一剧由四宗发生在香港，扣人心弦的真实刑案，带出四个令人惊惧的罪行。藉由一队重案组的警探办案实录贯穿而成，包括惊人耸动的屯门色魔强奸案」，喧腾一时的桃色纠纷「溶尸案」，使市民提心吊胆的「大圈仔军火械劫案」，及「淫业大厦扫黄行动」案件，生动地描绘各阶层犯罪的人性丑恶。
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东环市公安局重案队正在庆祝“清网行动”取得重大胜利：将一名负案在逃多年的嫌疑人捕获归案。突然得知发生了惊人血案，一名公安民警被歹徒偷袭致重伤，身上的枪和子弹被抢走。公安局立刻派出重案队全力侦破，上级机关也派刑侦副处长高林前来督导破案。高林会同重案队长洪顺达及从重案队调走的派出所干警许毅共同组成专案组。这三人是警校同学，生活中又有着千丝万缕的联系。他们克服了生活中相互之间的种种误会，与案犯斗智斗勇，经过大量的侦查，许毅发现案犯孙志军的父亲曾被自己的父亲抓捕入狱，确定这次是其报复作案。三人及专案组立刻全力对孙进行追捕，通过斗智斗勇的多次较量，终将其围困在山野间，经激烈枪战，临近退休的干警老丁则在紧急关头为保护许毅中弹牺牲。最后许毅亲手将孙志军击毙，成功破获此案。
该影片从故事上围绕两条主轴展开，故事一方面以影片男主人公骆嘉豪（张锦程 饰）身为一名卧底警员打入走私犯罪团伙内部，却遭反派逼迫导致行为上身不由己，另一方面讲述了骆嘉豪和弟弟骆嘉轩（李昊瀚（山野） 饰）之间从身份对立到两人携手并肩作战的故事。
该剧讲述了台商耿浩然与舞蹈家胡静如之间的爱情故事。
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窗外，晚风吹过，今秋第一片枫叶随风飘落…………越王宫，某处宅院之中。
詹姆斯·达西将打造其导演处女作[意大利制造](Made in Italy，暂译)，连姆·尼森、米歇尔·理查森、比尔·奈伊、杰克·劳登加盟该片。影片故事讲述波西米亚艺术家罗伯特(连姆·尼森饰)打算卖掉妻子遗留下的房产，转而和关系疏远的儿子杰克(米歇尔·理查森饰)来一场前往托斯卡纳的旅行。该片将在美国电影市场交易。
After reading these, I really feel that ghosts are not terrible, but people are the most terrible.
安娜的爷爷是一名古生物学家，但自从十年前的一次科考任务后便杳无音讯，如今已经是一名生物研究所工作人员的安娜，一次意外发现了爷爷遗留下来的线索，她和同在研究所的谢博士找到了车行的老板李宇航以及他的助手大雷，几人开了辆破旧越野车踏上了寻找神秘丛林之旅，他们跋山涉水、翻山越岭来到了几乎与世隔绝的无人地带，并遭遇了远古时期就已灭绝的古老的动植物，在历经重重危险后，他们终于发现了巨大的脚印，而更大的危险正在降临……
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人生太长，有些事，别那么骄傲，哪有不跑偏的。
1928
《亚特兰大 Atlanta》的制作人兼导演Hiro Murai会负责执导Amazon试映集《海橡树 Sea Oak》，这剧改编自美国当代著名作家George Saunders同名短篇小说，他本人也会担任本剧执行制作，Evan Dunsky则成为该剧合作制作人。标题的海橡树，既不在海边也没有橡树，而是一百套福利房。工薪阶级﹑温柔﹑住在那里的Berine姨妈（曾凭着《裂痕 Damages》一剧而获得艾美奖的Glenn Close饰）于入屋行劫案中死了，但因为她对此感到不满，在一股力量影响下竟然死而复生，而这一次她决定要过出新生活。Rae Gray及Jack Quaid是新加盟演员，目前未知饰演甚么角色。
龙配龙，凤配凤，老鼠子配打洞，我就是一棵狗尾巴草……田遥痛不欲生道：没有第二次。
2053年，来自宇宙的神秘生命体突然侵略地球，人类伤亡惨重，人口减损大半。面对不可琢磨的强大敌人，人类的反击屡战屡败。富士基地的日本方面军制定了打击敌人据点的最终作战计划“PLANZET”。 大型机器武器的驾驶员明岛大志接到上级命令，这是一场不允许失败的战役，他必须死守基地。开战之前，大志把唯一的亲人——妹妹历美送去安全的火星避难。赌上人类存亡的背水一战开始了，出击的大志等人竭尽全力与压倒性多数的敌人缠斗。人类能度过末日之劫获得胜利么？粟津顺监督的最新原创3D CG动画电影，以最先进的技术打造出充满迫力的激战场面。
Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
