叛党头目闫震见拉拢不成就准备杀害叶无忌，但在就要行刑时，叶无忌的江湖好友杀入大牢救出了叶无忌。
该剧讲述了初三男生吴缅与他心爱的篮球、父母、同学间的感人故事。为了在校篮球赛上战胜老对手三班，吴缅带领班里的一群男生组建起“Deer”篮球队，球队的内部矛盾与冲突层出不穷。面对重重困难，吴缅和他的队友们历经考验，终以真诚与努力获得老师、同学和家长们的理解与支持。他也在事实面前意识到对老妈男友的误解，诚恳地接纳了他，并且三人一起支持事业遭挫的老爸。在亲情与友情的支持下，“Deer”球队获取了最后的胜利，两班男生也由原来的对手变成亲密的战友...
Yellow-green system: kudzu vine, amurense amurense, etc.
因为守护的不单是珍宝，还有自己的信仰和良心，所以绝不能失守，哪怕只一次。
本剧反映的是中国最宏伟壮阔的世纪工程：三峡大移民。三峡大坝蓄水在即，一批批峡江县移民离开库区前往新家园。不料出现新疆移民返库事件，镇长高大炮、县委书记向云秀、县长林虎等经过商讨，认识到解决移民问题的关键是解决移民的就业问题，市移民局局长王天水设法让担任西南集团老总的妻子林玉解决了300多移民的就业；县委做通干部工作，将各局的门面收回并让出给移民；对于坚决不愿搬迁的向家兄弟以及江鱼、江水兄弟，移民干部李华、向云秀、王天水等以情动人，以大义服人，终使他们自愿迁出。由于过度操劳，移民村长叶明辉与世长辞；雾江大桥护坡工程崩塌，向云秀在事故中抢救民工受伤，并被纪检部门怀疑她与建筑承包商杨兴国相勾结，经过一番波折，终于洗清冤屈。峡江县移民最终全部顺利搬迁，向云秀也被调往另一个移民大县出任县委书记，国家行动仍在继续。
Molly Dunn（Jhey Castles 饰）从小热爱地理，她曾在半夜做实验闹得家人不得安宁，但是她并不是一个十分幸运的孩子，父亲很早就死于一场地震灾害中。长大后Molly成为了一名地质学家，在一所大学教书，某天她正在做一项预测地震的试验，安放在各处的传感器数据显示即将会有一场大地震发生，她必须通知所有人撤离，但是她的力量实在太薄弱了，并没有人愿意听信她的预测，地震如期而至，她只有与时间赛跑，尽可能的拯救更多的人。
可也不至于因为这点事情就下狱治罪吧？那个韩元帅刚刚上位。
王穷听得眼睛越睁越大，最后又是以大笑收场。
本片有着“左耳”一样的画风，“灌篮高手”一样的热血，超“小时代”的颜值，“致青春”一般的回忆……好学生的故事也许都已经“匆匆那年”……你还记得自己身边那些复读过的兄弟嘛?……
第二季结尾，蒂娜终于对贝蒂说出了大家期待已久的话。可在本季故事中，贝蒂与蒂娜的分歧加深，尤其在抚养小安的教育问题上更是争吵不断。贝蒂的姐姐凯特（帕姆·格里尔 Pam Grier饰）和小安的男保姆擦出火花。爱丽丝对德纳与莱拉（劳伦·李·史密斯 Lauren Lee Smith饰）的复合伤心不已，却仍对她念念不忘。不幸降临在了德纳的身上——被检测出患乳癌，最终抢救无效，因病去世。詹妮与马克斯（丹尼艾拉·席 Daniela Sea饰）相爱。可马克斯却注射了雄性荷尔蒙，并且不满詹妮在别人面前提到她变性。夏恩与卡门正处在热恋中，她还得到了卡门母亲的喜爱。卡门终于同意了夏恩的求婚，可夏恩却在婚礼上逃婚了……
本作是一部描写失去父母的三姐妹的日常生活的动画作品，乐趣在于本作出演的角色都是各位vtuber。
Representative works "Struggle" and "To Youth We Will Die" participated in the reality show "Run Brothers" in 2014, which became a big hit and signed!
黑科技。
当初慧眼择郎的心思没白费，在她得意微笑中，暗处却有一双嫉恨的眼神，那是她同父异母却被称之为表妹的—丁洁，她是护士，也是敏夫的得力助手，长年跟随敏夫左右，她对敏夫暗生情愫默默相守，当年敏夫医疗事件，她是唯一 知情者，故以此威胁、心机用尽，耐心等待登堂入室的机会，以偿当年其母被逐失心疯无法扶正之憾！
In the interview, the reporter saw that for ordinary small express delivery, many people would unpack the package at the express delivery point, take out the items and throw the package directly into the garbage can. Later, the reporter came to an express service point and happened to meet a staff member who was packing the mail. The boxes containing the clothes were packed thick. He said, "In case of scratching, in case the bags are broken and the clothes of others are scratched, how can they return the goods for exchange?"
只是他为何不告诉自己？之前在自己面前表现的一无所知，全是伪装？还是说大厅里，尹旭接下这个任务时已然知晓？藏私？利用自己？还是有其他神奇的原因？陈平越想越乱，实在搞不清尹旭的想法与目的。
杰克·格林（杰森·斯坦森 Jason Statham 饰）是一个整日游走于各种赌局的职业赌徒，然而却因为在一次大意的赌局中，被赌界黑势力巨头多西·马查（雷·利奥塔 Ray Liotta 饰）下套，最终锒铛入狱。然而七年的牢狱之灾对杰克来说却并不无裨益，当他发现他的两个狱友分别是国际象棋大师和骗术高手时，便开始了学习深造的道路。刑满出狱的杰克已经身怀绝技，雄心勃勃地决定重返江湖，并报当年一箭之仇。
莲花村有高田两大家族，表面上一团和气，暗地里却一直较着劲儿。田野悔了和高二妮的婚事，两家矛盾日益激化。田野放弃了铁饭碗辞职回村创业引起了轩然大波。几经周折，田野的生态农场终于建成，一直持观望态度的村民纷纷要求加入，整个村子呈现出蒸蒸日上的面貌。
该剧讲述了一个发生在200年后，一名年轻女性失踪之后发生的惊悚故事。乔·米勒被描述成一个厌世的角色，他在火星和木星之间的小行星带出生，长大后加入在小行星带维持秩序的安全公司，成了一名侦探。他主要在谷神星太空站工作，有时也会去其他地方执行任务。他总是很憔悴，追寻着连自己都叫不出名字的东西，觉得身边的一切事物都了无生趣。他是一个直觉敏锐的警察，只对工作很投入。如今，上级命令他调查一名女继承人的失踪案，这个案件的复杂程度让他感到自己的人生又有了新的意义。
For codes of the same length, theoretically, the further the coding distance between any two categories, the stronger the error correction capability. Therefore, when the code length is small, the theoretical optimal code can be calculated according to this principle. However, it is difficult to effectively determine the optimal code when the code length is slightly larger. In fact, this is an NP-hard problem. However, we usually do not need to obtain theoretical optimal codes, because non-optimal codes can often produce good enough classifiers in practice. On the other hand, it is not that the better the theoretical properties of coding, the better the classification performance, because the machine learning problem involves many factors, such as dismantling multiple classes into two "class subsets", and the difficulty of distinguishing the two class subsets formed by different dismantling methods is often different, that is, the difficulty of the two classification problems caused by them is different. Therefore, one theory has a good quality of error correction, but it leads to a difficult coding for the two-classification problem, which is worse than the other theory, but it leads to a simpler coding for the two-classification problem, and it is hard to say which is better or weaker in the final performance of the model.
