首部中意合作网络剧《私教》的故事，发生在一家健身房内。11个不同背景、不同身份、不同理想的男女因为健身在这里相遇，并且发生了形形色色的搞笑、离奇、浪漫、感人的故事。本剧在叙事上采用创新的多线并进的方式，试图打破传统中国情景喜剧单线式发展的窠臼。
那人立即回答，将自己知道的所有信息全部告知钜子。
没理由的，她就是有这个信心。
香荽则攀着八字型木梯，专门摘那枝桠顶端的花儿。
澳大利亚SBS的犯罪喜剧《不寻常嫌犯 The Unusual Suspects》已在悉尼开拍，2021年播出。 这部4集迷你剧以悉尼东郊的高档住宅区为背景，讲述了一条价值数百万项链的失窃，以及来自不同行业的女性聚集在一起以确保正义得到伸张。
也是，她们可真傻，竟然跟个小娃儿似的，有那些不切实际的想法。
Moljana
神经学家NatSirsukmaha anand，医学博士，不仅治疗病人的身体疾病，也治疗他们的个人问题。接下来是他对不同背景和性格但有一个共同点的女性的案例研究。他们每个人都急需浪漫。一个疯狂的夜晚，一群女人把她们过去在一个男人身上失败的秘密泄露出去，她们打赌谁能先结婚。而且看起来，纳特可能有自己的个人案例研究，他的约会应用程序列出了一个完美的匹配！
十五年前，一起事故导致两个家庭破碎，童年的好姐妹小久与薇薇两人不得不分离两地。十五年后两人因工作偶遇，并在童年好友铁子的帮助下成功签约唱片公司，但事实并不是这么顺利不但遇到了同行的竞争，姐妹之间还产生了间隙。小久不得不奔波家庭和工作的同时还要化解与薇薇的误会，在不满荆棘的音乐道路上前进。她们在青春的路上勇往直前，凭借着一颗善良的心义无反顾的包容身边的每一个人，薇薇与小久破镜重圆终于在友情、爱情、亲情的纠葛中让所有人感悟到案的真谛，最终两人成功登上音乐的舞台 。
The reporter went deep into India for half a month to investigate and produce in-depth manuscripts. He described and analyzed the competition situation in India's mobile phone market in many details. The manuscripts were in-depth and good-looking.
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可是，跪在下面的御史大夫胡敦却喋喋不休：皇上，玄武侯、白虎将军和朱雀将军恃宠而骄，一言不合就出手伤人，如此骄矜气盛，将来岂不要犯上作乱？偏殿内还有宰相、礼部尚书、工部尚书等人，众人都默然无语。
All kinds of halo (Xun Yu, Lu Zhi, etc.)
两名倒霉的电视技术员无意间撞见谋杀现场。为了避免成为嫌疑犯，二人采取了行动，结果每一步都弄巧成拙。
从他身后应声出来两个军士，将何风拉了下去，却没敢堵他的嘴，只低声劝道：副将军慎言。
抱歉，九江王，事已至此……随何表现得很淡定，只是微微带有几分歉意。
金明洙饰演初精英原则主义法官“林巴伦”一角，他是以高分考取名牌大学法学系、独来独往的法院个人主义者法官。虽是精英中的精英，却对晋升没兴趣，对任何事都很冷淡，只按原则办事，认为以个人的同情心和善意来判断是滥用职权。
我杀他，无非是想保命活下去。
女性警視 vs 女性警察官この女たちの秘め事にあなたは驚愕する・・・W県内随一の高級中華料理店『玉好園』の特別個室で開かれる「県警本部の幹部たちの集い」、通称“円卓会議”。実質の最高意思決定機関として絶大なる権力を持つこの会議に極秘任務を担う一人の女性が呼び出された。それが監察官・松永菜穂子である。男尊女卑が色濃い旧態依然の県警の中で、女性警察官の道を作るために “円卓会議”のメンバーになろうと日々奮闘している。監察官である菜穂子の仕事は“警察の中の警察”ともいえるポジションであり、生まれ持った洞察力や観察力を駆使し、各所轄にいる女性警察官と対峙していく。しかしどの警察官も一筋縄ではいかない女性たちばかり。それでも菜穂子は“女性警察官の鑑”になるべく“円卓会議”のメンバー入りを目指し、清濁併せ呑み追及していくのだが、それぞれ何かしらの“秘め事”を抱えているようで―。菜穂子の正義とは？女性警察官たちが抱える驚愕の“秘め事”とは？W県警を舞台に繰り広げられる女の成り上がりストーリーである！
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
