《我亲爱的朋友们》是韩国有线台于2016年5月起播出的10周年台庆特别企划金土剧。由洪忠灿导演，卢熙京编剧 ，金英玉、金智英、金惠子、罗文姬、朱铉、朴元淑、高斗心、高贤廷、申成宇等主演，赵寅成、成东日与李光洙特别出演。该剧主要描写“人生还没有结束，我们还活着”黄昏青春的人生礼赞，走向人生尽头的朋友们之间的故事。
林浩男厌倦了枯燥无味的机关工作，辞职下海创办了雄威公司。由于他自命不凡一意孤行，不久公司便债台高筑，濒临破产。他开始自暴自弃，每天醉酒后回到家中把一切怨气撒在妻子文君身上……极度伤心的文君和林浩男离了婚，扔下刚满三岁的儿子佟佟去了香港。三年后，雄威公司在肖南征等人的大力帮助下东山再起，可林浩男却因悔恨自己期盼妻子文君而忧伤。文君在香港一家公司工作，因中了小人的圈套，被诬告贪污公司财务罪入狱二年六个月……本剧主要描写林浩男辞去机关工作下海经商，遭受挫折与妻子离婚，在商海沉浮中遭遇了几段感情纠葛，但最后他发现自己深爱的依然是自己的妻子……
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《嗜血追凶》讲述了一个扮成“小丑”模样的杀手突然开始连续屠杀人猿家族，警署委托蓝爵探案小组展开调查，在一次地下格斗中“小丑”的真面目被蓝爵揭开，故事开始往意想不到的方向发展，出人意料的是，这背后竟然牵出一条时空交错的关于亲情、爱情的纠葛主线以及对人性的反思和叩问，结尾最终实现大反转并引出催人泪下的故事结局。
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这可不是简单玩笑，这是打趣板栗当年在皇上面前算账的那档子事，如今已经传得天下皆知了。
黄豆失笑道：欺人太甚？我怎么就欺人太甚了？你嫌这个比方不好听，那咱换一个更贴切的：你姐姐常骑马吧？坐在马背上，算不算跟马儿亲密接触？算不算失去名节？要是依照你的意思，是不是你姐也不用再嫁人了，直接陪马儿过一辈子算了？以此类推，碰着猫的嫁给猫，挨着狗的嫁给狗，那……那成何体统
门主之女独孤芳与穆易一同出行，巧施美人计，诱骗采花盗入局，俩人同心协力歼灭采花大盗。完成任务凯旋归来时，门主再三挽留，怎赖穆易去意以决，门主见留不住，在道别酒中暗施毒药，欲毁掉不为己所用之人才，身中奇毒的穆易怒气冲天，早已对穆易芳心暗许的独孤芳想力挽狂澜，女人的柔情还是灭不了男人的血性，独孤芳重伤在两男人之间，濒临之际，表明了心迹，愿他们就此停息，她一走，男人间的仇更深，穆易力战群魔，逃出魔窟。风雨人生路上，山重水复，垂危之际的穆易结识武林新秀凌云，一个武林痴，江湖迷，死缠着要穆易带他闯荡江湖，穆易甩不掉，只有带着他体验他一心向往的江湖世间。
The crime of intentional injury refers to the act of intentionally and illegally damaging the health of others. One of the crimes that infringe upon citizens' personal rights and democratic rights in Chinese criminal law. The main features are:
百老汇，一个充满了梦想和希望的地方，有些人的名字在这里被永远篆刻在荣誉碑上，而另一些人，则只能在黑暗中品尝着梦想破碎的滋味独自饮泣。汤姆（克里斯蒂安·鲍勒 Christian Borle 饰）和茱莉亚（黛博拉·梅辛 Debra Messing 饰）决定制作一部有关玛丽莲·梦露的音乐剧，此消息一经放出，立刻就吸引了公众的目光，各路人马犹如闻到了鱼腥味的猫咪一般纷至沓来。
(2)到过去的下午(松田圣子 秋本奈绪美)
秦国余孽来救人了，还不会上去挡住。
海州市公安局长遭遇枪击昏迷不醒，原省公安厅刑侦处处长田丰临危受命，空降海州任代理局长之职，在副局长胡克艰和刑警队长赵梦楠配合下对冉江案展开全面调查。随着调查的深入，新的命案再次发生，海州市经济命脉已然被无形黑手所控制，毒品交易暗潮汹涌，田丰一再遭遇恶势力威胁甚至栽赃陷害，决定开始启动卧底计划……
唐王：弃佛归道，可饶你不死。
背景设置在近未来，主角是高级督察John Major及Roy Carver（Daniel Mays及Stephen Graham饰 ）；John及Roy是队中的灭罪精英拍档，但当一次卧底任务出错并造成John殉职后，警队因认为他是不可或缺的重要「资产」，于是决定把John的意识转移到一个实验性人工智能项目，使主角复活过来。 问题是，John Major 2.0虽然看似原版货，但其实在意识转移过程中漏失了不少东西，现在他的傲慢举动及过份热心的态度仍在，但破案直觉却通通丢掉了。
张家那个玉米是假的，我们也不知道。
<里奈Ver.>
《辛普森一家》（The Simpsons）是美国福克斯广播公司的一部动画情景喜剧，作为美国历史上最长寿的情景喜剧及动画节目，《辛普森一家》对流行文化产生了极大的影响，也赢取了大量的奖项，更是被《时代》周刊等权威刊物评为90年代最优秀的情景喜剧。
[Machine Learning] Multi-classification Learning
