改编自日野草的同名系列小说，主角义波生来欠缺情感，进而接受委托替代他人复仇。委托人从高中生、被骗婚的女性至连续杀人事件的受害家属都有，义波将依委托人要求，选择另目标身心最残酷的手段报复。与其同伙的另有数人，并由一位代号TAKER的少女支配，开启了复仇事业。
电影《我的上高》以上高会战为背景，再现了上高会战时期，上高普通民众支援抗战、痛击日本侵略者的一段感人故事。闻名中外的“上高会战”又称“上高战役”或“锦江会战”，被称为是上世纪抗战以来最精彩的一战：1941年3月，驻南昌的34师团大岛茂因友邻第33师团预定要调到华北，要求33师团走前配合自己扫荡周围的中国军主力，却因两个师团严重不配合导致34师团扎进4个中国军的合围圈，是为“上高战役”。中国军队统计击毙日军大佐联队长滨田以下日军15000余人，日军自报伤亡千余人。
以此为契机，这两个性格有些古怪却灵巧可爱的女孩开始了她们伟大的友谊……
一个不知天高地厚的高中生成为大企业的领导之后发生的一系列故事的浪漫喜剧。徐仁国在剧中饰演的角色是高中曲棍球队的主攻手，是该校最具人气的高中生。他将代替身为IT专家的哥哥成为某公司的企划室长，上演一系列曲折有趣的故事。
第一集的故事是以当年帝门公司一部热门青春恐怖片《惊声尖叫》为主线，穿插了《我知道你去年夏天干了什么》、《万圣节》、《都市传奇》、《黑客帝国》、《女巫布莱尔》等影片的经典模仿片断，而结尾处调侃《非常嫌疑犯》的桥段，在让人忍俊不禁之际，更叹服编导的想象力。第二集的故事则另辟蹊径，将在第一集中幸免的灵异恐怖片列入开涮名单。去年重映的
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是Stay Night Mystery系列的第三弹，此系列共有三部作品。 被逼入绝境的渣男的闻所未闻的出 轨直播！应该保护的是自己？妻子？还是出 轨对象？直播背后隐藏的冲击性的阴谋是什么？！境通已有妻子，却与公司内多名女性持续着出 轨行为。某天，他再次骗妻子要去出差，其实是和出 轨对象玩乐。但是第二天早上醒来...他的脖子上被人装了炸弹！？“从现在开始在网上直播出 轨。如果关掉直播或者观看人数低于5人，脖子上的炸弹就会引爆。”吓死之余，他接连叫来他的出 轨对象们。接着，一无所知的妻子打来电话。又接着，同事出现，事件往出乎意料的方向发展！
Xiao Bian recommends the second one. Find the station you want to take through the road map, and then click "Schedule Inquiry" to come out!
影片改编自阿加莎·克里斯蒂的同名小说，将故事背景搬到了现代。讲述了一起发生在火车上的谋杀案。
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爹、娘、姨娘。
张无忌有这个自信，因为他是张无忌，所以不管什么武功一学就会，一练就精。
《美式主妇 American Housewife》讲述一个自信满满、从不后悔、身型丰满的家庭主妇，在一个云集各位所谓“完美”母亲的富人镇Westport，抚养自己三个缺点重重孩子的故事。 Katy Mixon饰演Katie，一个体型较大、意志坚强的母亲。Diedrich Bader 饰演Jeff Otto， Katie的老公。Jeff 无论Katie的身型多大，都深爱着她。他总是会在Katie不靠谱的计划扮演做出合理、逻辑事情的人。 Ali Wong 饰演Doris,一个责任心重、凡事亲力亲为的母亲。对于像复活节用的大型复活蛋和发送正确的圣诞卡之类事情上心。跟Westport其他一个模子出来的母亲格格不入。不过其他主妇经常会利用她的热心来指使她做事情，有种欺负人的态势。 Meg Donnelly饰演Taylor，Katie的大女儿，，原本还是笨拙﹑家里宅的她，在三个月前突然变得漂亮，现在她得面对自己的新人生阶段。该角原本由Johnny Sequoyah扮演。Carly Hughes 饰演Angela, 一个时髦、过分诚实的女人，正经历一次糟糕的离婚。
愚人千虑必有一得
詹姆斯·达西将打造其导演处女作[意大利制造](Made in Italy，暂译)，连姆·尼森、米歇尔·理查森、比尔·奈伊、杰克·劳登加盟该片。影片故事讲述波西米亚艺术家罗伯特(连姆·尼森饰)打算卖掉妻子遗留下的房产，转而和关系疏远的儿子杰克(米歇尔·理查森饰)来一场前往托斯卡纳的旅行。该片将在美国电影市场交易。
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等看见黄瓜黄豆带着一行人走近，众人都发愣发傻——一个也不认识，他们也认不出张杨了。
程景墨是茶商大家族的继承人，更是个热衷于山水笔墨的逍遥公子，而阮秋水是个精算能力一流、背负父亲债务和家庭重担的坚韧女生。剧中二人的情感及命运正如“水墨”一般，相互交融难舍难分，然随时间的流逝，他们也将面临“水染墨成浊”的迷局困境。
-Coding: N categories are divided M times, and one part of the categories is divided into positive classes and the other part is divided into negative classes in each division, thus forming a two-classification training set. In this way, a total of M training sets are generated, and M classifiers can be trained.
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