改编自直木赏作家角田光代的同名小说。专心在家育儿的主妇里沙子（柴崎幸），正为了小恶魔期的女儿头痛不已，虽然丈夫・阳一郎（田边诚一）下班后会稍微帮忙，但育儿的疲倦和旁人的意见让里沙子日渐失去信心。正当里沙子焦头烂额之时，没想到竟被选为候补的国民参审员，即使是候补，也得每天出席。无法拒绝国民义务的里沙子，只好每天将女儿送去婆家，再至法庭聆讯。这次的案件，是一位年龄和里沙子相近的年轻妈妈・安藤水穗（水野美纪），「蓄意」将女儿溺毙的虐童案。听着被告丈夫・安藤寿士（真岛秀和）的证词，即使大部分的参审员都认为安藤是个好好先生，但里沙子却有种说不出的疑惑。而接下来夫妻双方家长的证词，更让里沙子宛如看见自己的人生。
……《笑傲江湖》原著小说，电视剧，乃至衍生出的《东方不败外传》短片，哪一个不是人气高到爆，所以，《笑傲江湖之东方不败》电影从刚刚确定拍摄的时候，就一直备受关注。
但是今天，他却打破了一贯的行为，自从看了天启的那条微-博，国术，只杀敌不表演。
是你们变了，我可没有变。
这位和尚至少说对了一件事，他口中的道士皇帝这当口儿真的没法安心修仙。
本作品由《家政妇三田》组合的游川和彦担任剧本，大平太担任制作。合格率100%的神秘家庭教师？托拉科的根津寅子，年龄和所面临的问题各种各样，“想让孩子考上志愿学校！”有着这样共同愿望的母子3组教正确的钱的使用方法，救助的身姿被描绘。
为了传统，婉仪循规蹈矩，向现实妥协，向礼教退让，最终放弃真爱，毁灭自己；为了翻身，秋桐坚强不屈，披荆斩棘努力求索，最终不仅事业又称，更赢得真爱。
男主是豪门继承人，小时候因母亲去世养成了叛逆狂傲的性格，后来见到女主对她一见钟情，然而当他看到父亲带回来的新妻子的女儿就是女主的时候，一腔爱意化为怒火，对女主展开各种折磨，伪兄妹的虐恋故事就此展开。
许朝光我先不与他论，再来坏我事的，下场只会比叶麻更惨。
Defined is used to define modules, and RequireJS requires each module to be placed in a separate file. According to whether there is dependence on other modules, it is divided into independent modules and non-independent modules. ?
以后你们不要问我为什么跪着看《佛本是道》。
西州国九公主小枫和中原太子李承鄞，为维护两国和平而联姻，就在两人感情渐入佳境时，小枫突然回忆起李承鄞杀害自己家人的事情，原来他们二人曾彼此深爱，但却双双落入忘川，忘记了彼此。面对权力与爱情，他们将做何选择……
Ace Training Program//150
这次我认了。
徐天留美十年，曾经愤世嫉俗的“社会青年”在感情危机和事业低谷的双重打击下决定回国，不巧却因为旧疾复发病倒在机场，紧要关头换了一颗心脏保命。手术之后一直住在母亲刀美兰的婚姻介绍所，碰上了前来相亲的梁晓慧，两人从互相讥讽到了后来成为了精神伴侣，梁晓慧一度认为徐天和在事故中过世的前夫过于相像，以至于一直不敢确定这种妙曼的暧昧，直到心理医生边志军化解了晓慧的困惑。而偶然的一次电梯事故，晓慧的助手贾小朵莫名的喜欢上了这个中年大叔徐天，感情的萌芽在这几个毫不相干的人物间蔓延生长……..
In a tcp connection, Rst means reset, which is used to close the connection in case of abnormality. When the sending end sends rst message to close the connection again, it does not need to wait for all the datagrams in the buffer to be sent out, but will directly discard the data in the buffer and send rst message. Similarly, after receiving the rst message, the receiving end will empty the buffer and close the connection, and does not need to send ack message for confirmation.
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
