影片讲述大侦探在东方快车上巧破一桩谋杀奇案的故事。波洛乘上东方快车，夜间三次被吵醒，第二天清晨便发现同车的美国富商雷切尔被人谋杀，死者被戳了12刀。波洛根据他所观察到的各种可疑迹象以及同车人士的讯问，并结合美国实行的12人陪审团制度等情况进行逻辑推理，成功地揭开了一起“集体复仇”奇案。
高尔夫（提拉帕·洛翰那 Teerapat Lohanan 饰）从小生活在一个破碎的家庭中，从未真正享受过亲情的他自然养成了桀骜不驯而又暴躁多变的性格，他整日生活在深深的孤独之中，觉得世间无人能够懂得他的喜怒哀乐。
【孔升妍】饰演比男人更像男人的泼辣姑娘【狗屎】。为了在竞争激烈的市场底层生存，放弃了女性装束、打扮成男人模样，只要给钱什么工作都能办到，劈柴、运米、宰杀活鱼，甚至还会劝架。
很显然，对于项羽的想法，他有些不同意见。
20世纪70年代，一场大火把本来温馨的一家人拆散，警察蒋定邦认为妻儿已葬身火海，于是伤心前往英国。二十年后，回到香港的定邦在许多场合认识了香港上流社会的大亨齐乔正。但定邦觉得此人并非善类。一次杀人事件，被告人乔正的儿子齐浩南被告上了法庭。而这时，定邦才突然发现乔正的妻子正是自己以为已死去的前妻，而浩南就是自己的儿子！浩南视乔正为偶像，明知此事是乔正所为还是替他入狱。而另一方面，和乔正颇有渊源的石常春的女儿——石伊明从英国归来，数次邂逅了浩南。亲情与爱情、正义与邪恶在浩南的心中交织徘徊，二代人的恩怨情仇能否在浩南这代化解呢？
可是，板栗能放过他么？他拉着大苞谷，不由分说就冲进了粪池。
《制作人(Producer)》以电视人聚集地首尔汝矣岛为中心，讲述每天去电视台6楼上班的PD们(制作人/导演)作为一般上班族的办公室故事，加入综艺部(艺能局)各种各样故事的综艺电视剧。
Neal Caffrey（马修•波莫 Matthew Bomer 饰）是一个英俊迷人的犯罪大师，4年前因为一宗伪造国债案被联邦调查局的死对头Peter Burke（蒂姆•迪凯 Tim DeKay 饰）送进了监狱。Neal因为挚爱Kate（萝丝•拜恩 Rose Byrne 饰）的突然离去，毅然选择了在刑满释放的前夕逃狱。Peter在当天就抓捕了Neal，为此Neal的刑期又多追加了4年。Neal为了自由也为了早日找到Kate他顺利利用自己犯罪大师的优势成为了FBI的特聘顾问，并且成了死对头Peter的搭档，俩人合体屡破奇案。Neal由于戴着GPS脚铐，行动受到限制，所以他暗地里让自己的老搭档Mozzie（威利•加森 Willie Garson 饰）帮他寻找Kate的下落。扑朔迷离的真想慢慢展开，一切充满了阴谋的味道。
等待是讲述了关于Shiv和塔拉之间的特殊关系的故事，阴差阳错间他们帮助对方在医院护理各自的配偶而突然昏迷。在医院的ICU，两个生命在平衡中悬着。这是一部关于悲伤的电影，但它也是关于用乐观面对它，学会用勇气生活，用信心去爱，用希望去笑。
1. HTTP flood attack
故事是山本美月饰演的在一间小型影视制作公司工作的主人公玉木枫，在采访于快餐车上打工的神秘厨师征史郎时，以「与重要的人一起度过的时间的宝贵」为主题的爱情故事。
二十集电视连续剧《百年虚云》是以中国近代禅门宗师虚云长老心坚行苦，慈悲济世的一生为蓝本而编剧的故事。
尹旭这才松了一口气，转身对着榻上半蒙脑袋的嬴子夜说道：好了，子夜姑娘没事了。
周篁捂着额头道：不是我贫嘴，是三姐姐行事太反常了。
有一天他们在那里遇到了一个叫鲍伯的神秘陌生人，和一个舞台剧剧本——“飞行教室”。随著创新的音乐和RAP歌词，它逐渐成了小鬼们学校圣诞节的独特表演。即使是叛逆的蒙娜都答应参加他们的表演，因为她从没遇过任何人像强纳森这么亲切。
于是，当她出现在板栗面前，板栗丝毫没发现异样。
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.
