His eyes were red, his tears rolled down, his whole body trembled, and even his handcuffs and shackles were shaking. At this moment, he was like a child who had done something wrong, as if praying for the forgiveness of adults, but the law would give him the fairest judgment.
"It's also our little Charlie's credit!"
庞取义露出了少有的忧郁：明白，不止一次了。
Understand the basic principle of using single mode to realize pop-up window.
其中，被分配到石泽手下的新社员麦田步（福原遥饰）怀揣着紧张和不安来到了公司。指导麦田的前辈叫舟木俊（中村海人饰），总是喜欢使用一堆谜一般的英语单词，搞得她完全跟不上工作。看着周围的同事个个工作得麻利又迅速，麦田感觉自己难以融入部门。对她来说，午休时间在单人桌吃便当，是唯一的轻松时刻。可就在这时，石泽突然出现在了麦田的面前，张口就来：你们现在这群年轻人啊。面对石泽的这句话，麦田将会如何回应呢？
第二季在形式和风格上保持不变，延续食欲烧烤、烟嗓旁白、百万文案及烟火故事，挖掘天南海北的烧烤宝藏，讲述那些发生在深夜平凡却动人的故事，带领观众去探寻街角巷尾的饕餮盛宴、美食人情。
4) automatically switch that language to simplified Chinese after installation. If not, right-click the tray area DT icon,
爱情,从来行动大于言语威伦,一个出生在情人节的年轻人,却从来不知道爱情——甚至连他父母的爱都不知道。他遇到了一个对他表现出同情和温柔的人
2. Sailing boats or ships less than 20m in length shall not hinder the passage of ships that can only sail safely within narrow waterways or navigation channels.
桃木，一个女编剧，她人生的梦想就是谈一场和她剧本中一样轰轰烈烈的恋爱。她又一大作《ZOO》被片方拒收后流离失所，却没想到被蔷薇看中。蔷薇以创作为由将桃木带到了度假区，精心创作。但她没想到度假区里的她人生犹如开了挂似的，她笔下的男神逐一出现，一个个都完美地如同从漫画中走出来似的，他们纷纷都爱上了桃木。这让桃木第一次感受到了恋爱的美妙。但就当桃木沉浸在恋爱的喜悦之中时，度假村外又是另外一番景象，一个名叫“恋爱不NG”的直播节目一炮而红。然而这个节目的女主角竟然就是桃木，原来蔷薇看中的并非是桃木的作品，而是她那傻白甜的形象，利用她对写作的憧憬开播这样一个直播节目赚取暴利。
这有啥可笑的么？没事，哥哥你的招太妙了……太妙了……真送妾，我就真宋四了。
WillScott是领先的密码分析专家之一，他雇佣了一份严重的密码文件。他发现了一张名单，把他的头发放在背上的坏蛋身上。
依我看，杨长帆即便战败，也不会对咱们家眷下手。
由一代武打巨匠刘家良师傅执导又一功夫之作《螳螂》，当年有刘家辉、黄杏秀、李丽丽及姜大卫坐镇演出，为观众活现“螳螂拳法”。
讲述了一个黑暗的扭曲的故事，有时候朋友和敌人的界限是如此的模糊。Wood、Quinn、Baxter和Rick四人一直是铁哥们，团队中的第五人Alvo则是一个冒险投机家，通过投资房产致富，在马略卡岛上过着奢华的生活。如今他们都已迈入不惑之年，四人的生活轨迹以及所取得的成就各不相同。当Alvo邀请这四位久未谋面的老友来到他奢华的别墅庆祝自己的提早退休，而他们也希望借这段旅途追忆往昔。然而世事往往出人意料，他们发现自己陷入了一张由谎言和谋杀编织的大网里……
一次偶然中， 警察米勒（彼得·克劳斯 Peter Krause 饰）得到了一把神秘的钥匙，而这把钥匙正归属于10号房间，与此同时，米勒的女儿亦在房间里无故失踪，为了找到心爱的女儿，米勒踏上了充满危险和劫难的旅程。
For example, HTML code is as follows:
他现在所写的每一部小说都是经典，汇聚原来那个时空一代人甚至几代人的智慧精华。
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
