……………………………………………………………栾布的副将崔和，是韩信的嫡系部将，将赵地的十几万大军全部交给栾布，韩信能完全放心吗？因此特意留下一个自己的亲信，目的就是为了牵制崔和。
而且陈兄你自己不也还有百分四十的股份嘛。
外星人庄尼来到地球学习专业技能和爱的能力，在东南亚某华人社区有一所高能职业学院，是一所华人聚集区的职业大学，仅限招收华裔成年人，教学宗旨是培养学生专业技能、传播中华传统文化。庄尼在学校里遇到了不同专业的同学，从最开始的摩擦不断到最后的互相帮助，庄尼克服了重重困难，终于完成了所有专业的学习，顺利的毕业。
剧中吴启华饰演黑帮太子爷霍郁文，潇洒，冷酷，傲慢，英俊，占有欲强。他对富家女阿芹（陈颖芝饰）一见倾心，无奈阿芹却不为所动，嫁给了他失散多年的大哥天赐（江华饰）。霍郁文因而由爱生恨，强暴了阿芹。阿芹又羞又怕，不久染病死去。霍郁文也因此而声名俱毁，悲剧收场。此外，翁虹饰演的妹妹，还与哥哥江华展开了一段畸形恋。
该片讲述了民国年间，坊间相传芜镇有恶鬼专吃少女，警探谭辉认定此事并非鬼怪，乃是人为。他一路小心翼翼的搜集证据，发现民国少女惨遭囚禁的秘密，却没想到其背后竟掩藏着一个巨大的惊天阴谋...
我才突然明白——有人的地方，就有江湖。
你刚才那话，便是我跟你舅舅听了，也要多想。
该片首次系统利用中国第一档案馆所藏的一千余万件清代档案，沿循清王朝二百六十余年由盛而衰的历史轨迹，真实再现了为人关注的历史人物、宫廷内幕和皇家隐私，揭开了诸多由来已久的谜团悬案。
Actor:
Etymologically, both come from ancient Greek names, meaning "crown and corolla". In addition, the first Christian martyr was named Stephen, the translation of the Bible and the United Scriptures into Stephen.
徐文长继而笑道：二夫人懂得风趣，举止优雅，听口音是扬州的吧？……沈悯芮尴尬道，我没有扬州乡音，你怎得知我从扬州来？徐文长美滋滋乐了起来，终于有人给他个面子了：二夫人天生丽质，倾城之貌，举手投足，名门之范，实非该出现在沥海偏域小地，更不该是‘二夫人，思来想去，也唯有扬州了。
@ hmily_2012 2019-04-08 10:24:45
Apple TV+续订《德黑兰》第二季。
他深信火器是今后战事的关键，只因大明的兵没有鞑子猛，也没有倭人凶，没有蒙古人的骑射之术，也没有日本人没道理的刀法。
科技罪案组高级督察司徒忠（杨明饰）、督察萧美婷（陈晓华饰）在工作上亦师亦友，屡破各种电话、网络、科技骗案；司徒忠在侦查一宗网上情缘案件的过程中，重遇前度女友张慧（高海宁饰），碰巧她与丈夫沈子浩（黄祥兴饰）关系破裂，司徒忠与张慧爱火得以重燃……美婷及后误令家人被骗财，情绪大受打击，幸得司徒忠从旁扶持，重新站起。与此同時，伦敦金骗案闹得满城风雨，而子浩与张慧亦牵连其中，危机四伏；骗案其实由势力庞大的集团控制，幕后主脑更是欺骗美婷家人的匪徒……司徒忠与美婷携手并肩，誓要将骗徒绳之以法。
长帆，我也要去。
该剧改编自若花燃燃的职场小说《苏筱的战争》，以建筑行业为背景，紧扣职场进阶和逆袭这一脉络展开剧情，讲述了造价师苏筱（孙俪饰）因合作方推诿事件而被迫离职后，机缘巧合下进入赢海集团子公司天成建筑，在高压又精细的造价工作中，即使面对公司内的暗流涌动和天科建筑经济师夏明（赵又廷饰）的强劲挑战，依旧秉持着“造价表的干净就是工程的干净”的职业信念，在一次次的激烈竞标中脱颖而出、也在一次次的斗智斗勇中经历职场的历练和洗礼，终于迎来事业的高光时刻和对人生理想的新感悟。
小菲是个“戏疯子”，虽然没有受过正规的训练，但颇有天赋，一登台便忘乎所以地全身心投入，很快就名声大噪，旅长都汉爱上了她并想娶她。都汉能够给小菲许多女孩子都艳羡的地位、权势，然而小菲却并不看重这些。因为她已经不可遏抑地爱上了“集狷狂、柔弱、放荡不羁、细致入微于一身”的政治干事欧阳萸。她要和欧阳萸这样的男人诗意的恋爱，浪漫的生存。
Data Poisoning Attack: This involves inputting antagonistic training data into the classifier. The most common type of attack we observe is model skew. Attackers pollute training data in this way, making classifiers tilt to their preferences when classifying good data and bad data. The second attack we have observed in practice is feedback weaponization, which attempts to abuse the feedback mechanism to manipulate the system to misclassify good content as abuse (e.g. Competitor's content or part of retaliatory attacks).
