《伦敦谋杀案》讲述了一组顶级谋杀案侦探的故事，拍摄过程就像纪录片一样。每一集都有一个不同的谋杀案，此外还有一个连载故事，涉及首席侦探失踪的妻子。
2080年，世界能源问题已因中国科学家马博士运用太阳能而解决，但这亦引起部份能源商重大损失，恨马博士入骨，不断派遣杀手要除去此眼中钉！
故事发生在龙城市全国百强企业之一的天海集团内。在市场经济大潮中，天海集团作为全国钢铁行业的巨无霸，可谓是横扫龙城，它兼并了近二十个大中型企业，业务已经扩展至机电、电子、纺织、制药、房地产等多个行业，成为龙城举足轻重的特大型现代化企业。而在这一系列事件中起关键作用的人物不是市长、书记、董事长，而是一个小小的内审处长—田浩然。正是他的这一特定的职位，以及这一职位赋予他的神圣的职责，在天海与国际大集团布鲁克的联合事件中，坚持原则，以诚信为本，公布了内部审计报告，掀起了一场轩然大波，经过真诚沟通，两大集团最终实现了联合。构成该剧极为错综复杂、波澜起伏、引人入胜的故事情节。
《魔仙俏娇娃》是一部来自俄罗斯的女孩向公主类奇幻冒险动画片，五个小公主-金发公主鲁尼，青蛙公主丽莎，冷美人达莉亚公主，美丽优雅的海伦公主和睡美人多玛公主，她们从一个遥远的地方来到神秘的岛上学习魔法。 冒险，秘密和危险在她们学习魔法智慧的路上等待着他们，这一切离不开这个魔法学院一个叫做“ 不朽之神” 的巫师。
你来做什么？冰儿先对他施了一礼，然后又向与他对阵的学子们施礼，道：我是周姑娘的丫头冰儿。
Cyan: Blue Grass, Black Bean, Duck Grass
In the previous example of electric lights, a state mode program was completed. First, the Light class is defined, which is also called Context here. Then in Light's constructor, to create instance objects for each state class, Context will hold references to these state objects in order to delegate the request to the state objects. The user's request, that is, the action of clicking button, is also implemented in Context, with the following code:
然王爷身为我大靖玄武王、三军统帅，刻意展现对女子痴情，言道‘媳妇只要一个就够了，更在人前放话‘便是以后没有子嗣，也不会纳妾，自失男儿风范不说，更有向周家谄媚讨好之嫌、嘲笑天下纳妾男人之意。
由Meredith Scardino编剧﹑Tina Fey监制的Peacock喜剧《妹子再组合 Girls5Eva》讲述一支90年代曾短暂大热的女子组合决定重组。Sara Bareilles今天加盟剧组，她饰演90年代短命组合「Girls5Eva」的前成员Dawn，对现在于皇后区管理家庭意大利餐厅一事感到不安，所以当「Girls5Eva」要重聚时，这对Dawn来说是个好机会。
一路回到海舍，已经耽误了午饭，而且翘儿身旁多了个人坐着一起忙活，只一看那背影，杨长帆就知道是谁了。
玩具设计师苗和陈误撞强盗抢劫银行，苗因而得知自己有特异功能，能够进入别人的梦中，陈却因此成为痴呆。苗进入陈的梦中，发现至陈重伤的是警官周润发。最终，苗依靠特异功能杀了周，为陈报了仇。
田遥双膝一软，跪倒在床前。
从另一个世界穿越过来的林一凡本是剑圣的得意弟子，为了回到自己的世界，他开了一家叫做“施仁堂”的中医铺子，在治病救人的时候，收集各种信息。在他的店里，有两位雇员，一位是身怀特殊血脉的暖男，一位是呆萌的小白女。三人相依为命，为了自己身上的谜，走上了一条不能回头的路……
就她那性子，绵软的很，怕她干啥。
板栗失声叫道：这不是傻子？小葱虽未这么说，眼中却透露出担忧的神情。
As long as there is a definite goal, doing anything at any time will not hinder thinking and research, or even help thinking and research. They think they have wasted time, but in fact they have not wasted it.
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.
