两个不同家族的儿子从小订婚了。一个不想要包办婚姻，一个想把他争取过来！
但不曾想他的成全并未带给王燕儿幸福的生活，面对丈夫多年来的猜忌和婆婆的百般刁难，王燕儿早已心力交瘁。此时，马鸣因经济问题入狱，梁子和王燕儿倾其所有救出马鸣。正当马鸣愿意成全梁子和王燕儿的时候，妹妹马娟儿却执意要跟梁子私奔。梁母在弥留之际拿出了送给未来儿媳妇当信物的手镯，说出了梁子是马母早年遗弃的孩子的真相，当所有的秘密都被揭发、当所有的恩怨都烟消云散，梁子再次将王燕儿托付给马鸣，独自离去了。
岂能纵他？大人……再考虑考虑吧。
只是机会难得，背后包含太多利益，骑虎难下，迫不得已只能尽力帮他。
食品公司总务部长三浦安雄在公司的迎送会上穿女装，体验到前所未有的解放感。一开始是偷偷地试着女装和化妆的，但是对同一性障碍的前辈椿说“你想穿女装吗？你想作为女性活下去吗？”被问到“想成为女性”的心情高涨。在心理诊所被诊断为“性别不协调”的安雄，下决心向妻子小薰告白，但是混乱的小薰完全否定。被命令扔掉女装道具的安雄，将其运到了附近的行李箱间。有一天，安雄对公司轻视女性的做法感到愤慨，不顾后辈小春的反对，用邮件通知“我是性同一性障碍”。在更衣室里穿女装，开始了“作为女性”的工作生活。但是，被“カオリ”发现了，公司也因为上司的捐款而调动地方工作。安雄到底能不能兼顾“作为女人生活的道路”和“与所爱的家人生活”呢……？！
同年，研究生张宁加入，她跟几名伙伴都怀着航天梦，在于杰带领下，成功在嫦娥三号、四号加上了香港团队的名字。
Not expected:
恰在此时，沉重的马蹄声再次响起，只见远处尘土飞扬，又有许多人骑马赶来。
剧情曲折，武打动作场面震撼－中神通王重阳，故事叙述宋金年间道教候任掌门天生（关礼杰）与程若诗（周慧敏）互生情愫而结合，后诗怀有身孕，天生决与诗抛弃一切逃往古墓。后发觉师兄玄生（林尚武）勾结金人夺取圣物「九阴真经」，天生为救同门与镇关守将霍景山（张翼）驱逐金人。玄生领金兵上终南山，但不敌天生，最后却胁持若诗母子以交换「九阴真经」，天生不予，玄生痛下毒手，重创若诗，天生为救诗亦葬生火海，临终前向师兄王裳（黎汉持）托孤，欲林灵素（韩马利）相助，两人却误中玄生毒药，发生关系而至误会更深。玄生伺机暗算裳而夺去半部真经，裳抱着幼婴堕崖。 天生之子（郑伊健）自幼居于山中。一日，义救女子林朝英（梁佩玲），朝英却误会为其轻薄，欲杀之泄愤。幸金国世子完颜峰（罗嘉良）相救，两人互相仰慕，义为结拜，峰更代他取名重阳。 朝英乃素与裳之私生女，时刻受母熏陶，欲杀裳，峰邂逅村女无双（卢敏仪），而发生一段异国情缘。 玄生拢络金人，欲统一武林霸业，残杀道教同门。
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“超人前传”第四季的内容精彩紧凑，在这22集中克拉克寻找三颗克普顿晶体，并阻止那些神秘矿石毁灭地球。克拉克也成为橄榄球明星。拉娜有了新恋情，让克拉克如坐针毡，聪明有主见的露意丝蓝恩来到克拉克的家乡。克洛在本季中挖到世纪大新闻，莱诺洗心革面，莱克斯却进一步沉沦迷失，克拉克也发现了他的天命。
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本剧故事发生在一个充满老香港风味的场景，以喜剧形式展现左邻右里间的嬉笑怒骂，从而体现出香港社会的冷暖唏嘘。《老表，你好hea！》由《老表，你好嘢！》原班人马带来崭新的故事，加入大量新鲜滚热辣的社会议题，剧集除了继续采用前辑的轻快节奏和可爱的人物性格，亦加入新人物、新元素，务求擦出更多火花。
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Article 235 Whoever negligently injures another person and causes serious injury shall be sentenced to fixed-term imprisonment of not more than three years or criminal detention.
Kun正因为单相思的事而烦恼，他爱上了自己青梅竹马的朋友Parfun。有一晚，两人都被前任甩了，两人就来到一个派对上放纵。那一天，Khun暗恋的Parfun醉得不省人事。两人就糊里糊涂地发生了关系，越过了朋友的界线。喝醉那晚留下的吻痕，让他们不得不再次重新思考两人的感情，是该继续做朋友呢，还是都往前走一步敞开心扉，成为情侣。
传说中，天地间有一种法力，可以改变命运，更可穿越时空，来回过往未来，这法力收藏的七重天琼花宫一盏宫灯中……这盏宫灯被一妖艳女妖偷取下凡，她利用宫灯法力勾引玩弄凡人，改变凡人命运。女妖被天庭重罚，永生关闭在华山中，这盏宫灯被遗留在凡间，不知落在什么地方，此灯名为“宝莲灯”…
男主(mik饰格兰)空军上尉，接到上级命令保护因拥有绝密武器配方而被恐怖组织追杀的美女科学家(stephany饰艾琳)。为了隐藏女主身份，上级命令男主和女主假扮夫妻，男主为了调查前女友被杀害的真相，答应了假结婚这个建议。在朝夕相处中，男女主两人渐生情愫！
I will filter the algorithms one by one, but I prefer to use some simple algorithms, such as ridge regression, when integrating models. In the in-depth learning competition, I like to start with resnet-50 network or similar structure.
