恶·即·斩！！
路四林为了拿回自己的东西，四处打听，最后得知钢蛋已经前往笨贼的窝点。
年轻美丽的刘三姐是一个出身贫苦的民家女，她虽然没有读过书，却才智出众，歌声动人。一天，打柴归来的刘三姐在在老渔夫的船上搭救了欲跳江自尽的侗族女孩小孔雀。小孔雀被地主莫怀仁追拿，她们一起去老渔夫家暂避。小孔雀喜欢上了老渔夫的儿子阿牛，阿牛却对三姐一见倾心。
JAIN目击自己的孪生兄弟杀害了自己的父母，二十年后，她等待着自己的兄弟来杀自己。二十年来，她一直接受武术的训练已准备这个会面。
没有破绽的犯罪手法，查无凶手的连续杀人案…！ 一桩桩悬案迫使警方与罪犯不得不携手合作，深入命案现场与凶手博弈对决，为死者伸张正义。双雄联手出击的强强对决，却让这场魔鬼交易暗潮汹涌，即将引发另一波更大的致命危机！
改编作家林立青同名畅销书，首部大型工地实景拍摄剧集！铁工兄弟阿祈、阿钦和板模工昌仔、怪手阿全，几个怀抱发财梦的好友，在工地里搬演一场又一场荒谬搞笑的发财戏码，这些古怪梦想述说着这群人面对的各种困境。他们发梦、梦破、满腔热血再来一个…..以噗咙共精神在尘土中不败向前。从这块地转那方围篱，帮人做工盖房，却只能望楼兴叹。有着各种人生难题的他们，努力用自己的方式活着，只是再怎么乐观，如果期待的一直事与愿违，还能怎么撑下去？
唐朝高宗年间，神都洛阳。武媚娘进宫之后宠冠后宫，不久又产下一女，被封为武昭仪，人人都说武氏要取皇后之位代之，而武氏却依然对王皇后恭敬有加，令王皇后放松了警惕，就在此时，小公主意外死去，而当日接近过小公主的只有王皇后一人，高宗大怒之下，将王皇后打入冷宫，扬言一月之后便将其处死。
After the fracture is cured, the function is normal and qualified. After joint injury or dislocation is cured, there is no recurrence and the function is normal and qualified.
《老来难》，语言通俗，描述细腻，道尽老年人的生活特点和万般苦痛，劝人要孝敬老人，尊重老人，并委婉告诉人们，人人都要经过老年这一阶段，孝敬老人也是尊重自己。过去，有人用这首《老来难》写出一个老人拄杖的画像，形象逼真，农村人贴在屋里，用来提醒人们的孝敬心，久传不衰。
狼人和吸血鬼之间的大战还在继续。当麦克尔（斯科特•斯比德曼 Scott Speedman 饰）和西丽妮（凯特•贝金赛尔 Kate Beckinsale 饰）还在企图以自己薄弱的能力阻止这场大战时，阴谋家们的杰作又诞生了――狼人和吸血鬼融合的具有超强能力的种族――“血族”。马克思（托尼•库兰 Tony Curran 饰）便是便是这个种族的第二代。他杀死了父亲，夺取了密钥和西丽妮的记忆，救出了一个是狼人、一个是吸血鬼的被囚禁千年的孪生兄弟，企图一统狼人、吸血鬼和人类三大种族。
第三步，耗下去就赢了。
郑氏的教导，从两件事上让他获益匪浅。
相信我，他们很快就要自食其果。
当张良说出的来的时候，刘邦的反应完全在意料之中，愕然与不相信。
为破获一起涉案金额巨大的电信诈骗案件，原刑警队副队长邝钟临危受命，与朱西宁、马赛等人紧急成立第十支队——反电诈支队，与越发猖獗的电诈犯罪集团斗智斗勇，他们发挥各自所长，竭尽全力保护人民群众的财产安全。办案过程中，他们不被理解，甚至被受害人谩骂，困难重重。队员们真正感受到了“反电诈”三个字的沉重与艰难，在队长邝钟的带领下，队员们越发默契，侦破一起起电诈案件。在破案过程中，邝钟发现了电诈案的幕后黑手——来自境外的诈骗团伙头目“金主”，邝钟不惜一切代价追踪“金主”的行踪，几经周折，终于将设立在境外的诈骗窝点一网打尽。
The traditional way:
《密盗藏刀》：故事发生在上个世纪乱世时期，我国军阀混战，抗日烽火四燃。 一个夜黑风高的雨夜，北平一家知名当铺“聚金门”正准备打佯时，突然，一个头带斗笠、带着面具的神秘人，令当铺的伙计惊恐万分！然而，经过一番对话，把当铺伙计得知，他原来就是警察局一直通缉的革命党要犯董汉山。这次来到北平，主要是为了替组织筹取资费以及暗杀督军孙有志。然而，就在聚鑫门盘到这来自八百年前宋朝“姜乙”所烧制的稀世珍宝“火翎鸟”的消息一传出，便掀起无数风波，令北平城的高官、富商、黑帮以及军阀大帅等等，都对其宝物虎视眈眈，各自都想占为己有。却不知道该宝瓶，即将给他们带来一场杀身之祸。 经过一番波折后，一连串诡异离奇、悬念重重、匪夷所思的难解谜案发生了。首先是胡家兄弟同女婿接连死在了密室里，紧接着，妓院的老板马蹄莲、占山为王的土匪铁烙头、强盗恶霸的李小霸、八旗遗少伊兰与投靠日本人的汉奸陈武松...
……杨长帆尴尬道，这不等于没说？你要的道便是此理，人人懂人人遵，这就等于没说。
Q: In your opinion, is it important to understand domain expertise when solving data science problems?
Don't rely solely on internal defense mechanisms
