段神刀把旧派武侠推向了一个巅峰，论江湖地位，就像是陈启原来那个世界的金庸，只是段神刀和金庸的区别是，一个写的是旧派武侠，一个写的是新武侠。
本作品由《家政妇三田》组合的游川和彦担任剧本，大平太担任制作。合格率100%的神秘家庭教师？托拉科的根津寅子，年龄和所面临的问题各种各样，“想让孩子考上志愿学校！”有着这样共同愿望的母子3组教正确的钱的使用方法，救助的身姿被描绘。
The Pacific version of Medusa's Raft
就读于随处可见的一般高中“鲛岛学园”的高中一年级学生·三谷裳千绪，她的座右铭是“中下”。过着不显眼的高中生活的她，在上学路上不知为何总能遇见各种各样障碍。千绪使用着平常在欧美游戏中锻炼出的（没用）能力，与想要脱宅的青梅竹马·野野村真奈菜、完美无缺的班级中交际能力最强的细川雪，以及被卷入其中的不知名的行人们一起——
泰国动作电视剧《间谍情迷》有爱情也有泪水
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谁知约会当晚，子欣却失约了。原来在子欣的办公室对面，另一家公司的老板张申然长久以来一直注视着她。在她失落期间，两人通过彩色贴纸交流，子欣也渐渐喜欢上了这个大男孩。子欣忘记了和启宏的约定，与申然约在某咖啡厅见面，而申然却睡在了另一个女人的床上。
她必须在国际危机、办公室政治和复杂的家庭生活之间寻找平衡点。据称这位女国务卿的原型就是希拉里-克林顿和玛德琳-奥尔布赖特（特别是前者），但CBS不肯承认。 精明干练、意志坚定、智慧超群的Elizabeth McCord（Tea Leoni，其本人已担任联合国儿童基金会亲善大使13年）刚刚被任命为美国国务卿，她将在国际外交事务、办公室政治和各种「徊避程序」之间寻找平衡点。在解决全球危机和国家大事的同时，她还面临很多个人烦恼——既来自美国国务院这个有着7万名雇员的庞大机构，也来自白宫，还来自家中。Elizabeth过去是一位大学教授，后来又当过中情局分析师，但因为道德伦理方面的原因辞了职。前任国务卿离奇死亡，总统下令让她重返白宫，她因此回到了公众的视线中。总统尊重她没有明显政治倾向性的态度，也赏识她对中东事务的透彻认识、她能流畅说多国语言的能力及她的创造性思维。事实上……从来没有什么东西能约束她的思维
翰林院，那是读书人和士子向往聚集的地方，跟赌场绝对是泾渭分明的两个世界。
Is it art or human
我们才布置了陷阱，谁知害得大叔和哥哥受伤。
李欣儿（张璇 饰）和男友陈超（朱雨辰 饰）千里迢迢前往北京，希望能够在那里闯出一片属于他们的天空，谁知现实远比理想要残酷得多，一连串的挫折和失败让他们的生活举步维艰。一次偶然中，陈超和李欣儿结识了名叫孟菲（霍思燕 饰）的姑娘，三人十分投缘，不仅结为了要好的朋友，还住到了同一屋檐下。
盖尔·德夫（雷·温斯顿）曾经是叱咤伦敦东区的一名江洋大盗，如今他已金盆洗手隐居田园，和爱妻迪迪（阿曼达·莱德曼）及小男仆安利奎住在西班牙一所幽静的山间别墅里；闲来无事时，同两个邻居兼旧友艾奇、杰基凑上一桌牌打打，小日子过得真是自在惬意。 只可惜好景不长，另一位昔日同伙唐·劳根（本·金斯利）的不请自来一下子搅乱了盖尔他们的宁静生活。唐暴虐的脾气和神经质的言行让每个人心中都惴惴不安，更加令大家惶恐的是：唐的此番来访将会使盖尔重新陷入麻烦和危险之中。原来，伦敦大恶棍泰德·巴斯（伊恩·麦克什）和金融家哈里精心策划了一次抢劫英格兰银行的行动，其中唐也有份，他这次来的目的就是要将盖尔也拉下水，以协助他们完成计划。 为了妻子的安全和幸福、为了捍卫自己得来不易的和平生活，从西班牙到伦敦，盖尔义无返顾地同唐一伙人展开了意志、胆量与力量的较量……
史诗传奇大戏《铁梨花》讲述的是一个出生在晋陕交界盗墓贼家的女儿，在横跨军阀混战直至抗日战争，这段动荡岁月里中，与身边的亲人、爱人、朋友甚至仇敌共同演绎的一段传奇岁月，先后与几个男人间的爱恨纠葛，以及她从一个普通人家女儿、到军阀家的姨太太、再到坚定抗日的民族志士的心路历程。民国，晋陕交界，黄土坡上迎来一顶鲜红的花轿，雄踞一方的赵旅长竟然娶了个盗墓贼家的女儿做五姨太。被抢亲的女孩名叫凤儿,她父亲曾经编造了一个关于铁梨花的传说。也正是这个传说，让她这一生都颠沛流离，不得安生。她骑烈马、喝坠胎药，只为逃离这个富贵宅邸。在横跨军阀混战直至抗日战争这段动荡岁月里中，她与身边的亲人、爱人、朋友甚至仇敌共同演绎了一段传奇岁月，先后与几个男有过爱与恨的纠葛，她从一个普通人家女儿，到军阀家的姨太太，最后成为坚定抗日的民族志士。二十年后，方圆几百里的盗墓人中传诵着一个名字：铁梨花。
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Use reasonable data sampling: It is necessary to ensure that a small number of entities (including IP or users) cannot account for most of the model training data. In particular, care should be taken not to pay too much attention to false positives and false negatives reported by users. This may be achieved by limiting the number of examples that each user can contribute or using attenuation weights based on the number of reported examples.
