于洪天和杜健康来到健康制药，却发现资料已经被删除。正在杜健康重建文档的时候，整栋大楼的电源被邓斌切断。于洪天带着杜健康逃出大楼，躲进地下停车场。于洪天教杜健康怎样用枪，两人决定并肩奋战，直到耿鹃带人支援。在与邓斌的激战中，杜健康为了掩护于洪天被子弹打中。最终黑虎将邓斌抓住。邓斌供认说自己就是天堂鸟。专案组经过讨论认为邓斌应该不是天堂鸟，他身后应该还有更大的敌人
Satit是导演Chaiyan的朋友，而Chaiyan和 Jee很亲近。Satit总是看到Jee与Chaiyan在一起，所以他认为他们有染，Chaiyan的妻子Piak...
哼，真有那份闲心，不如好好用些心思，把这家伙的底细查清楚。
果然，小鱼儿推开了铁心兰，甚至没有多看一眼。
/v attack
富二代秃子继承了老爸的工厂和“招财貂儿”后因玩世不恭导致工厂欠资巨款每天被无数个员工追债，涂父身边的“老会计”要帮助秃子还债，秃子前妻也不忍心工厂就这么被糟蹋，便用离婚时的200万给秃子救急，谁知秃子继续花天酒地，在宿醉后醒来发现巨款不翼而飞！一场啼笑皆非的闹剧就此开场......
在第二次击败宿敌——黑人拳王阿波罗·克里德（Carl Weathers 饰）后，当初贫民窟出身的穷小子洛奇（西尔维斯特·史泰龙 Sylvester Stallone 饰）逐渐走上事业的顶峰。他先后十次卫冕，创造了重量级拳王的不败神话，受到来此各界的疯狂追捧。原本打算引退的洛奇受到了黑人拳击手克鲁伯（Mr. T 饰）的挑战，他不顾经纪人米基（Burgess Meredith 饰）的阻拦，决然走入擂台，却遭遇了生涯中久违的惨败。在此之后，米基因心脏病去世，洛奇也陷入消沉。就在这关键时刻，阿波罗出现在洛奇面前，他要帮助这个昔日的劲敌重新振作起来，寻找属于自己的荣光……
无数人都在骂金庸老糊涂了，是在毁原著。
她死死捂住胸口，觉得有些喘不过气来。
104.1/85.5-1=21%
王小明是一名大学屌丝，单恋女神罗媛媛，可是被高富帅李树横插一脚。悲痛万分，意外结识穿越过来寻找双儿的韦小宝。两人达成协议的情况下，韦小宝传授给王小明多种撩妹技术，一瞬之间，王小明咸鱼翻身，然而追罗媛媛的难度比他想象中的困难。同时双儿的出现，也给王小明和韦小宝的关系造成了破裂，并且在阴暗之处，李树的报复阴谋，正在悄悄燃起....
寻母路上，
时光如梭，罗刹•暗无又要复活了，龙武族被选中的六位族子聚集在一起，背负起从出身就带有的使命。六大星门长老通过仪式，让六位斗龙战士分别获得了自己同星象的战龙召唤器。然后，斗龙战士为了获取属于自己星象力量的机甲兽龙，纷纷来到了兽唤山，在那里，六位斗龙战士与机甲兽龙有了一场完美的邂逅，并且成功获取了属于自己的机甲兽龙......
本片为热门动画《开心汉堡店》的电影版。
薇诺娜·瑞德、约翰·特托罗、安东尼·鲍伊(《德里女孩》)、佐伊·卡赞、摩根.斯佩克特(《疑犯追踪》)、艾奇·罗伯逊([超越生死的夜晚])将主演HBO六集限定剧《反美阴谋》。该剧改编自菲利普·罗斯2004年出版同名小说，故事以新泽西州一个工人阶级的犹太家庭为视角，讲述公开支持纳粹、反犹太人的美国飞行员Charles Lindbergh成功在政界崛起并成为总统后，他将如何奉行法西斯主义及逼害美国里的犹太人。大卫·西蒙、埃德·伯恩斯担任执行制片人。
"You cannot cheat in front of death." Ally thought. Although it was a game, at that moment, she was completely involved in the play.
在一座偏远的小县城，年轻貌美的楚梦不知情的投下了一封匿名举报信，她根本想不到这封信会给千里之外的龙山市带来强烈的震动，同时也给她蓬勃的生命划上一个重重的句号。指使她投下这封匿名举报信的是龙山市商业银行副行长邵明哲，他嫉妒四海集团董事长乔一民在事业上的成功，憎恨乔一民和自己妻子闵娟的暧昧关系，他要报复，举报乔一民在创业初期侵吞国有资产，是817金融诈骗案的主谋。然而，他没有想到这封匿名信会给自己带来无穷的后患。乔一民故作镇定，反复思量，自认为侵吞5000万国有资产做得天衣无缝，转移资金的账目也被一场意外的火灾化为灰烬。四海集团发展壮大，不仅为龙山的经济发展作出重大贡献，同时还有许多义举，获得了良好的社会声誉。而乔一民心里无时无刻不被多年前的“原罪”折磨，他要为龙山贡献更多，以此赎罪。
Use reasonable data sampling: It is necessary to ensure that a small number of entities (including IP or users) cannot account for most of the model training data. In particular, care should be taken not to pay too much attention to false positives and false negatives reported by users. This may be achieved by limiting the number of examples that each user can contribute or using attenuation weights based on the number of reported examples.
