故事描述上世纪六十年代震惊美国的「曼森家族」邪教组织杀人案。丧心病狂的恶魔查尔斯-曼森（Charles Manson）诱导他的追随者在1969年连杀七人。加州没有死刑，因此曼森和三名参与此案的女性追随者在经历长达9个半月的审判后被判无期徒刑。如今年近80岁的曼森仍然被关在监狱里，他12次提出假释申请，但都遭到当局的拒绝。本剧的剧情设定在与真实历史事件相同的六十年代，David Duchovny扮演一名负责调查曼森案的洛杉矶警长。查尔斯-曼森原本只是一个不起眼的小罪犯，后来竟演变成震惊全国的邪教组织领袖，无数女性不仅对他投怀送抱，还帮助他犯下累累罪行。这名警长和他年轻的搭档将以卧底身份进入曼森的势力范围，最终摸清他和同伙杀害女演员Sharon Tate等四人和LaBianca夫妇两人的案件真相。和所有同类剧集一样，这名警长的个人生活和家庭生活充满了复杂.
三十年代上海闸北区，两大黑帮“青龙帮”与“黑龙帮”势不两立，为争长短，各出奇谋。“青龙帮”首领川图巴结军阀以助声势，“黑龙帮”头目魂为挫川锐气，重金礼聘过气枭雄凌锋及其女儿凌若华（郑裕玲）设计令川出丑。川则纳浪子欧阳汉（周润发）于门下，使汉与华纠缠，令华分心。汉与华冤家路窄，华用尽办法捉弄川，均被汉一一化解。汉华相斗，引起巡捕萧六（吕良伟）注意，六嫌汉油头粉面，常借故为难，两人遂对立。川与六同恋上歌女韩梦蝶（姚炜），奈何蝶倾心于汉，川得悉后心生恨意。川派杀手对付锋华父女，锋因而丧命，华重伤但幸为六所救。川利用与警察局长之关系令六几陷于绝境，六后得汉暗中相助，化险为夷。华在养伤期间，对汉之为人更为了解，渐萌爱意。时日本派遣大佐来沪密谋活动。大佐原为蝶之生父，怂恿蝶向川进言，川不惜卖国求荣。六向汉晓以大义，汉亦对川的卑鄙行径齿冷，决与六连手对付川，一场鳄鱼潭中的龙争虎斗继而展开……
远古时期的神州大地上，以姓氏聚集为姬、嬴、姜、姚、姒、妘、姞，妫姓八大王国。神州大地上遍布御灵师，他们以姓氏灯笼为媒介召唤出不同属性的守护灵，从而拥有上天入地翻江倒海的力量。而通过层层考验得到姓氏树中孕育出的守护灵之王，成为百年一届的最强御灵师，则是所有御灵师的梦想！普通无姓少年晴天，以最特殊的无姓灯笼偶然获得了强大的守护灵，从此意外连连，惊险不断，和小伙伴们一起踏上了收集姓氏火种的精彩旅程。历险途中惊险重重却又笑料百出，一项看似不可能完成的任务，竟然有出人意料的结果。与此同时，围绕晴天的一个惊天阴谋也正悄悄展开！
这才是秋香真实的性格？之前看到的，都是假象，都是伪装？唐伯虎家中那八位娇妻，又将要迎来一位好姐妹，多出了一个赌友、酒友？哈哈哈……我真是受不了……能不能不要这样搞笑？哈哈哈影厅中，爆笑连连，好在电影终于结束了。
这是一部关于法国情报员的电视剧。 在对外安全总局内部，有一个叫做传奇办公室（LBDL）的部门，他们远程操控着法国情报部门最重要的工作人员——地下工作者，他们的任务就是找出那些有可能被征集作为情报来源的人。在大马士革六年的秘密任务回来之后，我们的主人公——代号Malotru，在LBDL内部升职，并且逐渐重回他真正的生活。但他似乎没有从在叙利亚生活时的身份中跳出来。
Or save the rule using the following method
东帝大学医院本是国内大学医院中的泰山北斗，近年来却落入了不可告人的行为、医疗失误和派系斗争的泥潭中，评价一落千丈。而夺取新院长之位将强大权力据为己有，计划重新建立医院品牌形象的，不是别人，正是多年来对大门未知子（米仓凉子饰）怀恨在心的野心家蛭间重胜（西田敏行饰）。以“拯救眼前的生命”为己任的未知子被东帝大学医院雇用，深入蛭间重胜执掌的“敌阵”之中。她将面对的是有史以来最危险、最强大的敌人副院长久保东子（泉品子饰）
System.out.println ("this is original method! ");
Summary
Magic Attack +18 (Online +19)
不过，却有一个人。
2017-07-15 21:27:01
人在同一天走进同一座军营，吃同样的饭，叠同样的被子，走同样的正步，却因为性格、动机、世界观的差异，彼此之间产生了各样的矛盾与冲突。在经历了一系列的挫折与磨练之后，他们完成了从普通老百姓到优秀军人的转变，练就了铁打的骨头，结下了生死的战友情谊，更铸成了为祖国、为人民一切行动听指挥、甘愿牺牲奉献的钢铁信念，表现出了和平年代的军人崇高的荣誉感与责任感。
上海滩美女老大阿暿决定封刀归隐，而江湖各门派为争夺天下第一武者的招牌，趁阿暿回乡祝寿时屠她师门，师父惨死。为替师父报仇，阿暿携小师妹重返上海滩横扫黑帮大杀四方，不料却遭诬陷杀师灭祖，深陷洋人圈套、帮派争斗的姐妹二人也心生嫌隙反目成仇。各方势力都对阿暿虎视眈眈，她又该如何为师报仇惩恶扬善？
For those who like dogs, I really can't understand the psychology of those who are afraid of dogs. Similarly, I can't understand why some people like dogs so much and compare their hearts with each other. I respect the rights of dog owners. At the same time, I also hope that dog owners will fulfill their obligations as dog owners, take good care of their dogs, hold their dogs, and train them before going out. Just like their children, they should have the minimum education. Your dogs should not bark, pounce on people, defecate anywhere, and then take them out. The dog's behavior reflects the quality of its owner.
第一世（年代）Raj从国外留学回来，初见Pikul就希望得到她，用尽甜言蜜语，终于生米煮成熟饭，但他却一边哄着Pikul一边和富家女Sarapee订婚，表面上他告诉Pikul是家人逼迫，实际上对于Sarapee的美貌、财富，以及和和自己不谋而合的性格动了真心。同时也连累Pikul和她身边的人受到了Sarapee的百般羞辱和折磨。Sarapee可以说是拥有一切的女生，但却异常高傲，爱打人，想要得到的一定要得到，且手段极其残忍，身边所有人都只是她的工具而已。可怜的乡下女孩Pikul因为Raj一句从不打算实现的“爱的承诺”，不仅付出了自己的清白，最终搭上了自己的性命，在Raj和Sarapee的新婚之夜，吹着笛子七孔流血含恨而终。父母和乐班的人也皆死于非命，和所有被Sarapee害死的冤魂一起，困在古老的宅子里等待时机复仇。Sin从小加入乐班，是Pikul的守护者，并且爱慕着她，知道Pikul爱上Raj既生气，同时又无能为力，乐班里的Ueay暗恋他，而Sin在一次酒醉的情况下和Ueay发生了关系，致使Ueay怀孕，然而在Pikul等人死后，他选择出家避世，留下大着肚子的Ueay独自伤心。- - - -第二世（现代）Raj转世为Niraj是一位上进的有为青年，他有一个善良可爱的未婚妻Nisa（Sarapee转世），Nisa是位护士，以救人为己任。因为意外或者说是命运的安排，Raj遇到了还在等候她的鬼Pikul，Pikul以自己的怨念向Nisa展开报复，过程中Raj假借爱的名义无数次的欺骗了Pikul，只为了救出Nisa。最终老宅子燃起了一把大火，被伤害的万念俱灰的Pikul困在里面，将可能无法超生。Raj想起所有前世所做的错事，内疚不已，决定留在火海里陪伴Pikul以赎罪。
该剧的故事情节由《迷失》制片人AdamHorowitz和EdwardKitsis构思，描述了一个发生在现代社会里的“黑色童话故事”。EmmaSwam，28岁保释保证书收藏家，自婴孩时期被遗弃后就一直独自一人。她知道该如何照顾自己。但是，在她被Henry找上门之后，所有的一切都开始变得不同。这个若干年前被她放弃的儿子现年10岁，正处于绝望之中，需要寻求Emma的帮助。他深信其实Emma来自于另一个世界，是白马王子与白雪公主丢失的女儿。在Henry的童话书中，白马王子与白雪公主为了保护Emma免受邪恶女王的诅咒而把她送走。这个诅咒永远地困住了童话世界、冰冻住了时间，并把那里的人们带来了现代社会。Emma对此自然嗤之以鼻全然不信，但是当她把Henry带回了Storybrooke后，她发现自己被这个不同寻常的男孩以及这个奇怪的新英格兰镇(NewEnglandTown)给吸引了
OvO pairs the N classes in pairs to generate N (N-1)/2 binary classification tasks. For example, OvO will train a classifier to distinguish classes Ci and Cj. The classifier takes the Ci class sample in D as a positive example and the Cj class sample as a counterexample. In the testing phase, the new samples will be submitted to all classifiers at the same time, so we will get N (N-1)/2 classification results, and the final results can be generated by voting: that is, the category that is predicted most is taken as the final classification result. Figure 3.4 shows a schematic diagram.
