三个性格迥异，个性突出的员工，每天发生着不一样的故事，初次见面时候的互相看不惯，互相攀比计较，到最后经历了很多酸甜苦辣建立深厚的友谊，诠释了友谊和梦想的不同定义。
《心冤》将以近5年几宗极之轰动、人们会记得的案件为重心，虽然是奇案的角度，但会用新的手法去拍，着重犯罪者及执法人员的心理。
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明朝中后期，内有宫斗，外有海禁。由于夺位之争，最小的皇子逃出京城，开始流亡之路，引来东厂势力的追杀。前锦衣卫周淮安受命保护小皇子。东厂得到消息，他们要从西北出关，于是提前赶至拦截，一场激战后发现是假的，才知道中计。而此时，周淮安和他的红颜知己、侠女邱莫言已经带着小皇子到达了真正的目的地——浙东沿海的龙门岛，打算从这里出海。但是这个弹丸小岛上的情势之复杂，却远远超乎他们的想象：各国走私商人云集于此，通过贿赂卫所指挥使大做买卖；东洋少主足利一辉上下活动，想跟大明借兵回去复国；西方殖民者皮萨罗带着先进的科技产品和武器，妄图打开中国封闭的大门；江湖门派与海盗围绕海底的宝藏展开明争暗斗；还有传说中的神秘海怪兴风作浪，只有制服了它才能航行平安；岛上设有类似古罗马斗兽场一般的比武擂台，在这里争的不是武林高手的荣誉，而是生存！不同肤色、不同语言的亡命之徒各施绝技，通过生死搏杀来赢取四周观战者的赏识，获得卖身为奴的资格，才可以活着离开……不过岛上最深不可测的还是要数小小的“龙门客栈”，单是风情万种的女老板金镶玉妩媚一笑就不知要引发多少腥风血雨！周淮安一行寻船离岛不成，只得暂时在龙门客栈安顿下来。东厂高手也已追踪至此，频频暗出杀招。双方的争斗将各方势力一一搅了进来，把个龙门岛闹得天翻地覆。代表官方的指挥使似乎持中立态度，却暗中派人回大陆向自己的主子请示。然而最微妙的是金镶玉与周淮安的关系，多情的她立誓要将这个男人永远留在自己身边，而周淮安也需要得到这位神通广大的女老板帮助，不得不同她虚与委蛇，这令一直默默相助他的邱莫言黯然神伤。本来就已凶险万分的龙门岛上，还要上演三个痴情男女的虐心之恋。
那嫂夫人，我们走了。
出狱不久的神秘男子，终日游荡在这个城市里，三年前的这个城市还有温暖，如今只剩下了恨，他只有两个愿望，把女儿葬在一直向往的南山，然后杀掉那个毁灭他生活的人。血液病医生林萧峰，保险推销员纪凡，两人人生轨迹本无交集，但因为同样的问题生生的撞在了一起。
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隔了一会，似乎觉得不说些什么又不像，遂轻声问道：你们家过年肯定很热闹吧？黎章幽幽道：穷人家，有什么可热闹的。
我就帮你挑了一样好东西。
在经历了短暂的对峙之后，汉军终于先一步动手，对西楚国龙且所部发起进攻。
地处半山区的靠山庄在晋(山西)察(察哈尔)冀(河北)边区的靠山村,这里是敌我双方行动的必经之地。虎虎一家世代居住在这里,以农耕为生。这儿也是虎虎、旦旦和小伙伴们玩耍的天堂.这天日军小队长正在召开会议……
一名印度裔美国选手连续 12 年赢得著名的斯克里普斯全国拼字比赛冠军，这是体育史上保持最久的记录。《拼字王》讲述了四名印度裔美国学生在追求赢得标志性锦标赛冠军这一梦想道路中的起起落落。这部电影从 CNN 的桑吉·古普塔博士和法里德·扎卡里亚、喜剧演员哈里·科达博卢、ESPN 的凯文·内甘迪、1999 年斯克里普斯全国拼字比赛冠军、努普尔·拉拉等人的精彩视角，探索了这一令人难以置信的胜利背后的原因，以及给社会带来的影响。萨姆·雷加担任导演和制片人。由克里斯·韦勒制作。
没有过几分钟，吕文心打来电话。
因小葱学医的缘故，张家寻常药材都有的，当下秦淼配了药，交代小草去熬药。
《神奇绿巨人》延续了第一部《绿巨人》的主题，但是以全新的剧情作为开始。科学家布鲁斯·班纳正在拼命寻找方法治愈他被伽玛辐射伤害的细胞，因为被辐射伤害之后的他一愤怒就会释放足以毁灭一切的力量，变身绿巨人霍克。生活在阴影中的布鲁斯·班纳切断了和过去生活的联系，甚至断绝了和爱人贝蒂·罗斯的联系。不过，霍克不是不可战胜的，他将遭遇一个可怕的新对手，他的破坏力远远超过霍克。
Chang is good. "Zhang Xiaobo said.
II. File Format
日本版“傲骨贤妻”，改编自同名美剧。律师莲见杏子以生孩子为契机辞掉了工作，成为全职主妇，支持身为精英检察官的丈夫，养育孩子，守护着家庭。然而，某天，担任东京地检特搜部部长的丈夫突然因涉嫌渎职被捕。而且，他与女性的绯闻也曝光了。从那以后，作为“贤妻”为家人奉献出一切的杏子，经历了天翻地覆的人生。有关丈夫性丑闻的真相扑朔迷离，为了保护孩子，杏子决定重入职场。在司法实习生时代的同期帮助下，她被法律事务所录用。时隔16年重返律师界。工作空窗期、对丈夫的怀疑以及与同期的重逢，面对这种种困难陷入苦战的杏子毫不气馁，坚强面对。
-Coding: N categories are divided M times, and one part of the categories is divided into positive classes and the other part is divided into negative classes in each division, thus forming a two-classification training set. In this way, a total of M training sets are generated, and M classifiers can be trained.
