危机让贺繁星陷入人生的低潮。此时，成熟稳重的叶鹿鸣（王庆耀饰）闯进了贺繁星的世界，成为了贺繁星的人生导师。而叶鹿鸣的出现让元宋觉得自己的爱情变得岌岌可危，与贺繁星之间误会不断。对贺繁星而言，元宋和叶鹿鸣不仅是一道单纯的爱情选择题，而是职场女性面对传统婚恋观的矛盾困境。随着误解的不断加深，贺繁星与元宋无奈分手，但也已经无法接受爱慕她的叶鹿鸣。设计公司被收购，贺繁星的事业重新步入正轨。而爱情之路，也变得明朗起来。3.《三生三世枕上书》
这部剧作为前几年大火的神剧《三生三世十里桃花》的凤九和帝君篇的番外还是有很高的热度，胖迪在里面真的是美腻极了。现在电视剧也马上收官了，凤九与帝君的儿子白滚滚正式上线，你有没有被白滚滚天真可爱的模样萌化呢？
青丘国少女凤九（迪丽热巴饰）在山间修行时被一头妖兽攻击，危急时刻被路过的天国帝君东华（高伟光饰）所救，从此铭记在心。为报恩凤九执意跟随东华与作乱世间的妖君渺落战斗。在相处中她发现自己的报恩之情已转化为爱慕之意。但东华在千百年与邪恶的斗争中，已经忘却了“情爱”二字。为保护凤九安全，东华将她送到人间，却不幸令朋友为保护她而死。凤九为找到传说中能起死复生的仙果，进入翼族公主阿兰若的幻梦之境，重历阿兰若的坎坷一生。东华历经艰辛救出凤九，发现自己已爱上了她。此时东华重伤发作，自觉命不久矣，只能将对凤九的爱埋在心底，把对她的思念写成枕上之书。本已心灰意冷的凤九发现了枕上书，感悟到东华对自己深沉的感情，于是毅然赶赴战场，燃烧生命的力量，战胜强敌，帮助东华维护了世间和平。最终正义战胜邪恶，光明战胜黑暗，东华与凤九得以有情人终成眷属 。4.《锦衣之下》
嘿嘿这又是今年的一部高甜神剧，虽然后期有些虐心但好在女主一直对男主信任和偏爱两人最后坚持所爱破除一切困难幸福的在一起。“陆大人”也因为这部剧的眼神戏成功出圈，用精湛的演技成为了史上眼神最yu男主角，眼睛里全是戏。
天赋异禀的六扇门女捕快袁今夏（谭松韵 饰）因为一桩案件和性情狠辣的锦衣卫陆绎（任嘉伦 饰）结下梁子，今夏本以为此生与他再无交集，奈何冤家路窄。朝廷十万两修河款不翼而飞，今夏奉命协助陆绎一起下扬州查案，替朝廷找回丢失的官银。本是道不同不相为谋，却因惊天密案联手。两人从势同水火到刮目相看再到情难自已，命运的齿轮从此旋转在一起。然而事与愿违，今夏竟是当年夏言案的遗孤，背负家族血仇的她与陆绎之间横生了无法跨越的鸿沟。最后，两个有情人历经苦难，为救百姓、抗倭寇、锄奸佞，放下家族仇怨，联手对敌，冲破世俗枷锁，勇敢地走到了一起。5.《东宫》
要说年度最虐神剧那肯定是非《东宫》莫属。小记当时看的时候真的把我虐的心肝疼，太心疼西周公主小枫了，谈个恋爱结果被灭了全族，可怜那东宫太子妃，西州的九公主，丹蚩王的掌上明珠，长眠之时不过才十八岁啊。“和我谈恋爱吗？一不小心灭全族的那种？”已经成了被虐千百遍东宫女孩的网络梗。
西州国九公主小枫同父王到上京觐见豊朝天子，偶然结识了豊朝皇子李承鄞，两个孩童误卷入他人危机，成为患难之交。多年后，李承鄞为联姻接近小枫，两人相见不相识，但还是被对方的善良正义所吸引而相爱了。好景不长，李承鄞的手下将小枫母家部落灭族，小枫难以承受，跳下传说中的忘川打算忘情，爱悔交织的李承鄞也随她跳下。两人再见时已忘记对方及和对方有关的一切，开始了有名无实的婚姻。但是非争斗又将他们卷到了一起，两人再度相爱。一次大劫后，小枫忆起了曾经，她在爱恨中两难，李承鄞也因她的恨意而痛苦。最终小枫放下仇恨，希望李承鄞能保天下太平。随后小枫跳下城墙，李承鄞因此触发记忆，也随之跳下，二人共同谱写了一曲真爱绝唱。第一篇文章的五部电视剧就先分享到这里了，下篇文章揭秘另外的五部大热电视剧。
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