“鸟的迁徙是一个关于承诺的故事，一种对于回归的承诺。”雅克·贝汉以这样一句话带我们踏上了鸟与梦飞行之旅。毫无疑问，[迁徙的鸟]直接界定了世界顶级纪录片“获取真实”的标准——前后共600多人参与拍摄，历时3年多、耗资4000多万美元，景地遍及全球50多个国家和地区，记录胶片长达460多公里。这部动用了17个世界上最优秀的飞行员和两个科学考察队的电影甫一出世，就引起轰动。短短三个星期内就有250多万法国人为它走进影院，飞越1200公里的大天鹅对生命的坚持，在漫天风沙中追寻出路的沙丘鹤、在冰天雪地下与海鸦对抗到底的企鹅……尽管当中也有失败气馁，也有悬崖边的木头木脑，也有来自人类贪欲的窥视。
He believes that the plan lies in heaven and the success lies in people. He must resign himself to fate and accept it.
Drunken Pen Makes Flowers: For every 100 fanatics, the total damage * (1 +0.3).
黄夫人见她应答得体，暗自点头，因笑道：姑娘虽如此说，我们也不能不当回事，况且观儿伤的又是那个地方。
卡洛斯是位屡屡受挫的电影编剧。伊莲娜在人生道路上迷茫。更糟的是两人还各自放不下旧爱，剪不断理还乱。当命运让两人相遇在书店咖啡馆，伊莲娜提议一起玩个游戏：把生活变得精彩刺激。伊莲娜天性浪漫幻想，卡洛斯几乎丧失梦想的能力。两人承诺尽全力完成这场游戏，翻盘人生重获幸福，但必须遵守规则：不准恋上对方。
我们这样一个称谓，立即将彼此的关系拉到了一起。
描述围绕SNS的家族的崩溃与再生的新形式家族剧。主人公是咖啡店的店长・篝星。是位周遭对她有好评的女性。但每天夜里抱着黑色包要前往的地方，有着完全不同的另一个人格，这个秘密连家人、朋友与同事都不知道。星的一家四口，乍看之下是一般的幸福家庭。
[Standard Answer] In the anti-terrorism work, citizens' () should be respected and any practical practices based on geographical, ethnic, religious and other reasons should be prohibited.
Bulgaria: 87,500
小鱼儿这一翻筋斗，便翻了一年。
影片是《四重奏》导演土井裕泰，编剧坂元裕二的大银幕首部合作作品。故事讲述男女主人公因在东京明大前站错过末班电车而偶然相识，之后展开时代、时间、地点、全部的偶然都像命运一样同步的5年恋爱，展现了他们在既非大人也非孩童的时期里，迷茫前行的模样。
新品种少女学。女孩艾玛有点色，色情电话来谈心，老板到老友，男女都可以，异想世界中通通恋上
我的床，直到白马王子咚咚来，一个「擦枪走火」，从此引发好姊妹之间战火。当整个小镇与我為敌。
身体乍萌的战慄与微微的迷惑。女孩之间转瞬变脸合纵连横的复杂关系，清新又坦荡，越要爱越要作。
追忆起那些汤汤水水的甜蜜事儿。青春微色，微涩。
少女情怀总是湿。新世代少女站出来，导演雅妮克贾考森重写成长电影系谱，让鸡汤变清水，欲望可
以很混浊也能很纯净，直触成长不可言说之蕊心，亲情友情爱情层次分明一次到位，还有激情和恋情，
浑然天成毫不造作。荣获翠贝卡影展最佳剧本奖。每个女人心裡都住著一位少女。每个少女心头都该
有这部青春映画。
怀着这样无所谓且轻松的心情，经历了沿西海岸十余天的放松航行之后，大军在一个未知的海湾登陆，只有杨长帆知道这是哪里，不过这里未来也不再是那个名字了。
一个从小被誉为商界魔童，酷炫吊炸天的80后霸总VS一个浑身是戏的00后鬼马女孩。差异巨大的二人，却因为一场誓星的来临，而改变了人生轨迹，爱上了彼此，在变幻的时空中，领悟爱之天意。
Syfy将把乔治·马丁的小说《夜行者》改编成电视剧。该小说曾于1987年被搬上大银幕。故事讲述八位科学家和一位会心灵感应的人，登上最先进的太空飞船“夜航者”，前往太阳系边缘，寻找外星生命。但这场冒险的危险程度超过他们的想象。[午夜食人列车]编剧Jeff Buhler执笔剧本，马丁将不参与创作。
攻占关中之后，产生的影响十分巨大。
It is easy to see that OvR only needs to train N classifiers, while OvO needs to train N (N-1)/2 classifiers, so the storage overhead and test time overhead of OvO are usually larger than OvR. However, in training, each classifier of OVR uses all training samples, while each classifier of OVO only uses samples of two classes. Therefore, when there are many classes, the training time cost of OVO is usually smaller than that of OVR. As for the prediction performance, it depends on the specific data distribution, which is similar in most cases.
为何？因为他觉得两老汉根本没心机，不论问他们什么，眼不眨就说了，从他们嘴里说出来的风俗、民情，甚至某官的官声，一切的一切，那都是真实的，这才是他想要听的真话。
