已经有动手的意思了，没想到范文轲如此卑鄙，杀了大少爷，还在大爷的酒水之中下毒。
救援成功了吗？听到尹旭平安回归之后，再次涉险，范依兰俏脸隐隐一热，不由的有些紧张。
自恋（长濑智也 饰）是一名刑警，有一个刚刚分手的前女友日暮里惠（中岛美嘉 饰）和一幢背负着贷款的为理惠买的豪宅。日暮里惠的嫉妒心和对自恋的盲目崇拜使得自恋变成了一个名符其实的自恋狂，现在自恋狂失恋了，而他的上司冴木优（荒川良良 饰）居然是一个新婚不久的幸福男人，更令自恋震惊的是，讶木的妻子不是别人，正是自己的前女友理惠。
Judo
热爱音乐的前歌手刘星语由于不实报道被迫退出乐坛，随后化名为新宇，过起校园生活。在经历了一系列事件之后，一场关于“控制他人情绪”芯片的实验逐渐浮出水面。在世妍、英娜等人的鼓励之下，新宇最终克服心理障碍，重新站上了属于他的舞台。
Fujian
本剧主要以杨玉环为主人公，紧紧围绕杨玉环的情感起伏、命运转折而展开。故事一开始就要让杨玉环与彭勃产生浪漫的恋情。谢阿蛮作为杨玉环以舞为乐的玩伴，从中穿针引线，力促二人。当得知被选为寿王妃后，杨玉环激烈抗婚，谢阿蛮为二人打抱不平，甘当信使。杨玉环冲动地要以身相许，彭勃理智地退缩了，他不是因为惧怕皇权，而是为了保护自己的爱人，为了爱情永驻。杨玉环无奈与寿王成婚。婚后初期，杨玉环过着与寿王同床异梦的生活，并时常通过谢阿蛮向彭勃倾诉离别之情。寿王的敦厚和百般呵护，久而久之打动了杨玉环，使她有了一种归宿感，并把自己的情感转移、寄托在寿王身上。这段爱情同样生生死死，真挚热烈……
Also welcome everyone to discuss together. Starting tomorrow, if you want to see * * * * brothers, you may as well order a collection.
男主角sala（por)是一个非常富有的农场主，但是他偏偏爱上了住在附近的一个牧羊姑娘pim（Namfon)，所以他经常偷偷的观察她。而pim却觉得sala总是爱欺负她，殊不知sala只是想多靠近她一些。pim的双亲都已经去世了，只能与叔叔和哥哥相依为命。但是唯一疼她的叔叔也过世了，而她的哥哥却是一个极其自私的人，一心只想着将仅有的土地和她这个妹妹抵押出去。当她的哥哥与sala的妹妹私奔后，sala将所有的错误都归在了pim身上。由于sala的哥哥临走前向Teenamai借了一大笔钱。并以此为借口让pim嫁给他，而这时sala帮助pim还了这笔钱。作为条件sala让pim扮演他的妻子并且照顾她的女儿一年作为条件。结局如何，这对欢喜冤家上演了一幕幕怎样的故事呢？
DETAILED DESCRIPTION
此来内地，军务在身，行程急迫。
有日本的莎士比亚之称的近松门左卫门先生，大概会在一个世纪后写上一出史诗级yy戏剧——《国姓爷合战》，戏中郑成功在日本长大，娶日本女人为妻，中年时期才回到中国，从人设到性格思想，完全是一位根正苗红的日本武士，常备口头禅我们日本人……。
该剧根据DC旗下Vertigo出的同名漫画改篇，13集的第二季讲述传教士Jesse Custer（Dominic Cooper饰）在知道上帝失踪了后，联同那神经病女友Tulip（Ruth Negga饰）及爱尔兰吸血鬼Cassidy（Joseph Gilgun）出发去找那家伙回来。不过主角们将不会一路顺风，因为从地狱而来的杀人犯将会追杀他们。
上世纪九十年代中期，柯一苗大学毕业后，放弃大城市优越的工作，来到男友鲁达所在的小城南平。而迎接她的是诸多的困难：先是张闯的出现引起鲁达的误会，再是鲁母反对他们在一起。两人终于克服阻力，步入婚姻的殿堂。有了女儿后，柯一苗辞职做了家庭主妇，却由于鲁母的苛刻等因素，让她陷入新的困境。柯一苗再次脱困后，重新工作，却阴差阳错进入张闯的公司。面对张闯婚姻的不幸和对自己的殷切关心，柯一苗也有所迷茫，与此同时，创业成功的鲁达出现了情感危机。就在两人决定分手之时，鲁达出了车祸成为植物人。柯一苗打消了离婚的念头，用爱唤醒了沉睡中的鲁达，携手开始新的美好生活。在经历了种种磨难之后，柯一苗和鲁达都明白了“爱要付出”的真谛[1] 。
斯特兰奇博士是一名外科手术医生，他拥有着高超的智商和精湛的技艺，是医院乃至整个医学界的传奇人物。某一日，斯特兰奇博士遭遇了一场可怕的车祸，尽管保住了双手，但这双手伤痕累累不住颤抖，这也就意味着，他再也不能拿起手术刀，站在无影灯下了。斯特兰奇博士的生活就此失去了意义陷入了绝望之中，他决定远赴尼泊尔，寻找传说中能够治愈他双手的神秘力量。在尼泊尔，风尘仆仆的斯特兰奇博士拜入了神秘的古一法师门下，成为了其弟子，与此同时，古一法师曾经的弟子卡西利亚斯亦在虎视眈眈，企图完成他获得永生的大业。
For example, if you work with images, you can use existing pre-trained models (https://keras.io/applications/), while if you work with text, you can use common data sets, such as Toxic Comment's Jigsaw data set.
且说张杨和小葱，匆匆去了刑部，已经是午后了。
