任时完([辩护人、未生])饰演首尔厅调查5局2科1组新上任的组长黄东柱，他左右逢源，并以独特的毒舌能力显得非常出众。高我星([汉江怪物、火星生活])饰演租税5局的调查官徐慧英，她有著比一般人更精准的直觉与调查能力，比任何人都积极并带领著整个团队。孙贤周([隐秘而伟大])饰演前国税厅总厅调查局长、现任首尔地方国税厅厅长印泰俊，他拥有敏锐的头脑和出色的职场判断力，一直保持着堂堂正正又高傲的态度。朴勇宇饰演调查5局的吴影。他以前也曾是租税局的王牌，曾经很活跃但现在不可同日而语。该剧由李胜英执导，金铉贞(《操控》)操刀剧本。
王爷已定下起兵谋反的时间，皇帝已察觉却不愿轻举妄动，苏灿为寻爱人而来，却遇与爱人一般模样的女子，她的出现却是要刺杀皇上，为了阻止被搅入这场政变，最终他做了改变人生的决定。
为救即将灰飞烟灭的二姐，玉帝的小女儿小七（林依晨 饰）偷偷下凡寻觅二姐（郭妃丽 饰）在人间的情郎劳夫子（谢君豪 饰），误打误撞认识了正在放风筝的童远（胡歌 饰）。天不怕地不怕的小七在人间的这段日子，与善良宽厚的童远互生好感，然而因为小七偷下凡间的事情被玉帝（徐锦江 饰）发现，小七被迫与童远分离返回天庭。玉帝感于童远的正直宽厚，决定收走小七的仙法让她跟随童远在人间学习，却又担心不谙情事的小七对童远产生感情，遂抽掉了她的情根。来到人间的小七为了能够完成玉帝制定的做好事的目标尽快返回天庭而不断努力，百宝锦囊获得的法术也越来越多。然而渐渐成长的同时，她被抽掉的情根又重新生长，曾经对童远产生的爱情又恢复到记忆里，面对人仙不得相恋的天规，二姐与老夫子的前车之鉴，有情的二人又该如何面对这份爱的抉择？改编于民间传说《天仙配》。
《东山学堂》是一部立足史实、关照现实的电视剧。在中国电视剧史上，是反映一代伟人毛泽东青少年时代成长历程的电视剧，肩负着里程碑式的探索意义和使命感。全剧通过描写毛泽东在东山学堂就学，结交新老师、新朋友，接受新式学堂教育，形成新的人生观和世界观，决心“以天下为己任”的过程，真实还原一代领袖如何由一个普通的农家孩子，成长成为一个胸怀大志、心忧天下的青年的过程，展现20世纪初期的时代风云，体现不同阶层的人群在历史洪流中的生命选择和生存状态。
弟弟这么懂事，板栗为自己的小人之心惭愧不已，看着郑氏摊摊手。
当她毕业后，她和好友Kasfiya去遥远的沙漠王国Hinfara教书。她们一到达Hinfara，Kasfiya就被安排到宫里做Admed国王的侍妾。皇家算命师预言，能为Admed国王诞下继承人的女人已经来到Hinfara。因为Kasiya已有爱人，并且误会Michelle要抢走她的法国男友Robert，Kasiya设计让Michelle代替她入宫。依照当地的传统习俗，国王的宠臣Sharif将护送这名女子送到国王手中。
To be honest, people who can take out such titles have no ability to write articles at all.
剧讲述了因谎言爱情和人生全都错综复杂,甜蜜的家庭故事。
少年牧尘，资质卓绝，出生于北灵境九大域之一牧域。其父为牧域域主，其母身份神秘，在牧尘年幼时被迫离开，他立下誓言，要找回母亲。他凭借天赋被审判之镜选中进入竞技历练，在历练时救了陷入困境的少女洛璃，两人产生了懵懂的感情，相约以后一起进入北苍灵院。作为北灵境独个能进入竞技的人，却在一年后因别人算计被诬陷为“灵路血祸”的凶手而被逐出比赛。不屈的牧尘机缘巧合下遇到九幽雀，获得神功。通过刻苦训练，参加学院面向牧域的海选，突破至尊境界并取得冠军，得以进入北苍灵院学习。为了救母亲，牧尘要变得更强，他与九幽雀为了寻找能让自身进步的不朽图纸，闯入精彩绝伦的大千世界，来到疆域辽阔的大罗领域。在经历腥风血雨后，牧尘救出自己的母亲，消灭了为祸人间的邪族，从草根少年成长为撼动大陆、为善除恶的大英雄，同时收获了爱情和友情 。
原黑帮老大的女儿胡家琳因遭二当家韩朗袭击而入院，原警察先身为胜联一员的韦峻轩一直守护在家琳旁，照顾家琳并苦苦向家琳道歉，家琳出院后，终于接受峻轩，两人结婚。韩朗扶持峻轩上位成为胜联老大，但仍背后控制峻轩。峻轩刚刚上位就遭到暗杀，韩朗留峻轩看管胜联，自己只身前往泰国欲打通中港所有运毒路线，却在泰国遭到仇家伏击被抓，不料在囚室竟遇到了被抓到泰国的子弹，子弹欲杀韩朗，却因正义感而下不了手。两人被关押而一筹莫展之际，被一神秘人救出，这神秘人竟是子弹女友陈玥琪！原来之前子弹和玥琪陷入危机，要被处决时，洛威并未杀死玥琪，而是把玥琪藏了起来，等机会让子弹和玥琪团聚，玥琪得知子弹被劫至泰国，不顾一切前来救援。子弹决心麻痹韩朗，提出和韩朗和解，两人协力重整了泰国黑道势力，返回香港。
那天得知秦伯伯和云姨选了葫芦后，当时并没有伤心难过，只是有些茫然，心中空旷渺茫的很。
The obvious key difficulty is that you do not have past data to train your classifier. One way to alleviate this problem is to use migration learning, which allows you to reuse data that already exists in one domain and apply it to another domain.
此时，花无缺摇摇头，说道：苏姑娘那杯酒无毒，毒酒在我的手里。
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此剧围绕北钢搬迁调整展开，讲述了企业转型关头，新老北钢人与企业一同积极进取、砥砺前行，最终成了百年老厂的脊梁和光荣。
/greet (compliments)
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