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从食神到至高神

至高神从穿越开始

至高神从穿越开始

鸟鲸-奇迹小说家

连载中· 2.09万

一个变态金手指带着主角一路穿越过关斩将,成就至高的故事。 血色降临,至高陨落,大世界崩溃,核心法则崩解,四分五裂的残骸世界被血色能量侵蚀,演变成数个法则各异的中型世界。   一点残存还没被血色能量完全污染的核心法则碎片带着至高真灵穿越时空化为了一枚玉石钥匙。 朝九晚五的方行,被玉石钥匙(金手指)带着穿越异界,,意外卷入了一起诡异侵蚀事件。

至高耀神

至高耀神

庸龙九阳

已完结· 59.22万

当现实不再是现实,当网游不再是网游,当现实变成网游又或者说是网游变成现实,你会做何选泽? 且看叶易如何玩转现实版网游,成就那无上荣耀的传奇!

至高神主

至高神主

虚云寻

已完结· 34.39万

盖世天骄辛羽横空出世,战天斗地,为诸多大势力所不容。诸强围攻时甫遭友人背叛,身死道消之际却魂穿异界。 自此,一个逆天妖孽自下界杀出,执诸天至宝,掌万界权柄,登临至高神位。 众星云集,唯我独领风骚!

玄幻:开局驯兽至高神

玄幻:开局驯兽至高神

可乐配炸鸡

已完结· 101.03万

  这个世界,美女很多,禽兽更多,如果有一个人类,那么就有十万个禽兽。这里是源始世界。在这里,驯兽师驯服百兽纵横山野;驭兽师驾驭蛮兽守护一方;兽魂师净化兽魂缔造无上武装;祭兽师献祭万兽,主宰着世……

超级食神大亨

超级食神大亨

爱做菜的喵喵

已完结· 274.29万

偶得厨神系统的杨松,凭一辆二手小吃车买烤面筋,一步一步走上人生巅峰。   首富儿子给他打工当店小二,女神倒贴跑来给他看店,校园女学霸来帮忙削土豆皮……   电视台的美女记者采访:听说有很多名人要来百凤阁吃饭,也得排队?   杨松一脸平静:这也不是什么大事。   什么明星大腕、泰拳强哥、各国首富想吃饭,都得给我排队去。

大食神系统

大食神系统

爱吃葱花

已完结· 97.17万

恭喜宿主激活“黄瓜的邂逅”任务。 恭喜宿主激活“三人行必有炒饭”任务。 恭喜宿主激活“天价炒饭”任务。 …… 叶辰一脸懵逼地看着这些中二的任务,系统你究竟是干什么的? “做天下做不得之菜,行天下不可为之侠!” “果真够中二!”

食神传说

食神传说

李氏酒仙-奇迹小说家

连载中· 68.20万

  大学生厨师莫小余,意外被天庭选为食神传承者……   一次任务后,才走出凌霄殿,就被一众神仙为在中间……   文曲星高举手里的记忆宝典:“我换一只鸡腿!”   财神赵公明满脸堆笑:“一口把子肉,你要多少钱?”   寿星佬挺了挺身板:“五百年寿命换一个丸子!”   太上老君托着一盘子仙丹也来凑热闹:“随便你选,我只要一块东坡肉!”   一阵棍花闪过,孙悟空穿过人群:“嘿嘿嘿,他们的东西都归你,俺老孙只要一份什锦果盘!”

最强食神系统

最强食神系统

叶落知秋

已完结· 127.04万

原本味觉失灵厨艺道路暗淡的陈少哲,有朝一日忽然得到最强美食系统的帮助。打脸不肖徒儿,怒斥黑心老板,从此开个小店悠然赚钱,让全世界的人都膜拜在自己的厨艺之下。“他是东方美食界的食神,他是全球美食界的教父,他就是20xx年蓝星年度风云人物——陈少哲。”

食神美食店

食神美食店

麻辣金枪鱼

已完结· 51.83万

食神下凡,娱乐人间。    酸甜苦辣,调出人间美味    蒸闷煮炸,制成绝世好菜    这一时的糊涂,食神选择了随性而为、放荡不羁的游戏天庭    这一世的胡途,新食神又将如何在乱花迷眼、糜烂奢侈的都市中高调的将食神餐饮名扬华夏,威震海外? 

重生洪荒当食神

重生洪荒当食神

不灭传说

已完结· 103.34万

  曹南原本是一个孤儿,让他从小对食物就有特殊的爱好,便报考了一个专科厨师院校。读完厨师专业的大专之后,加入了市区的一个大酒店当厨师,对美食一向有执念的他此时正有机会证明自己,成为酒店厨师长,但是一场突如其来的车祸让他莫名其妙得到了一个系统,还带着他穿越到了上古神话中的洪荒世界。

我在古代当食神

我在古代当食神

随和

已完结· 108.91万

别人穿越都是娇贵小姐,她却附身在一个废材身上,一醒来,就面临酒楼被夺的危机,这可不能忍,为了保住家业,苏星月扛起大旗,向厨艺之路进发,一路披荆斩棘,四处比划,终拿下厨艺界的扛把子,可是,那个颁奖的男人,怎么这么熟悉?

都市极品食神

都市极品食神

醉笑浮沉

已完结· 122.74万

【老书完本,新书启航】【调教霸道美女总裁】奢侈品店长梦瑶热情地挽起左臂,雪尘满脸狐疑:“你确定跟我很熟?”在一地眼镜与下巴中,霸道总裁唐嫣挽着右臂:“哥哥,人家晚上想喝驻颜美容汤好不啦!”一份家常蛋炒饭,被食客们竞价到2000元一份?雪尘:我答应做了吗?自作多情……佛跳墙竟然真的有108种做法吗?雪尘:其实,我只是爱看水浒。厨神:求你做个人吧!这道海王潜龙汤,真能助长功力?观众:记得有个百岁老人喝过之后,夺得了世界马拉松大赛冠军。他,市侩又无赖,本应是默默无名的小人物。深山三年,一朝入世,引发美食界十八级大地震!面对拱手送上的食神奖杯,雪尘厌恶地撇撇嘴。“请不要把这些镀金的假货递过来,留着当夜壶都会泚掉漆……”【简介无力,请看正文!】

萌妻食神:大佬,请就餐

萌妻食神:大佬,请就餐

顾生

已完结· 129.40万

重生以后,苏映安承受着她不该承受的厨神使命和光环。做菜太好吃,每天都被人碰瓷。苏映安表示心累……总裁:听说你做菜很好吃,来当我私人厨师!……

乡野小食神

乡野小食神

妖道

已完结· 89.28万

叶尚善是村子里唯一的一个大学生,家里因为供他上大学,一直都是村里的贫困户。好不容易从大学出来,准备在城里找上一份好工作,让家人从此过上舒舒服服的日子。哪知事违人愿……这是一部奋斗史,更是一本美食文。他叫叶尚善,是一位能够做美食来修炼的男人。他展现给我们的是——原来修炼可以这么简单!

火影之至高系统

火影之至高系统

阎罗王他爷爷

已完结· 196.79万

为何我拥有最强的血统,你们却说我是废物。松羽望向天空,蓝色的瞳孔中绽放着孤独。

主神空间签到!无敌从鬼灭开始

主神空间签到!无敌从鬼灭开始

摸鱼的阴沉宅男

已完结· 99.02万

性格冷淡的李轩携带签到系统来到另一个世界的主神空间,与其他轮回者相比有了熟知剧情的能力。“李轩是有史以来的最强的呼吸剑士!”柱合会议上主公产屋敷耀哉如此夸道。......“他竟然把无惨拉去晒太阳了!”众柱大惊失色。“怎么这么不禁砍。”李轩提着呆若木鸡,人生失去意义的无惨说道。......刀剑神域世界,他直接打通一百层,连gm都挡不住他。顶上战争,他为了刷评价,将海军三大将,白胡子海贼团,红发海贼团全部一同暴打。第四次忍界大战,他打辉夜就跟欺负小孩一样。咒术回战中,他将所有咒术尽己身,将世界所有诡异尽除。时间宛如眨眼间度过,他便屹立于所有轮回者之上(八成的无敌文)

灵气复苏:开局获得至高呼吸法

灵气复苏:开局获得至高呼吸法

泰瑞鸭

已完结· 67.14万

  林秋去三星堆旅游一趟,竟然能够遇到举世未有的灵气复苏!  还意外收获了带有史上最强九种呼吸法的青铜花瓣?  “啊!此人身上竟然有某种至强呼吸法的气息,万万惹不得!”最强武神修炼系统持有者天刀王聪相当惊讶!  “这人究竟是从哪里冒出来的,实力竟然这般恐怖如斯!”微星生物第一高手李默同样震撼无比!  “破败的地星竟然出了这样一个妖孽,难道这就是地星之子?”这方宇宙的各个星系来的圣子神女眼中露出了诧异之色。  “不好意思,既然来了,那就留下来吧。”林秋面对一众圣子神女,笑眯眯的说道。  “逃啊!”  ……

低配洪荒的我在聊天群伪装至高

低配洪荒的我在聊天群伪装至高

火绒

已完结· 40.69万

秦川穿越洪荒,瞬息筑基,三天成仙,七天成圣。当他执掌大道后,才发现:通天教主一步十米、鸿钧合道只能飞三十三米……刚拒绝鸿钧申请成为天道管理员,意外发生了。【诸天聊天群邀请加入,是否同意?】秦川:谢邀,人在洪荒,执掌大道,业务繁忙,匿了。群主与众群员:卧槽,诸天至高的洪荒世界,大佬求腿毛!多年后…秦川:我摊牌了,这是低端洪荒,圣人才会飞的那种。群员:大佬又骗人,你门下随便一个捧剑弟子都砍翻全世界,扫地的瘸腿老汉更是算无遗策,还说不是在至高洪荒!秦川无奈,小弟子?瘸腿卦师?那是通天教主和太清老子,不告诉你们名字罢了……既然如此:吞万道纳入自身,世界无限升维!让你们见识下什么才是真正的‘至高洪荒’吧!

神奇宝贝:从谜拟q到最凶邪神

神奇宝贝:从谜拟q到最凶邪神

皮皮的月

已完结· 30.98万

打着游戏,李丰突然穿越到口袋妖怪的世界,但这不是和蔼友善的正常世界,宝可梦彼此之间充满了恶意。五浊恶世,宝可梦、厉鬼、深渊生物等等群魔乱舞,人间如狱。  从小精灵开始,只要能获取邪恶点,李丰可以不惜任何疯狂行径,杀戮、吞噬、诱骗……一切,只为生存变强!  这个世界过于扭曲,这个世界过于黑暗,与其求神救世,可世上已无神,不如吾化身为末世邪神,执掌世间善恶!  从此,我即是秩序,我即是正义,我即是唯一!

从小强到绝世神龙

从小强到绝世神龙

圣天道人

已完结· 53.11万

居然重生成为了一只小强???而且还是一只只能活半个小时的小强!天哪噜!日更三章打底,多更看情况……

从签到上古神器开始

从签到上古神器开始

落落的冬

已完结· 69.25万

  穿越上古大陆获得神剑承影,得女娲赏识成为代言人,率众神与异族对抗,却发现,那竟是强悍的现代化军队,他随手在耳畔抓住一颗炙热的7.62mm子弹,彻底懵圈了……

签到:无敌从神魔战场开始

签到:无敌从神魔战场开始

一天只吃三顿

已完结· 48.09万

宁玄刚刚穿越,还没来得及享受宗门大师兄带来的福利,就被送入号称十死无生的神魔战场。一踏入神魔战场便激活超神签到系统,瞬间起飞。练气最高九层?那我这九十九层是咋回事?筑基期横扫无敌?问过我的神魔大军了嘛?准仙剑斩灭万物?来和我的诛仙剑碰一碰?

诸神之战:无敌从签到开始

诸神之战:无敌从签到开始

安安静静做条鱼

连载中· 66.42万

神明又如何?我叶星不敬神,不礼佛,只尊凡人!

迷人的误解:从引力、宇宙到生命、进化,万物运转背后的神奇盲区

迷人的误解:从引力、宇宙到生命、进化,万物运转背后的神奇盲区

(美)安德鲁·斯托曼

已完结· 15.84万

我们为什么会感冒?季节为什么会变迁?进化为什么会有“缺失的一环”?如果你在一枚子弹从枪管中击发的同时让另一枚子弹从空中垂直坠落,哪一枚子弹会先落地?在第一时间,我们几乎总是会把这些问题搞错。更糟的是,我们经常对世界的本质产生误解。 在书中,认知心理学家安德鲁·斯托曼发现了问题的答案——对世界的误解植根于我们在儿童时代建立的解释世界的直觉理论中。科学是社会性的,直觉理论也是社会性的,产生的误解和盲区有些无伤大雅,有些却会给人类的历史和文明带来划时代的巨大影响。 通过阅读本书,从引力、宇宙到生命、进化,你将领略人类在认识世界时产生的迷人误解,以及它们如何在斯托曼的妙笔之下有趣到闪闪发光;发现直觉理论如何限制着我们的思维,并建立起一面面阻隔思维的墙壁;最终洞悉我们应当如何正确地认识世界的秘密。

从高考落榜后开始当神豪

从高考落榜后开始当神豪

一条废鱼

已完结· 53.42万

经过十六年艰苦卓绝的学习生活,白舟终于考了一个二本够呛,三本绰绰有余的分数。这个分数实在让人难受。“叮!神豪选择系统加载完成!!”白舟没有重生穿越,没有意外死亡,就激活了系统!就在他准备安安心心的凭借着系统一步登天的时候:“继续完成自己光荣的外卖小哥工作,将会获得‘外卖之神的祝福’!”白舟:“你居然让我去送外卖,不!绝不!!我白舟就是从这跳下去,死外边儿,我也绝不……诶呀!真香!!”

从拖延到行动 心理学疗愈精神内耗

从拖延到行动 心理学疗愈精神内耗

苏颖

已完结· 13.03万

至高人间

至高人间

小二黑牙齿

连载中· 53.68万

钢铁的现代洪流之中,有老僧盘坐身后佛光普照,有诡秘的衔尾之蛇摆脱命运,有神明的遗迹俯瞰人间……各种传说都有可能是事实,在人们口口相传的故事中最为离谱的但也是不得不让人相信的是一个厨子的故事,他做生意不收金钱,就要一个故事,他听满意了,可以从他那里得到一顿饭或者让他完成一件事,注意是任何事情,包括弑神……

从深度学习到图神经网络:模型与实践

从深度学习到图神经网络:模型与实践

张玉宏,杨铁军 著

已完结· 17.38万

近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。

从深度学习到图神经网络:模型与实践

从深度学习到图神经网络:模型与实践

张玉宏,杨铁军 著

已完结· 17.38万

近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。

从深度学习到图神经网络:模型与实践

从深度学习到图神经网络:模型与实践

张玉宏,杨铁军 著

已完结· 17.38万

近年来,深度学习在人工智能的发展过程中起到了举足轻重的作用,而图神经网络是人工智能领域的一个新兴方向,被称为图上的深度学习。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》详细介绍了从深度学习到图神经网络的基础概念和前沿技术,包括图上的深度学习、图神经网络的数学基础、神经网络学习与算法优化、深度学习基础、神经网络中的表示学习、面向图数据的嵌入表示、初代图神经网络、空域及谱域图卷积神经网络等内容。为增强可读性,本书叙述清晰、内容深入浅出、图文并茂,力求降低初学者的学习难度。 《从深度学习到图神经网络:模型与实践》既可作为人工智能领域研究和开发人员的技术参考书,也可作为对图上的深度学习感兴趣的高年级本科生和研究生的入门书。

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