吳諾弘

Multi tool use吳諾弘 |
---|
男艺人 |
---|
英文名 | Lawrence Ng
|
---|
昵称 | 菠蘿仔 |
---|
国籍 |
中国(香港) |
---|
民族 | 漢族
|
---|
出生 | (1999-10-14) 1999年10月14日(19歲)
香港
|
---|
语言 | 粵語、英語
|
---|
教育程度 | 拔萃男書院
|
---|
母校 | 啟基學校[1][2] |
---|
吳諾弘(Lawrence Ng Lok Wang,1999年10月14日-),香港童星,他曾於香港無綫電視電視劇演出。現為香港男子劍擊(花劍)運動員,曾代表香港在2016年世界青少年劍擊錦標賽中連挫歐洲及南美對手,最終名列男子少年組(U17)個人花劍賽第5位。[3][4]
演出作品
電視劇(無綫電視)
首播 | 劇名 | 角色
|
---|
2005年 | 心花放 | 永樂
|
酒店風雲 | 顧家勤
|
2006年 | 施公奇案 | 唐多福(童年)
|
愛情全保 | 姚瑩瑩兒子
|
2007年 | 非常外母戇姑爺 | 辰仔
|
通天幹探 | 陳浩斌
|
天機算 | 立德(童年)
|
爸爸閉翳 | Tom仔
|
緣來自有機 | NA
|
2008年 | 最美麗的第七天 | 游志穎(童年)
|
與敵同行 | 張承希(童年)
|
法證先鋒II | 王文浩
|
2009年 | 凶城計 | 霍繼枝
|
盛世人傑 | 狄景輝
|
巾幗梟雄 | 蔣必正(童年)
|
烈火雄心III | 鍾有成(童年)
|
老友狗狗 | 周用恭(童年)
|
有營煮婦 | Peter仔
|
宮心計 | 李怡(童年)
|
2010年 | 飛女正傳 | Jacky
|
蒲松齡 | 蒲松齡(童年)
|
談情說案 | 徐家希
|
公主嫁到 | 金多壽(童年)
|
2011年 | 洪武三十二 | 朱棣(童年)
|
紫禁驚雷 | 福全(童年)
|
團圓 | 黎柏熙(童年)
|
荃加福祿壽探案 | 施葛
|
東西宮略 | 田辟疆(童年)
|
2012年 | On Call 36小時 | 杜梓霖
|
愛·回家 (第一輯) | 馬壯(童年)
|
護花危情 | 許瑋琛(童年)
|
2013年 | 巨輪 | 羅威信(童年)
|
2014年 | 名門暗戰 | 鍾曉陽(少年)
|
八卦神探 | 裘(少年)
|
我們的天空 | 周小保(少年)
|
2015年 | 四個女仔三個BAR | 吳子軒
|
教育電視
- 《小一數學》飾 柏偉
- 《小一數學立體圖》飾 阿成
- 《小一至小三常識》飾 張小明
外部連結
吳諾弘的Instagram帳戶
吳諾弘的新浪微博
吳諾弘的Facebook專頁
- 吳諾弘Sina Blog
參考
^ 啟基學校家長教師會會訊第九期(2008/07),2008年
^ 啟基學校 2009至2010年度各級班相與全體教職員合照 第174頁,2009年/2010年
^ 吳諾弘名列男花世少劍擊錦標賽第5位
^ 劍擊・傳承・張家朗 吳諾弘
AxbyRUYEr,JLernVgP5y0G5i,8iNIPTmXukYJrNcs
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...