《新成长的烦恼》(又名《平民天后》)由美国迪士尼公司制作，是一部以青春期少年生活和学习为主题的电视剧。
该剧以少女Lizzie（希拉里·达芙 Hilary Duff 饰）和她的同学Miranda（拉蕾妮 Lalaine 饰）、Gordo（亚当·兰伯格 Adam Lamberg 饰）的校园经历为主线，以Lizzie的弟弟Matt和父母的故事为副线，用轻喜剧的方式生动、幽默地向观众展示了美国中学生的生活状况和情感历程。十几岁孩子的那些不安分的小动作、口中说的时髦语言、个性鲜明的行为举止，以及青少年朋友之间的小矛盾等，许许多多发生在女主角Lizzie身边的趣事和青春期少男少女特有的尴尬、痛苦与挫折，都成为本剧吸引青少年观众的收视法宝。
那个……是包子有问题？我们这些包子都是新鲜出炉，馅和面粉都是最新鲜的，绝对卫生健康……包子店的服务员走过来，小心翼翼的说道。
为了找到杨梅的亲生父亲梅青平。韦笑宝与杨梅以应征工作为名混进梅氏企业，韦笑宝成了梅氏旗下星愿公司的员工，杨梅也顺利得到代理董事长秘书的工作。
葵 德川三代是日本放送协会|NHK在2000年年制作播放的第39部NHK大河剧，播放期间是2000年1月9日 - 12月17日。 本剧故事是从关原之战之前开始说起，以德川家康、德川秀忠、德川家光祖孙三代为主角，描述在德川幕府成立过程中，丰臣家如何灭亡，以及之後德川家与朝廷之间的关系。前半部可以说是与日本战国相关的戏码，而後半部则是以家庭、政治为主的戏剧。 第一集全集在演出关原之战当天的情形，而在二到十三集则是回溯关原之战的过程。剧中以中村梅雀饰演的德川光国当解说旁白，叙述其祖的故事。全剧采高画质播出，也使用了许多CG效果。 本剧可谓是一部相当遵照史实演出的历史剧，采用的主角演员也绝大部份是实力派资深演员。但是因为演员年纪实在太大，尽管演技精湛，却也造成一般观众对此诟病。
君顶会所第一天开张就遭劫持，闻讯赶到的刑警队长巴渝生在劫匪引爆炸弹后，果断率领警察冲进会所救出十余人质，还有三具尸体。但劫匪却“人间蒸发”。巴渝生及时勘查现场，并与每个人质笔录还原了劫案过程，确定劫匪的目标是一件稀世珍宝。劫案中昏迷的那兰醒来，告诉巴渝生，劫匪熟谙心理学，并有强烈预感，凶杀还没有结束。技侦的报告确认会所一楼的大火不是爆炸所为，而是有人纵火。巴渝生在会所储藏室里发现三个劫匪的尸体。但人质确认他们使用的武器却不是人质看到的劫匪所用。难道有两拨劫匪？巴渝生感到案情异常复杂。随着调查的深入，巴渝生发现人质证词的重重疑点。经过细致分析、缜密推理，案情真相最终在我公安干警努力下水落石出。
这手够狠的啊。
说完，朝白凡喝道：你还有何话说？白凡冷笑道：皇子争夺皇位，本来平常。
但凡看过《宰相刘罗锅
其实尹旭从一开始心中最看好便是李玉娘，一方面李玉娘和自己关系紧密，是认识最早的，接触时间最长的。
Lin Nian is a "mentally retarded", impolite and vocal eccentric. No one knows whether he will be normal or "mentally retarded" next moment.
一群即将高考的学生，为了找回辞职的老师，遭神秘人设计，在荒野中迷失并走散，从而经历了“迷与冒险”“爱与救赎”“蜕变与成长”的故事。比《名侦探柯南》更刺激，比《鬼吹灯》更惊险。
2001年，在国际社会巧妙地扎根，作为掌握全世界的邪恶的秘密结社dokuga，被神秘的男人sabarasu带领了的goodsunda部队挑战。这些人乘坐的移动要塞「goodsanda」神秘的能源「bimura」是动力源，能瞬间移动最大1万km的距离。但是dokuga也瞄准了「bimura」。
本片讲述了聪明可爱的小Q在训练师悉心照料和训练过程中成长为一只合格的导盲犬，并遇到了主人李宝庭——中年失明、孤僻又坏脾气的天才糕点师。他们共同生活的日子里，小Q逐渐融化并走入了宝庭的心里，温情的陪伴令处于低谷期的宝庭有了新生活，一人一犬，深深的羁绊，他们谁也无法再失去彼此。
女高中生真生是石川的万千崇拜者之一，某天她丢失了石川演唱会的门票，为了能看到偶像，真生不惜出卖肉体。这次经历改变了她的一生，她不幸感染上HIV病毒，在援助交际泛滥的高中里，真生无疑成了异类。所有的人都离她而去，在极度绝望之际，她邂逅了石川，两个失意之人的生命从此被紧紧绑在了一起……
如今我天天都带着她们教导。
上世纪三十年代初，位于上海郊区的苏宅有人登门，求购苏家的家传古董——宋代瓷枕，苏老爷严辞拒绝，并砸碎瓷枕以示决绝。女儿苏桃出来收拾，却意外在碎瓷中发现一枚精巧的铜镜。她一时好奇将铜镜拿回阁楼把玩，不料却由此引发一系列诡异离奇之事。
赵锋忙对小二道：听见没有？就在西厢。
飞杨的裙裾，动感的节奏，歌舞升平的背后正酝酿着一场血腥的风暴：一公司的老总突然被杀……
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).
