王尚书虽不喜张扬，见他们父子这般，也不免暗自得意。
The strategy forgot to say the defense coefficient. . . Defense X 3% is about the actual defense. On the 14th floor, I have already commented on how to verify this point.
奇怪的是，宁文源的每一步进展，山田都能及时掌握。危机四伏，许江果断向宁文源亮明身份，密议对付山田的办法。一场激战后，日本宪兵队被歼，但狡猾歹毒的山田却悄悄地带着小队人马隐蔽跟随宁文源。触动机关，地宫显现，一场为守护国宝的决死之战展开了。
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都市亲情剧《丑角爸爸》，由河北影视集团制作有限公司、河北电视台等单位联合出品拍摄。这是河北影视集团有限公司注册以来首部大制作电视剧。这是一部表现父女情深的都市亲情伦理剧！这是一部表现博大精深京剧艺术文化内涵的精品力作！这是一部表现戏曲演员爱情、事业和奋斗的人生大戏！这是一部向所有坚守戏曲舞台、传承戏曲文化的戏剧界朋友表达崇高敬意的献礼之作！
一直没有回来，已经派人去请了，可是没找到人……没找到人，什么叫没找到人？吕雉已经有急怒之下，语气很是严厉。
九朔满大（菊池风磨饰）是楼龄88年的5层杂居楼“巴别九朔”的新晋管理员。27岁的他梦想成为一名编剧，有一天，从地下一层的杂物间误入实现所有愿望的虚假世界“巴别”。在那里满大看到的是现实世界中放弃成为导演梦想的好友后藤健和古怪的大楼的租户们。为了从说出某一句话就回不去现实世界的“巴别”中救出同伴，满大在神秘少女的引导下揭开了大楼的秘密。
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故事讲述革命青年容亨抵达北京后，于当时动荡的时局里，所发生的一段段曲折感人故事。容亨（潘志文）抵北京后，巧遇其姐容达（鲍起静）与姐夫梁节操（王伟），而亨此行乃代表南方政府为谈判事而来，为了解北京实况，往访任教于北京大学的顾学儒（刘纬民），得学儒之邀加入国事研究社，并得学生周启华（刘松仁）为私人助理。亨应邀到北京大学演讲，邂逅上海大亨之女施婷婷（米雪），婷婷初与启华相好，但遇上亨后，便对启华冷淡，启华无奈，唯决意退出情场，寄情于学运与革命事业。南北政府谈判破裂，亨被勒令离境，却暗中潜回，于幕后策动五四运动，深得启华及大部分学生支持，亨行踪被节操发现，遂设计捕亨。亨被判死刑，幸得婷婷及其父之助，得免死，改判终身监禁；而达与节操亦为此事夫妻反目。众人为了营救亨，牵引也一串串故事。
《陀枪师姐4 国语版》是香港无线电视制作的时装警匪电视剧的第四部，由香港TVB金牌警匪剧监制邝业生执导。自1998年至2004年共播出四部，本部剧集中除了继续起用欧阳震华、蔡少芬、魏骏杰及滕丽名等原班人马外，还有林文龙、蒙嘉慧、张慧仪及麦包等人加入。
那告诉他你瞧不上我？更不要这样。
转头大声问众茶客：这小戏好不好看？众人齐声应答：好看。
And then she sends …
丁遇锋（秦昊 饰）被父亲丁阳国（张笑君 饰）的老战友林奇（米东学 饰）抚养长大，和林家女儿林舍舍（张嘉倪 饰）相爱，两人青梅竹马。长大后的丁遇锋，在一次机缘巧合之下，他进入了廖氏集团旗下的高端派对公司，他移情别恋，与公司CEO廖燕蝶（崔智友 饰）相识，两人日久生情。而此时，廖燕蝶的弟弟廖泽楷（孙亦沐 饰）又误打误撞的对正处于失恋伤心中的林舍舍情有独钟。而从小与母亲离开丁遇锋的哥哥丁默（李东学 饰）回国，打破了四人平静的生活，渐而揭开了一段不为人知的黑暗往事。
二十年前一宗手术,令两名儿科专科实习医生况丛昕（马国明饰）与许甘枫（郑嘉颖饰）决裂。时日过去,丛昕当上顶尖医院安妮医院的小儿外科顾问医生,而一心捍卫生命的甘枫却于一间二线医院落脚,两人本来各走各路,岂料因一宗肝移植手术而再次碰头,命运亦从此连上。丛昕施计逼令甘枫加入安妮医院,再找上昔日战友心胸肺外科医生章以芯（锺嘉欣饰）,外科主管麦海琪（周家怡饰）打造出一支完美团队,目的只为拼凑心中蓝图,为兴建香港第一所儿科中心铺路。经历一个个病童的生死故事,令原本势成水火的丛昕与甘枫逐渐解开心结。此时,专科医生文柏熙（罗子溢饰）与专科实习医生连卓盈（张宝儿饰）竟发现二十年前的手术竟牵涉一个重大医疗失误,而当中的主刀就是安妮医院附属的东亚大学医学院院长锺怀霜（龚慈恩饰）,众人决定将真相揭开……
昭和52年，对金钱和男人都很随意的母亲，在贫穷的炭矿町抚养着古贺。他一心希望带着妹妹去东京，于是在上司中野哲司的指导下，进入了国民证券——。数年之后，古贺以某件事为契机而开始的复仇，为日本经济埋下了一个隐患
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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).
