伦也他们等待2个月后到来的冬CM，到最后游戏能够顺利完成吗？！
In other words, their daily income is 50 rupees. In fact, as long as the hawker does not spend all the 50 rupees, he saves 5 rupees a day for the next day's purchase. Due to the compound interest effect, they only need 50 days, so they don't have to borrow the 1,000 rupees.
碧水潭畔，紫衫如花，长剑胜雪。
《Femme Fatales》杂志创始人打造的深夜档选集剧（anthology series），主角是那些强势、性感和危险的女人。本剧启发于低俗小说、绘本小说、黑色电影、以及各种B级片，并以此类作品风格为基调，展开十三个以女性为主角且相对独立叙述的单元剧。
大型都市婚姻情感剧《错婚》由著名演员翁虹、戴娇倩、李芯逸、郝平、曹炳琨、严晓频领衔主演，讲述了一对姐妹在婚姻、爱情、家庭上发生的一系列故事，因剧情构架与去年大热荧屏的《蜗居》相似，又都是描绘了社会底层小人物的辛酸，因此该剧自开拍起即被喻为“蜗居”式作品，备受瞩目。
新一世代各个派迎来了争夺霸权的一大战国时代。
鹰野是根据其他负责人的情报事件化的事件班，而冰室则被称为工作班，从事S获得被称为协助者的工作。冰室擅长与对方建立关系，工作班的隐秘性很高，基本上是单独行动，在公安部内部自己的工作也在秘密中进行，但冰室作为佐久间班代的右腕而备受瞩目，因此被任命为鹰野的搭档兼监督。
网络画商高兴，才华横溢，外冷内热，虽然父母为他积累了“亿万家财”，他却从未被物质蒙蔽心灵，一直追寻着内心的绘画梦想。天才私厨杨晓柔，鬼马精灵，执着坚强，她为生活褪去一身骄娇气，用美食行走江湖、温暖人心。这两个成长经历迥异、性格大相径庭的个性青年，因为高家的遗嘱纷争，意外迎来新的人生使命，共同担负起品牌餐厅的二次创业重任 。
佟奉全出于怜惜与茹二奶奶成婚，不
明真大学附属医院的人气直线下滑，濒临破产的危机关头。在此时刻，干练果敢的医生鬼头笙子（夏木玛丽 饰）脱去白衣，出任明真大学的校长。她针对医疗、研究等方面进行大刀阔斧的改革，并积极引进杰出人才，其中就包括医龙队伍的重要成员朝田龙太郎（坂口宪二 饰）和加藤晶（稻森泉 饰），以期他们帮助明真完成日本首例小儿心脏移植手术。经龙太郎建议，各自背负伤痛的藤吉圭介（佐佐木藏之介 饰）和荒濑门次（阿部隆史 饰）相继归队，加上之前驻守明真伊集院登（小池彻平 饰），医龙团队黄金阵容全面复活。这群拥有赤诚理想的医者，能否达成他们心中的目标？
故事描述人们一生只有一次机会获得更好的生活和地位，但每个人都必须经历残酷（而且并不公平）的选拔过程——只有百分之三的候选人最终能获得成功。这些幸运儿在社会阶层中高人一等，而其他人将面对缺电、缺水、缺食物的可怕生活。制片人表示，人生活在社会中总是要经历各种各样的「选择」（选拔）过程——无论你是否乐意——该剧就是要解读「选择」（选拔）背后的动态关系。
In order to make OPPO users who like fresh fashion have more and better original themes; It also gives many UI designers a platform to give full play to their talents. OPPO and ZCOOL launched the first "OPPO Mobile Phone Theme Design Contest". It is hoped that through people's participation and professional exchanges, the satisfaction of OPPO mobile phone users and the standard of original UI design will be further improved.
Open Letter to All Residents Deeply Poisoned by "Binjiang Green Energy Waste Incineration Power Plant"
49天这期间，白天她可以借助宋宜景（李瑶媛 饰）的身体行动，并开始边打工边朋友的帮助。韩江（赵显宰 饰）作为智贤的高中同学，发现来店内打工的宋宜景与智贤有很多相识之处，暗中屡屡为她雪中送炭。智贤去寻找未婚夫姜珉浩（裴秀彬 饰）时，却发现他和自己的好朋友申仁晶（徐智慧 饰）有私情，并且暗中密谋吞并她父亲的公司。时间迫在眉睫，虽然智贤命悬一线，但3滴泪仍没有着落……
Data Poisoning Attack: This involves inputting antagonistic training data into the classifier. The most common type of attack we observe is model skew. Attackers pollute training data in this way, making classifiers tilt to their preferences when classifying good data and bad data. The second attack we have observed in practice is feedback weaponization, which attempts to abuse the feedback mechanism to manipulate the system to misclassify good content as abuse (e.g. Competitor's content or part of retaliatory attacks).
