2018年百度热搜排行榜
百度沸点2014年度热搜榜：21大榜单回顾这一年
12月17日，百度发布了一份由6亿网民历时一年"投票"选出来的榜单：百度沸点2014搜索风云榜，包括十大社会热点，十大焦点人物，十大移动热搜景点等21个子榜单。
榜单显示：2014年度最热事件是世界杯，最火的人是杨幂。
据介绍，这些榜单的排名依据PC网民和移动网民在过去一年搜索关键词的次数得出，是每年度最受期待、也最具权威性的年度榜单。
与往年不同，今年的热搜榜单除了一贯的社会热点等单项榜单外，还重点呈现了移动网民的关注点，发布了九大移动搜索榜单。
从移动榜单可以看出，手机开始成为网民获取信息的主流渠道，而网民在手机上更喜欢搜索票务、餐饮等服务相关的需求。
世界杯、马航：悲喜交加的一年对于刚刚过去的一年，每个人的感受不同，但是就榜单来看，这无疑是悲喜交加的一年。
四年一度的世界杯，百年也难遇的马航事件都在2014年留下是很深的印记。
世界杯期间，熬夜看球几乎成了上班族和学生党的必备内容。
每一届世界杯都会给网友留下深刻的记忆，巴西世界杯也一样让人过目难忘，范佩西的经典进球、卫冕冠军西班牙惨遭淘汰、德国第四次捧起大力神杯……世界杯对网友具有如此强大的号召，更反映出国民对热点的积极参与，随着互联网和移动互联网的发展，很多东西变得触手可及，也激发了国民主动参与的积极性。
与此同时，那些锒铛入狱的明星可能也会是这一年最具标志性的标签，对于他们而言，2014可能一生都难以忘怀。
移动主宰、90后为王的新网络时代与往年相比，今年的榜单也可以看出这一年互联网带来的诸多变化。
伴随着90后的崛起，以及移动化的浪潮，网络生活在短短一年的时间也发生了巨大的转变。
从“萌萌哒”这样的网络语言到“小苹果”之类的网络神曲的迅速窜红，你一天不上网，很可能就会感觉被这个时代所甩下。
如果一定要追问为什么的话，这在很大程度上得益于智能手机和移动互联网的普及，人们越来越习惯于能随时随地表达观点、抒发感情，而这些也促使了网络流行语的快速产生和更替，甚至形成了一种文化。
年度奇葩热搜总结(3篇)
第1篇2023年，互联网的洪流中涌现出了许多令人瞠目结舌的热搜事件，它们或因其离奇性、荒谬性，或因其对社会价值观的冲击，成为了年度热门话题。
以下是对这些奇葩热搜的总结：1. 何同学复刻中文打字机引发热议何同学复刻的林语堂的明快打字机，虽然精妙绝伦，却引发了网友的热议。
有人认为何同学未能复刻出纯机械的明快打字机，而是采用了电控装置，因此质疑其水平。
这场关于机械与电控的讨论，实际上折射出了人们对创新与传承的思考。
2. 演技类综艺“无限超越班”第二季引发观众“边骂边追”这档节目以其“癫狂”的学员表演和导师的“摆烂”点评，成为了一档口碑两极分化的综艺。
尽管评分不高，但它的出圈程度却非常高，甚至被称为“完美呈现了当下内娱的混乱生态”。
3. 明星模仿秀掀起模仿热潮从姚安娜的“吃鸡式演技”到向佐的鼻孔、朱梓骁的鸡爪，再到纪凌尘的强抱，明星模仿秀成为了短视频平台的热门内容。
这些模仿行为引发了网友的广泛讨论，有人认为这是对明星的恶搞，也有人觉得这是对娱乐的一种创新。
4. “黑红学”现象备受关注在娱乐圈，一些艺人因为各种原因被贴上“黑红学”的标签。
纪凌尘因分手文案被嘲讽，而将没有作品的原因归咎于恋情失败，引发了网友对其价值观的质疑。
5. 网络谣言与辟谣每年都有一些谣言在网络上传播，如“何同学复刻的中文打字机无法打生僻字”等。
而随着科学辟谣榜的出炉，这些谣言得到了有效的遏制。
6. 网友热议：网红、明星与公众人物的关系随着网红和明星的增多，公众人物与网友的关系日益紧张。
一些网友对于明星的生活、言行进行了过度解读，甚至引发了一些负面事件。
总之，2023年的热搜事件呈现出多样化、复杂化的特点。
它们不仅反映了社会现象，也引发了人们对价值观、道德观的思考。
在这些奇葩热搜的背后，我们看到了一个多元化的网络世界，同时也提醒我们要理性看待网络信息，避免被虚假、恶俗的内容所误导。
第2篇1. 何同学复刻中文打字机：在众多热搜中，何同学复刻林语堂的明快打字机无疑是最具创意的一项。
2018中国城市流行度知名度热度排名(115个)
名次城市指数1北京市97.63 2深圳市92.26 3上海市83.43 4广州市79.38 5天津市71.71 6重庆市71.48 7成都市70.36 8杭州市69.42 9武汉市68.02 10南京市67.06 11苏州市63.33 12西安市61.87 13郑州市61.34 14长沙市59.28 15青岛市59.07 16沈阳市57.88 17济南市56.15 18大连市55.21 19昆明市50.35 20哈尔滨市48.88 21石家庄市48.10 22长春市47.29 23东莞市46.94 24合肥市46.83 25无锡市45.61 26厦门市44.80 27宁波市44.29 28福州市44.13 29佛山市43.65 30南昌市42.80 31烟台市40.63 32温州市40.1933洛阳市39.73 34常州市39.21 35南宁市38.25 36南通市37.80 37徐州市37.39 38潍坊市37.36 39扬州市37.17 40唐山市37.00 41泉州市36.45 42太原市36.39 43珠海市35.80 44保定市35.78 45淄博市35.14 46绍兴市34.98 47昆山34.82 48兰州市34.71 49江阴34.28 50贵阳市33.82 51乌鲁木齐市33.66 52嘉兴市33.56 53济宁市32.54 54金华市32.12 55中山市31.91 56邯郸市31.05 57呼和浩特市31.04 58威海市30.63 59镇江市30.43 60台州市30.21 61大庆市30.03 62盐城市29.82 63吉林市29.47 64泰安市29.25 65包头市28.7366德州市28.57 67宜昌市28.47 68鄂尔多斯市28.13 69廊坊市28.03 70泰州市27.97 71衡阳市27.45 72临沂市27.10 73南阳市27.10 74张家港27.04 75常熟26.86 76淮安市26.56 77湖州市26.41 78东营市26.25 79咸阳市25.22 80芜湖市25.16 81株洲市24.90 82晋江24.70 83柳州市24.63 84漳州市24.50 85连云港市24.44 86惠州市24.41 87聊城市24.40 88江门市24.39 89常德市24.16 90新乡市24.11 91湛江市23.54 92鞍山市23.34 93襄阳市23.22 94榆林市23.12 95沧州市22.88 96岳阳市22.63 97许昌市22.30 98枣庄市22.0899宜兴21.73 100宿迁市21.00 101周口市20.77 102长沙20.71 103太仓20.22 104义乌20.12 105龙口19.50 106茂名市19.21 107荣成18.77 108遵义市18.76 109滨州市18.69 110菏泽市18.59 111海门18.56 112诸暨17.64 113即墨17.56 114郴州市16.88 115慈溪15.52。
爬取百度热搜榜及数据分析与可视化处理
爬取百度热搜榜及数据分析与可视化处理⼀.主题式⽹络爬⾍设计⽅案1.主题式⽹络爬⾍名称：爬取百度热搜排⾏榜及数据分析与可视化处理2.主题式⽹络爬⾍爬取的内容：爬取百度热搜排名，标题，热度值3.⽅案设计：访问分析百度热搜⽹页，得到⽹页源代码，写出查找所需标签的代码，对数据进⾏相应的分析。
提取标签保存到csv⽂件中，读取⽂件进⾏数据清洗和数据可视化，绘制图形进⾏数据分析。
接下来分析排⾏和热度的拟合⽅程并绘制拟合曲线。
技术难点:爬取信息时对标签的寻找，数据可视化处理时绘制图形不够熟练，绘制图形时运⾏⼀直出错，回归⽅程不太理解。
⼆.页⾯结构特征分析1.找对应的标签，通过观察可以发现在tbody中，在tr中找到对应标签，即排名在td class=''first'中，标题在第⼆个td class = 'keyword'中，热度在最后⼀个td class = 'last'中。
2.页⾯解析三.1.获取html⽹页import requestsimport reimport pandas as pd#请求⽹页headers = { 'User-Agent': '5498'}response = requests.get('https://tophub.today/n/Jb0vmloB1G',headers=headers)html=response.text#print(html)#解析⽹页与抓取信息urls = re.findall('<a href=.*? target="_blank" .*?>(.*?)</a>',html)[3:13]redu = re.findall('<td>(.*?)</td>',html)[0:10]a = []#创建空列表for i in range(10):a.append([i+1,urls[i],redu[i][:-1]])#完成创建#使⽤pandans保存数据from pandas.core.frame import DataFramedict = pd.DataFrame(a,columns = ['排名','标题','热度(单位:万)'])data = pd.DataFrame(dict)print(data)#⽣成CSV⽂件filename="百度热搜榜.csv"data.to_csv(filename,index=False)2.数据清洗#读取csv⽂件df=pd.DataFrame(pd.read_csv('redian.csv'))print(df)#删除⽆效列与⾏#df.drop('标题', axis=1, inplace = True)#df.head()#重复值处理print(df.duplicated())#检查是否有空值print(df['热度'].isnull().value_counts())#异常值处理print(df.describe())# 将数据统计信息打印出来print(df.describe())3.数据分析与可视化(1) from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = df.drop("标题",axis=1)predict_model = LinearRegression()predict_model.fit(X,df['热度'])print("回归系数为:",predict_model.coef_)#绘制排名与热度的回归图import seaborn as snssns.regplot(df.排名,df.热度)(2)#绘制图形#绘制条形图import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode Ms']#⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#⽤来正确显⽰负号data=np.array([532.1,386.6,378.7,333.5,330.4,297.2,285.4,239.8,159.1,135.3]) index=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']s = pd.Series(data,index)='百度热搜条形图's.plot(kind='bar',title='百度热搜条形图')plt.show()#绘制散点图def scatter():plt.scatter(df.排名, df.热度, color='green', s=10, marker="o")plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度")plt.title("排名与热度散点图")plt.show()scatter()#绘制盒图def box_diagram():plt.title('绘制排名与热度-箱体图')sns.boxplot(x='排名',y='热度', data=df)box_diagram()#绘制折线图def line_diagram():x = df['排名']y = df['热度']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度')plt.plot(x,y)plt.scatter(x,y)plt.title("排名与热度折线图")plt.show()line_diagram()(3)#绘制分布图sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df)sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='reg')sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='hex')sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='kde', color='r')sns.kdeplot(df['排名'], df['热度'])(4)#选择排名和热度两个特征变量，绘制分布图，⽤最⼩⼆乘法分析两个变量间的⼆次拟合⽅程和拟合曲线colnames=[" ","排名","标题","热度"]df = pd.read_csv('百度热搜榜.csv',skiprows=1,names=colnames)X = df.排名Y = df.热度Z = df.标题def A():plt.scatter(X,Y,color="red",linewidth=2)plt.title("RM scatter",color="red")plt.grid()plt.show()def B():plt.scatter(X,Y,color="green",linewidth=2)plt.title("redu",color="red")plt.grid()plt.show()def func(p,x):a,b,c=preturn a*x*x+b*x+cdef error(p,x,y):return func(p,x)-ydef main():plt.figure(figsize=(10,6))p0=[0,0,0]Para = leastsq(error,p0,args=(X,Y))a,b,c=Para[0]print("a=",a,"b=",b,"c=",c)plt.scatter(X,Y,color="red",linewidth=2)x=np.linspace(0,10,10)y=a*x*x+b*x+cplt.plot(x,y,color="red",linewidth=2,)plt.title("热度值分布")plt.grid()plt.show()print(A())print(B())print(main())四.完整代码import requestsimport reimport pandas as pd#请求⽹页headers = { 'User-Agent': '5498'}response = requests.get('https://tophub.today/n/Jb0vmloB1G',headers=headers)html=response.text#解析⽹页与抓取信息urls = re.findall('<a href=.*? target="_blank" .*?>(.*?)</a>',html)[3:13]redu = re.findall('<td>(.*?)</td>',html)[0:10]a = []#创建空列表for i in range(10):a.append([i+1,urls[i],redu[i][:-1]])#完成创建#使⽤pandans保存数据from pandas.core.frame import DataFramedict = pd.DataFrame(a,columns = ['排名','标题','热度(单位:万)'])data = pd.DataFrame(dict)print(data)#⽣成CSV⽂件filename="百度热搜榜.csv"data.to_csv(filename,index=False)#删除⽆效列与⾏#df.drop('标题', axis=1, inplace = True)#df.head()#重复值处理print(df.duplicated())#检查是否有空值print(df['热度'].isnull().value_counts())#异常值处理print(df.describe())# 将数据统计信息打印出来print(df.describe())(1) from sklearn.linear_model import LinearRegressionX = df.drop("标题",axis=1)predict_model = LinearRegression()predict_model.fit(X,df['热度'])print("回归系数为:",predict_model.coef_)#绘制排名与热度的回归图import seaborn as snssns.regplot(df.排名,df.热度)(2)#绘制图形#绘制条形图import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial Unicode Ms']#⽤来正常显⽰中⽂标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#⽤来正确显⽰负号data=np.array([532.1,386.6,378.7,333.5,330.4,297.2,285.4,239.8,159.1,135.3]) index=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10']s = pd.Series(data,index)='百度热搜条形图's.plot(kind='bar',title='百度热搜条形图')plt.show()#绘制散点图def scatter():plt.scatter(df.排名, df.热度, color='green', s=10, marker="o")plt.xlabel("排名")plt.ylabel("热度")plt.title("排名与热度散点图")plt.show()scatter()#绘制盒图def box_diagram():plt.title('绘制排名与热度-箱体图')sns.boxplot(x='排名',y='热度', data=df)box_diagram()#绘制折线图def line_diagram():x = df['排名']y = df['热度']plt.xlabel('排名')plt.ylabel('热度')plt.scatter(x,y)plt.title("排名与热度折线图")plt.show()line_diagram()#绘制分布图sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df)sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='reg')sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='hex')sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='kde', color='r')sns.kdeplot(df['排名'], df['热度'])#选择排名和热度两个特征变量，绘制分布图，⽤最⼩⼆乘法分析两个变量间的⼆次拟合⽅程和拟合曲线colnames=[" ","排名","标题","热度"]df = pd.read_excel('rank.xlsx',skiprows=1,names=colnames)X = df.排名Y = df.热度Z = df.标题def A():plt.scatter(X,Y,color="blue",linewidth=2)plt.title("RM scatter",color="blue")plt.grid()plt.show()def B():plt.scatter(X,Y,color="green",linewidth=2)plt.title("redu",color="blue")plt.grid()plt.show()def func(p,x):a,b,c=preturn a*x*x+b*x+cdef error(p,x,y):return func(p,x)-ydef main():plt.figure(figsize=(10,6))p0=[0,0,0]Para = leastsq(error,p0,args=(X,Y))a,b,c=Para[0]print("a=",a,"b=",b,"c=",c)plt.scatter(X,Y,color="blue",linewidth=2)x=np.linspace(0,10,10)y=a*x*x+b*x+cplt.plot(x,y,color="blue",linewidth=2,)plt.title("热度值分布")plt.grid()plt.show()print(A())print(B())print(main())五.总结1.经过数据的分析和可视化的回归曲线可以看出热度和排名呈正相关，热度会随排名的降低呈现下降，图表可以更为直观的表现出排名与热度的关系以及它们的变化范围与程度。
中国手机销量排行榜前十名
中国手机销量排行榜前十名2018中国手机销量排行榜前十名2018年里面，我们关注点之一，有不少人的就放在了中国手机销量的排行榜中，尤其是对前十名的关注。
下面是店铺给大家整理的2018年的中国手机销量排行榜的前十名，希望能帮到大家!2018中国手机销量排行榜一、苹果苹果公司，全称苹果股份有限公司，原称苹果电脑(AppleComputer)，在2007年1月9日于旧金山的MacworldExpo 上宣布改名。
总部位于美国加利福尼亚的库比提诺，核心业务是电子科技产品，目前全球电脑市场占有率为3.8%。
是全球第一大手机生产商，是全球主要的PC厂商，也是世界上市值比较大的上市公司，其核心业务是电子科技产品。
苹果的AppleII于1970年代助长了个人电脑革命，其后的Macintosh接力于1980年代持续发展。
比较知名的产品是其出品的AppleII、Macintosh电脑、iPod音乐播放器、iTunes 商店、iMac一体机、iPhone手机和iPad平板电脑等。
在高科技企业中以创新而闻名。
2018年2月底，苹果市值在派息预期的刺激下大涨，一举突破5000亿美元关口。
二、HUAWEI华为华为是全球领先的信息与通信技术(ICT)解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于使能未来信息社会、构建更美好的全联接世界。
目前，华为有17万多名员工，业务遍及全球170多个国家和地区，服务全世界三分之一以上的人口。
三、OPPOOPPO是更多年轻人选择的拍照手机品牌。
多年来，OPPO专注于手机拍照领域的技术创新，开创了手机自拍美颜时代，先后发了前置500万像素和1600万像素的拍照手机，创造性地推出了电动旋转摄像头和超清画质等拍照技术，为全球20多个国家和地区的年轻人提供了出色的手机拍照体验。
十大热搜词语
十大热搜词语全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：十大热搜词语是指在某一段时间内，被大量网络用户搜索、讨论和关注的词语或话题。
这些热搜词语通常能够反映出当前社会的热点和焦点，引起大众的广泛关注和讨论。
在互联网时代，热搜词语已经成为了人们获取信息、交流观点和表达心声的重要方式之一。
本文将介绍近期十大热搜词语，带领大家一起了解当下最热门的话题。
第一位的热搜词语是“疫情”，这一词语自2020年以来就一直是热门搜索词语之一。
随着新冠疫情在全球的蔓延，大家对疫情的报道、防控和疫苗研发等方面关注度越来越高。
疫情的发展情况往往成为人们关注的焦点，同时也引起了大家对公共卫生和危机管理等议题的重视。
第二位的热搜词语是“明星”，明星一直是公众热衷讨论的话题之一。
近期的明星热搜词语主要包括新作品、绯闻八卦、代言产品等方面。
明星们的一举一动往往都会成为大家津津乐道的话题，吸引了大量粉丝和媒体的关注。
第三位的热搜词语是“奥运会”，2020年因疫情延期举办的东京奥运会终于在2021年夏季如期举行，各种比赛项目和选手的表现成为人们关注的焦点。
奥运会期间，不仅有各国选手的精彩表现，还有关于奥运村、赛时赛程等方面的热门话题，吸引了全球各地的观众关注。
第四位的热搜词语是“电影”，电影一直是大家喜欢的娱乐方式之一，新上映的电影往往能够引起大家的热烈讨论和关注。
近期上映的各种类型电影，无论是好莱坞大片还是国产剧情片，都能够吸引影迷们前往影院观影，成为热搜词语。
第五位的热搜词语是“明星恋情”，明星之间的绯闻恋情向来备受关注，明星们的恋情往往成为人们津津乐道的话题。
不论是分分合合、闪婚离婚还是秀恩爱，明星们的恋情总是能够引发大家的猜测和热议，成为热搜的焦点。
第六位的热搜词语是“股市”，近期股市行情频繁波动，投资者们对股市的关注度也越来越高。
股市的表现往往能够反映出经济的运行情况，各种宏观经济政策对股市的影响也备受市场关注。
投资者们常常通过热门搜索词语了解股市行情、投资策略等相关信息。
热搜榜
5北京大悦城命案一审宣判北京市第二中级法院6月13日对在西单大悦城商场持械杀人的被告人朱纪业作出一审判决，以故意杀人罪判处其死刑，剥夺政治权利终身。
法院查明，2018年2月11日13时许，朱纪业为发泄个人不满情绪，持械前往西单大悦城，先后追逐击打、砍刺餐厅顾客及工作人员，致1人死亡、14人受伤。
公安机关出警后，朱纪业挟持餐厅一名工作人员与警方对峙，后被当场制服。
“红通人员”肖建明回国投案5月29日，“百名红通人员”、外逃职务犯罪嫌疑人肖建明主动回国投案并积极退赃。
这是开展“天网行动”以来第58名归案的“百名红通人员”。
肖建明，云南锡业集团有限责任公司原董事长、云南省人大财政经济委员会原副主任委员，涉嫌受贿罪于2012年12月外逃。
2014年7月，云南省检察院以涉嫌受贿罪对肖建明立案侦查，同年8月决定逮捕。
2015年2月，国际刑警组织对其发布红色通缉令。
“河北反杀案”属正当防卫2018年5月，河北省邢台市巨鹿县村民刁某某深夜翻墙闯入村民董民刚家中滋事被杀。
6月17日，最高人民检察院披露了案件的办理情况，经两次退回公安机关补充侦查、自行补充侦查后，河北省邢台市检察院认定董民刚的行为属于正当防卫，不负刑事责任，对董民刚作出不起诉决定。
全国首例极限词敲诈案宣判近日，全国首例利用极限词敲诈勒索案在福建省龙岩市宣判。
被告人陈某一审获刑1年8个月，并处罚金1.5万元，成为用极限词讹网店入刑第一人。
广告法第9条规定，广告不得有下列情形：使用“国家级”“最高级”“最佳”等用语。
陈某利用网上搜索来的“极限词库”，在各大网购平台上“物色”商家，一旦匹配到商家页面有“纯天然”“最”等商品描述，就以商品虚假宣传、存在违反广告法有关极限词规定为由，对商家投诉。
陈某还伪造了向市场监督管理局投诉的材料，并留下联系方式暗示商家“价格可谈”。
3120亿元据广东省高级法院新闻通气会上的信息，近年来，广东省法院系统加大执行力度，取得良好效果。
中国最火十大网红排行榜_中国年度网红排行前十名
中国最火十大网红排行榜_中国年度网红排行前十名在这个网红爆发，自媒体崛起的时代，好像人人都可以立个牌坊，开始揽客户。
中国目前最火的网红都有哪些呢？为此店铺为大家推荐了中国年度网红排行前十名，只供大家参考。
中国最火十大网红排行榜第十名：张沫凡一个非典型网红的野蛮生长，有人说她是网红界的泥石流，有人说她是网红界最丑，但是也有人说她是网红界小柳岩。
话不多说，看对比图，是不是有点分不清楚呢?过去的5年中，通过在互联网上拍短视频展示自己和朋友“逗逼”的日常、处理感情问题，爱自黑的90后女生张沫凡积累了超过 550 万粉丝。
在脸和套路都无限雷同的网红圈子，张沫凡还是有些不一样——用现在流行的说法：这个张沫凡的“IP”，是以一种“野生”的方式打造出来的。
中国最火十大网红排行榜第九名：散打哥草根出生，打过工、卖过鱼，凭借两年的网络搞笑段子以及他独有的方式，在2016年爆发，可以说是迅速积攒了一千万的粉丝，趁着网络这个大风向，如今年入千万已不在话下，也是蛮励志的，任何人都可以成功。
中国最火十大网红排行榜第八名：冉莹颖冉莹颖，(拳王邹市明娇妻)。
冉莹颖曾经是央视财经频道的主持人，婚后因为邹市明转战职业拳坛，她毅然放弃了工作，陪着丈夫前往美国。
在邹市明训练的日子中，冉莹颖当翻译、当司机、带孩子，照料一家人的生活，她说：“为了他的梦，我可以暂时放下我的梦。
”中国最火十大网红排行榜第七名：“大嫂”徐冬冬网络人称亚洲第一“美胸”，为什么被人称为大嫂呢?因为《余罪》这部题材新颖的网络热剧播出以后不仅引起了社会的广泛关注，更是一度捧红了许多不温不火的演员，其中在剧中扮演蛇蝎美人大嫂的新生代演员徐冬冬，也是凭借这部网剧大火了一把。
徐冬冬主要在余罪里面扮演BOSS的妻子，主角余罪就叫她大嫂。
中国最火十大网红排行榜第六名：叫兽易小星他初期以恶搞游戏为主，后开始无所不涉猎，无所不恶搞，进入一个新的境界。
作品，叫兽由恶搞视频开始转型，猥琐已经不是主要风格，叫兽的作品更加注重精神的传达，更加注重现实意义。
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年度国民骄傲
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1 苹果发布会
2 崔永元炮轰范冰冰
3 刘强东性侵风波
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5 高铁“霸座”事件
6 昆山反杀案
7 逃犯克星张学友
8 抵制天价片酬申明
9 王思聪开奖
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6 安南去世
7 国际油价大幅下跌
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