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《詭探前傳》是香港電視娛樂ViuTV製作的電視劇，《詭探》的前傳作品，将于2018年下半年在ViuTV首播。这部劇由鄭少秋、麥子樂、陳安立、游學修、陶大宇、江若琳、沈殷怡、郭偉亮、陳觀泰主演。用1980年代香港做背景，會講到不少中國民間傳統迷信習俗。
六王毕，四海一。然天下虽定，乱世未绝。天下第一剑客，始皇帝的近卫盖聂，携故人之子荆天明，为躲避秦始皇的追杀，踏上了荆棘密布的旅程。逃亡路上，天明结识了楚国少年少羽，信奉兼爱非攻的墨家众高手，还有身世成谜的少女高月等人。年少的天明对自己的身世和未来将要经历的一切一无所知，但一个关乎诸子百家，甚至是天下命运的画卷已经展开。
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The case came to light in December 1998 when fishermen of a fishing boat accidentally recovered a naked, chained and mutilated body near the waters of South China.
故事发生在1989年的墨西哥，32位来自全国各地的女孩来到一座神秘的庄园，为赢得“墨西哥小姐”选美比赛而努力训练。她们不仅需要赢得桂冠，更重要的是能活着结束比赛。
暗恋你的密友，把他变成你爱的人，这是一种对正弦和棕褐色的不舒服的感觉。他们不知道每个人的想法。爱情告白后他们的关系会不会一样？希望这段爱情能用正确的答案来计算。
女優の新川優愛ドラマ初主演する4月7日土曜日午後11時40分フジテレビ系ドラマ｢いつまでも白い羽根｣で藤岡陽子の同名小説。共演は加藤雅也、伊藤沙莉で3月から撮影開始する。
几年后，闫夏帮助自己的弟弟去追一个女孩，谁知这女孩却正是失踪多年的韦雪。当年韦雪骗走闫夏所有的钱，害得闫夏差点自杀。闫夏害怕韦雪像当年伤害自己一样，再来伤害自己的弟弟，便假意与韦雪重修旧好。殊不知，一次更大的危机，正在悄悄酝酿。一个如幽灵般诡异的身影，时刻潜伏在闫夏身边，像是索命游魂，用一双眼睛死死盯着闫夏。
为了说和花心的哥哥奥布朗斯基和嫂子多丽濒临破败的婚姻，美丽贵妇安娜·卡列尼娜乘坐火车来到莫斯科。她在当地邂逅骑兵军官渥伦斯基，后者风度翩翩，英俊迷人，令多丽的妹妹凯蒂神魂颠倒，也让已为人妇的安娜心中若有所动。忌惮周遭的风言风语，安娜压抑内心的情感，乘夜返回彼得堡的家中。醉心名利的丈夫亚历山大·卡列宁，似乎全然无法体恤妻子心中的苦闷。未过多久，渥伦斯基尾随来至彼得堡，安娜再也无法闭锁那充满爱火和渴望的心门…
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该剧以“一事不再理原则”（一旦处理过的案件不再审理的法律一般原则）为背景。讲述男主5年前因为杀人案被起诉，最终被判无罪。但之后他因为其他杀人案再次被起诉，在裁判过程中他自白自己是5年前的杀人案的真凶，但因为“一事不再理原则”而无法接受处罚。将讲述即使犯人自白了，却无法惩罚的法律的讽刺故事。
These parts are Wang Yanzhang's tail (130,000 copper coins), which was changed after a hundred refined outfits were changed. The jade spirit and hole position can be obtained by fighting in the battlefield, while the fourth-level Lantian jade is saved.
一段黑帮兄弟情义纠结、敌视斗争的故事。 两个昔日挚友高超与直仁，因为个性迥异和野心差 距，而渐有摩擦，终至在火并中决裂。如今，两人成 了反目的帮派对手，昔日的好兄弟们虽力劝他们放下 仇恨，但仍阻止不了两人终究要决战的宿命。而这一 段江湖故事，皆在记者周语的镜头与笔下，留下了传说般的篇章。
两名德国计算机先驱在与一名显然不可战胜的对手的战斗中出庭，以被承认为谷歌地球算法的发明者。这部系列片既展示了90年代柏林重新统一后的黑客场景，也展示了早期硅谷的理想世界和数百万美元进程的严酷现实。
你我早该想到会有这一天。《黑镜》三则全新故事，6月5日隆重上线。
虽然是监狱，但是这里罪犯却在里面组成了一个小社会。监狱的老大是科西嘉人凯撒·卢希尼。他让刚刚进来的马里克去完成一些令人发指的“任务”，否则他们就会杀死马里克。稚嫩的马里克在这个过程中渐渐变得强悍，他成为了卢希尼的左右手。当他成为监狱里的老大的时候，他便开始带领罪犯向监狱的不人道的种族和等级制度发起反抗——而这一切，都是马里克为了施行自己秘密计划的必经之路。
-Coding: N categories are divided M times, and one part of the categories is divided into positive classes and the other part is divided into negative classes in each division, thus forming a two-classification training set. In this way, a total of M training sets are generated, and M classifiers can be trained.
