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“认真王”少女林鹿(宋伊人饰)因弟弟重病需高额医药费与“幼稚鬼”霸道总裁时敛森(严禹豪饰)签订恋爱契约的故事。在契约的牵引下二人的恋爱正式拉开帷幕，林鹿总是误打误撞闯入时敛森的警戒区触犯界限，两人在一系列啼笑皆非、宠溺甜蜜的日常中逐渐走近彼此……然而，契约终究只能约束关系约束不了人心，究竟二人的感情将如何发展?
Luminosity
这是九个女人悲惨命运的故事。九个故事向世人警示着一个发人深省的主题。千百年来东方女性，特别是那些受到伤害的女性，她们走的是毁灭自我达到复仇或解脱的老路，这条路甚至延续到现在。本剧旨在呼唤女性要强化自尊、自爱、自强、自立的生存意志；呼唤女性在坎坷人生旅途上，要善于化解恩怨，要敢于用法律的武器惩治邪恶、保护自己；呼唤全社会要对女性更多一些尊重、关怀和理解，给女性更多一些温情和她们最需要的……
《仁医2》完结篇延续前篇剧情，历史依旧向着既定方向有条不紊的前行，更多耳熟能详的历史角色悉数登场。南方仁（大泽隆夫 饰）以大夫的身份在江户时代生存了下来，所开设的医馆仁友堂亦步入正轨。一天他得知橘咲（绫濑遥 饰）的母亲患了当时普遍的脚气病，由此决意制作并普及可治愈该病的点心。与此同时，坂本龙马（内野圣阳 饰）出现在仁面前请求帮助。仁随龙马来到京都救治胜海舟的师父佐久间象山，竟从苏醒的后者口中得知了惊人的往事……禁门之变后京都满目疮痍，原本留下救人的仁被新撰组带至萨摩藩救治西乡隆盛。此后，坂本龙马牵线西乡隆盛与长州藩，促成萨长同盟。
期待众多仙佛人魔妖打到天崩地裂。
别介意啊，话糙理不糙。
剧情设定在充满魔幻色彩的、危险与神奇并存的护盾大陆上（Shieldlands，也就是《龙与地下城》设定中的护盾之地（Shield Lands）），人类和神兽在这里共居。正义与邪恶、黑暗与光明、英雄与坏蛋，统治者的意志与社会道德，暗流涌动的政治与个人内心的混乱……无不发生着激烈的碰撞。斯堪地那维亚英雄贝奥武夫（Kieran Bew）回到鹿厅（Heorot）哀悼最近亡故的丹麦领主赫罗斯加（Hrothgar，William Hurt扮演）。对贝奥武夫而言，养育他长大的赫罗斯加就像他的父亲一样。丹麦王宫突然遭到半人半魔的妖怪哥伦多（Grendel）的攻击，贝奥武夫的一名同族者被谋杀，众人却误将贝奥武夫当做杀人凶手。贝奥武夫必须尽快找到哥伦多，杀死它，并在此过程中赢得鹿厅新任女领主丽达（Rheda，Joanne Whalley扮演）及整个丹麦王国的好感。当本剧开始时贝奥武夫尚且是个四海为家的莽夫，他多年来一直在外当雇佣兵，过着刀口舔血的生活。但是他会逐渐认识到家庭的重要性，他开始尝试与家人沟通，他想要安顿下来。
Disney+新纪录剧《想象工程故事》讲述迪士尼乐园和景点的故事。
25集都市情感大戏，《幸福就好》，张丹峰、刘芊含、刘 佳、黄小娟联袂出演，带你找到幸福的答案。省台首席记者刘岚朵在结婚前夕，得知相恋八年的律...
2014年，白色巨塔的崩溃没有停歇，新的医疗政策反而将医学界推入更加弱肉强食的世界。集合了业内顶尖精英的国立高度医疗化中心建立，只不过这里却成为东西两派争权夺利的死战场。西京大学的谈合坂升（伊武雅刀 饰）在院长蛭间重盛（西田敏行 饰）的授意下向东大的海老名（远藤宪一 饰）一方发起猛攻。而就在此时，病情极度复杂的毒岛隆之介（伊东四朗 饰）被送入医疗中心。当所有人束手无策之际，法外医生大门未知子（米仓凉子 饰）及时出现，力挽狂澜，令所有人刮目相看。中心理事天堂义人（北大路欣也 饰）借此机会夺得总长职务，并高薪将大门纳入麾下。绝不依权附势的未知子，此番将迎接更大的挑战……
地球变暖引发的罕见的飓风席卷全球，随之而来的便是惊天大海啸和特大冰雹灾害：艾菲尔铁塔摇摇欲坠，埃及大金字塔土崩瓦解，纽约自然博物馆被浓雾吞噬，美国白宫瞬间崩塌，死伤无数，整个地球瞬间变为人间炼狱科学家罗斯教授组织发起了一支风暴敢死队，他们用生命去争取人类的最后一线生机。而此时恐怖分子的袭击让整个局面更加混乱不堪。就在此时，飓风突然以不可挡之势迅速上升为历史上罕见的特大风暴，难道这真的是世界末日了吗？敢死队将如何拯救地球，人类将如何幸存……
板栗目中涌出泪水，依旧不发一言。
胡钧看着眼前气得面目狰狞的勇将，在心里大喊。
(12.20 update)
The foregone points system refers to the competition system in which the contestants play a fixed number of matches and then rank according to the points.
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.
