江南巨富高尚，因年少轻狂，得罪当朝天子，万贯家财一朝尽失，成为一介布衣，被迫以卖烧饼重新起家。十八年后，高尚带着相依为命的女儿小晴流落到京城，继续烧饼事业，高尚的心里始终想着赚足白银十万两，一雪前耻……
中堅広告代理店・宣告社に勤める狛江光雄（ムロツヨシ）は45歳にして、左遷同然の人事で本社から地方の支社へ―。妻と娘を東京に残し、ヤクザが牛耳る“修羅の街”へ単身赴任することに。社員2名の貧弱支店の支店長になった狛江は「業績アップしなければ即閉鎖・即解雇！」と無理難題を押し付けられる。家のローンに、娘の進学…リストラされるわけにはいかない！馴れ合いになった業者の見直しや新規の営業…本社仕込みの営業手腕で売り上げアップを図る。そんな中、新規でチラシの制作を請け負った会社から突然、電話が！これが悪夢の始まりだった…。怒り心頭の社長・竜崎（田中圭）が手にするのは狛江が担当したチラシ。そこにはとんでもないミスが！しかも、その会社は「竜崎組」というヤクザの会社だということが発覚。狛江は絶体絶命のピンチに陥る。さらに、追い打ちをかけるように「岩切組」の親分・岩切（古田新太）も怒鳴り込んでくる。岩切が激怒しているワケとは一体…！？突然２人の組長に挟まれ危機的状況の狛江。家族のために働く冴えないサラリーマンの人生が一転、借金を抱え、身売りのピンチ。さらに、岩切は無理やり狛江を「舎弟」として岩切組の一員に！？“修羅の街”で広告マンとヤクザの危険な二重生活がスタート！不幸の無限ループに陥った男のＩ（＝自分）ターンとは!?
改编自作者婉之的同名小说，由芒果TV出品，讲述了统计学专业的佛系女学生和带有强迫症的高智商教授之间的爱情故事。
午前3時のノック 工藤静香 橋爪 淳
看陈启不像是开玩笑，吕文心便一脸认真地回答道。
Deliberately practicing and developing skills are skills that others have come up with how to improve and skills that already have a set of effective training methods.
田遥这才安静下来，躺下睡了。
39岁的陈嘉玲，没房没车没老公没小孩，还丢了工作，正式加入女loser的行列。这是什麼意思呢？这表示当年不惜引发家庭革命也决心要离开家乡的她，在台北奋斗了近二十年，到头来是一场空。
1871年的大火的故事。奥利里太太的虚构的故事,两个儿子(牛的主人开始火),一个一个流氓(权力)另一个律师(阿米奇)。最昂贵的电影之一的时间(180万美元)。
成伟信（马浚伟 饰）子承父业，成为了一名律师，他和家人一起来到澳门游玩，偶然之中遇见了名为熊朗荞（陈法拉 饰）的钢管舞女郎。熊朗荞遇人不淑，被前男友拍下裸照以此要挟勒索，在正义感的趋势之下，成伟信向熊朗荞伸出了援手，帮助她脱离了前男友的魔爪。
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婚后生活并不幸福的家庭主妇笹本纱和（上户彩 饰）心中愁绪无人能知，在超市打工之际她意外结识了刚搬到她家附近的泷川利佳子（吉濑美智子 饰）以及某所中学的生物教师北野裕一郎（斋藤工 饰）。利佳子的丈夫工作体面，家境优渥，但是这个空虚的女人却沉湎不伦带来的快感。纱和起初并不认同利佳子的人生态度，可偏偏在对方的安排下和颇有好感的北野越走越近。木讷老实的北野生活中也有诸多不快，叛逆开放的学生，不将自己放在眼里的同侪以及学术上风光无限的妻子（伊藤步 饰）。他不知不觉喜欢上了单纯的纱和，两人跨越了那条禁忌之线。
今儿两个王爷都哭了。
富二代阿旺虽然其貌不扬，却因颇具爱心而邂逅了邻家女孩小雨。但阿旺傲慢的性格、花天酒地的生活作风，让小雨很快不堪其负与其分手。阿旺却认为有钱就不怕找不到女朋友，为了证明给小雨看，便开始了他的相亲之路。在相亲历程中，有看脸的、有拜金的、甚至还有诈骗的……阿旺通过一段段波折又饱含戏剧性相亲经历，见识了人间百态， 也感知了感情的真正意义。
? Sunny day mode is used during sunny days.
Purposeful practice is not enough//043
在宇宙中，像天罚大陆这样的凡间位面，数不胜数，其统称为：九天星域。九天星域中，九大仙帝统领九重之中所有星域。九天之上，乃炼仙神域，仙人最终化神之路，必要通过炼仙神域，方能凝聚神格，成为神，到达神界。神界万族林立，各族之神极为强大。在遥远的过去，神界万族，被始源至尊、混沌至尊，还有鸿蒙至尊统领。三大至尊，三足鼎立，统管神界、九天仙界。
讲述现代人的隐藏的欲望和向欲望疾走的坏男人的故事，探讨人间的欲望与无奈，富有男人味又性感的建旭对财阀三世的位置虎视眈眈，充满欲望的他比起自己努力更想利用自己的致命魅力和惊人的头脑占有财团。
Use reasonable data sampling: It is necessary to ensure that a small number of entities (including IP or users) cannot account for most of the model training data. In particular, care should be taken not to pay too much attention to false positives and false negatives reported by users. This may be achieved by limiting the number of examples that each user can contribute or using attenuation weights based on the number of reported examples.
