一个由四人组成的团队从总部派往维修一个通讯站，突然在一座山的山峰上遭遇了恐怖袭击。两个被征召的土耳其士兵，一个受过教育，富有的年轻人，另一个粗鲁的街头聪明的恶棍，不得不抛开他们的分歧，学会相互信任，以度过一个无情的局面。
幼年时，林佳因家中变故被父亲林世渊独自一人含辛茹苦带大。林佳长大后格外任性，做事不计后果。林世渊意识到女儿的问题，为挽救女儿，将其赶出家门，让她从基层职工做起，接受社会锻炼与改造。失去富裕生活的林佳负气出走、流落街头，被北京胡同里土生土长的快递员陈曦所救。普通的百姓生活让林佳无从适应，更惹出重重祸事。面对齐心协力共度难关的陈家人，林佳心底的善良被激发。陈曦对爱情、家庭的责任感教会了林佳如何重新塑造自己，也带领林佳用劳动创造价值。陈曦在日夜相处中改变了对林佳的印象，两人就此相爱。而此时，林佳昔日男友黄在远再次出手欲重新追求改头换面的林佳，林佳的亲生妈妈也从美国衣锦还乡，并试图让林佳重新过上不用劳动的生活，林佳和陈曦之间的感情变得岌岌可危。最终，林佳克服重重阻碍，奋斗成长为对社会有用的正能量女孩，也收获了和陈曦的爱情。
该剧以远古帝王大舜传奇曲折的一生为主线，讲述了尧、舜、禹三代历经磨难、治理水患，为民造福、成就伟业的故事。
上世纪六十年代初，文化大革命前夕，三个风华正茂的女孩——席慕容、于虹、庄楚，即将高中毕业，向往着爱情、理想、革命……
一吻定情2 LOVE IN 冲绳：恋爱少女的圣经《一吻定情》重磅回归！第二季将在琴子和直树甜甜蜜蜜的冲绳蜜月旅行中拉开序幕。入江夫妇在飞机上遇到的新婚夫妇巧和麻里，让琴子不知为何有种奇怪的预感。果然，到了冲绳之后麻里提出换夫，一直粘着直树，害的琴子完全没心情享受蜜月该有的甜蜜。此时琴子面前又出现了奇怪的外国游客……
影片讲述了大西洋上有一座盛产黄金的“理想岛”，找到它是辛巴达的梦想。但是作为一名造船厂的小工，辛巴达连出海的资格都没有，直到赌场的老板娘帮他赢了三个“海盗”，辛巴达终于得到了一艘船和这三个仆人。就这样，没有运气的辛巴达，美人鱼公主雪莉，吃货卡卡和萌猫多姆组成了一支航海队伍，向“理想岛”出发了。他们遭遇了风暴和巨浪，以及王国的卫队军舰，还有可怕的海底怪物…终于到达了“理想岛”，但是“理想岛”上隐藏着更恐怖的秘密——重生的海神波塞冬在等着新的躯壳的到来。
跟孤魂野鬼般游荡了一个多时辰，正要退回去，忽听二门外有人说话。
"If you call the police and file a case, you can recover as much as you can."
影片主要讲述了1941年，渊子崖村囤积八路军公粮的事实不胫而走。日本侵略者蜂拥而至，企图攻占渊子崖，夺取公粮。村长林凡义率领村民用土枪土炮浴血抗击，展开了惨烈的渊子崖保卫战。谱写了一曲中华平民抗日的辉煌篇章。
由于一段时间内涉及女性的犯罪频发，安东市公安局决定成立女子特案组，专门处理此类案件。原刑警队女探长陆捷担任组长，又调入退役的女特警赵欣瑜和刚刚警校毕业的时尚女孩周菲菲，以及电脑高手罗浩，这四个人性格反差很大，一开始就很不搭调。在一次抓捕毒贩的过程中，陆捷的丈夫孙刚不幸牺牲，凶手在逃。陆捷悲痛万分，发誓一定要将凶手绳之以法。
詹姆·兰尼斯特（尼古拉·科斯特-瓦尔道 Nikolaj Coster-Waldau 饰）试图召集河间地驻军北伐异鬼，却发现艾德慕·徒利（托比亚斯·门基斯 Tobias Menzies 饰）已经包围了奔流城。
站在如今的世道上，杨长贵几乎就是对的了。
Chapter VII Supplementary Provisions
富家小子郝笑文（郝邵文 饰）携半路认识的“侍女”丑妹与先后到达的释小宝、小莹进入忍者学校学习，唯利是图的忍者学校对笑文大门敞开，但小宝和小莹就只有靠实力争取入学的机会。四个新同学自此开始了在忍者老师一元（吴孟达 饰）和二次的指导下学习忍术。这帮顽皮儿童在生活和学习的各方面都不忘寻找恶作剧的机会，使学习手里剑、潜水、吃饭都变成了一场场笑闹剧，催泪弹更成了他们哭丧赚取外快的绝密武器，连校长（黄一飞 饰）也败在他们的手里。某日，一名自称绝世忍者的大叔拜访忍者学校，此人十年前在忍者比赛落败后一蹶不振，苦练多年只为寻找当年的劲敌，而他当年的对手，居然是一元老师，四个小家伙受大叔求助，究竟该如何应对？
队长若是有兴趣，还是另派身手高强的人前去查探，重新再绘制一份。
HBO亚洲原创黑暗悬疑影集
Ma Jinyu: In a muddle-headed way.
——————————————————————亭长吴仲的府邸位于镇南，背后不远处便是香溪河，炎炎晓日，河风徐徐，很是凉爽。
Data Poisoning Attack: This involves inputting antagonistic training data into the classifier. The most common type of attack we observe is model skew. Attackers pollute training data in this way, making classifiers tilt to their preferences when classifying good data and bad data. The second attack we have observed in practice is feedback weaponization, which attempts to abuse the feedback mechanism to manipulate the system to misclassify good content as abuse (e.g. Competitor's content or part of retaliatory attacks).
