公安局重案组组长周远（郭晓东 饰），因为一次抓捕毒贩的卧底行动，意外认识了女编剧白小鹿（吴谨言 饰），她的冒失差点导致行动失败。陆昊（赵顺然 饰）从一个高校的毕业生主动调入重案组，渴望成为一个优秀的警察，却在过程中和周远的“家长式”管理进行了一次次碰撞。周远与前女友林瑶（赵予熙 饰）的感情破裂而阴差阳错地搬入了白小鹿的家中，开始了这对欢喜冤家浪漫满屋式的同居生活。与此同时，白小鹿的好友，御姐袁明清（潘时七 饰）在相处中，渐渐被陆昊这个单纯真挚的男孩打动。伴随着案情的发展，两对情侣互相影响，互相成长，互相懂得了，原来对方才是自己一直在等的那个答案。
就在“上海五万人”举办前夜，多年来努力的目标眼看就要实现，ROCKY却收到了MAY的消息！ ROCKY不顾团队所有人的反对，一意奔回家乡见MAY一面……他相信他绝对可以及时返回，顺利创造奇迹……
1941年我军截获日军准备进攻太行山土匪山寨青龙寨的情报，指派兵工厂厂长赵刚查明情况。赵刚尾随日军密探来到了青龙寨，却被当作奸细被抓。寨主之女赵红花不愿嫁给山寨的接班人江大龙与赵刚合作出逃，日本人趁机占领青龙寨。红花将拯救山寨的希望放在国军营长唐淮川身上，却迟迟等不来支援只得率部攻山救父。赵孔武为掩护女儿红花牺牲，赵刚救出了红花，红花加入了八路军。独立团成立，赵刚任政委还带来了未婚妻杨柳青，红花被迫收起对赵刚的好感。一次战役中，杨柳青因破译日军电文失误导致独立团遭重创，杨柳青失踪。红花帮助悲痛的赵刚走出低谷，两人的感情升温时，杨柳青却回到了独立团。日军利用杨柳青的求胜心切设计陷害，赵刚营救杨柳青遇险，杨柳青为保护赵刚牺牲，临终前真心祝福红花和赵刚。红花和赵刚带领独立团终于击败日军夺回了青龙寨。
Don’t Say Good Bye -- CNBLUE
韩信不禁摇摇头，难道自己的功业之路就这样难吗？一路前行，韩信越走越远，他想起来很多的事情，回顾了过去许久的经历，难免感慨。
1869年，一列驶往美国德克萨斯州科尔比镇的列车，羁押着即将被送往当地处决的杀人魔头卡文迪什，未料途中卡文迪什在同伙的协助下逃脱。同在囚犯车箱内的印第安人杀手Tonto和联邦检查官约翰·雷德历经万险，侥幸逃生，谁知却被后者投入监牢。约翰身为骑警的老哥丹率手下追捕卡文迪什，结果遭到对方残忍屠戮。随行的约翰在越狱逃走的Tonto的帮助下再度捡回一条命，并得知骑警中叛徒的真身。对于这个本应死掉的人来说，也许只有戴上面具才能匡扶正义。
2008年奥运，跆拳国手苏丽文与宋玉麒虽然没有拿到金牌，但是他们的跆拳道精神却感动了全球观众，在当今全球金融风暴来袭、全球暖化之际，大家都在疾呼要节能减碳、改变奢华浪费的生活价值观，学者也提出电视传媒是影响阅听众最大的效应传媒体，不应该只做些叫大家如何花钱买名牌或如何嫁入豪门，不符现实生活的节目内容。
此剧讲述一个原本以善良闻名的家庭主妇因某种原因而不得不伪装成有着“魔女”恶名的双胞胎妹妹，过上双重生活的故事。
Researchers used standard psychological methods to study the changes in climbers' brains when they analyzed various handles. They first noticed that experienced climbers and novices can identify each handle according to the type of grip they need. For example, in their psychological representation of various handles, all those handles that need to be grasped by wrinkle methods form a group and are distinguished from handles that need to be grasped by other methods. This grouping method is unconscious, just like when you see poodles and Great Dans, you immediately know that they are all members of the canine family, instead of saying to yourself, "Both are dogs."
说话间，小厮们七手八脚地抬了胡镇，同来的公子们围随，也不吃饭了，呼啦啦就往外涌去。
最后，准备扎上袋口的时候，忽然想起娘的话：这要是那些抄家的人找到这暗柜，却发现里面啥值钱东西都没有，肯定不依，说不定就会对他们姐弟严刑逼供——这是红椒姐姐说的。
故事以1934年的白洋淀为背景，以嘎子梦想参加八路，梦想得到一支属于自己的真枪展开。奶奶为了保护八路老钟牺牲了，嘎子只身上县城找传说中的罗金保，打鬼子替奶奶报仇。在县城结识了集贤居少掌柜佟乐，嘎子仇没报，反而陷入鬼子追杀。在佟乐和一个神秘便衣的帮助下，脱离险境。
江惠娜（尹恩惠 饰）是韩国实力最雄厚的财阀江山集团的唯一继承人。从小过着公主一般锦衣玉食的生活，但由于父母早逝，自小在爷爷严厉的管教下孤独成长的她不知道什么是真正的亲情和友谊，从而造成她蛮横骄纵和以自我中心的个性。徐东灿（尹尚贤 饰），一个为了赚钱当过牛郎的男人。以行骗为生，扛着巨债的他尝尽了人世间的酸甜苦辣。这两个根本就没有交集的男女因为一场小型车祸而相遇，刁蛮公主江惠娜更是因此获得了人生中最大污点——被罚150小时社区服务。正当她要狠狠报复徐东灿时，这个生活在社会最底层的男人却在惠娜爷爷的授意下摇身一变成了她的首席执事。这对欢喜冤家将会擦出怎样的火花，爷爷的良苦用心又会不会成功呢？
2. The transition of fake anti-counterfeiting labels under light is unnatural. The characters of fake inner ring NBALOGO and outer ring are independent transitions and will not change with the light as a whole, but really the whole changes with the light.
他苦着脸道：爹，不就是我儿子不如你儿子聪明乖巧么。
期间，有神秘女子（文咏珊饰）到监狱探望Laughing，这女子隶属比警队更高层次的保安局，Laughing入狱是再次担当卧底角色。当日，杀苏星柏是另有其人，保安局副局长（麦长青饰）怀疑整件事跟潜藏警队的黑警有关，所以借势要Laughing入狱调查。
一个对外称为文秘学校的民办专科学校闹得社会上沸沸扬扬,人们都在谈论这所学校的内部秘密:一是全是女孩子,二是以武术为主课,听说是培养女保镖的.于是乎,常有人在学校近旁探头探脑,想看个究竟,可又看不出任何不同.原来,这学校的武术课都安排在凌晨和晚上.
1961年夏， 艾米尔·黑尔贝格刚刚从军队退役复员。 他来 到了位于巴伯斯贝格的DEFA电影公司：这是一个充斥着无尽的魔幻感和极富创造性的乐观主义的地方。在一扇巨大的拱门后面，他看到了历史悠久的被称为“梦工厂”的电影公司。他的哥哥亚亚历山大在这家公司的置景组工作， 他给艾米尔谋到了一份差事。虽然艾米尔对电影行业知之 甚少，但因为他还没有任何对未来的规划，便勉强接下了 差事。然而，当他为一部电影做群演时，他遇见了一位名 叫米露的法国舞者，一切开始发生变化......
圣诞老人是圣诞节的象征，传说中的圣诞老人会在圣诞前夜驾着由驯鹿拉的雪橇，将礼物送到千家万户。然而，随着人类社会的不断进步，已经没有什么人再相信这个流传了很久的传说，没有人再相信圣诞老人的存在了。然而，小男孩克劳斯(乔什·哈切森配音)却不这么认为，尽管他的父母和周围的朋友都告诉他圣诞老人只不过是个虚构的人物，他本身根本就不存在，但克劳斯却坚持相信圣诞老人的存在，因此，克劳斯经常会遭到同伴的嘲笑，但他始终没有动摇他的信念。
For codes of the same length, theoretically, the further the coding distance between any two categories, the stronger the error correction capability. Therefore, when the code length is small, the theoretical optimal code can be calculated according to this principle. However, it is difficult to effectively determine the optimal code when the code length is slightly larger. In fact, this is an NP-hard problem. However, we usually do not need to obtain theoretical optimal codes, because non-optimal codes can often produce good enough classifiers in practice. On the other hand, it is not that the better the theoretical properties of coding, the better the classification performance, because the machine learning problem involves many factors, such as dismantling multiple classes into two "class subsets", and the difficulty of distinguishing the two class subsets formed by different dismantling methods is often different, that is, the difficulty of the two classification problems caused by them is different. Therefore, one theory has a good quality of error correction, but it leads to a difficult coding for the two-classification problem, which is worse than the other theory, but it leads to a simpler coding for the two-classification problem, and it is hard to say which is better or weaker in the final performance of the model.
