《六十天指定幸存者》在原版主要故事情节的基础上，加入了更多有关韩国国情的元素。这是一个关于政治家的故事，他突然从环境部长晋升到了总统，因为在国会上发生的一次爆炸中，排在他前面的总统候选人都罹难身亡。朴木镇原本是位科学家，如今身为政客的他必须努力融入政坛。在朴木镇代任总统的 60 天中，尽管经验不足并且不情不愿，他还是想努力揭开袭击背后的真相。
走投无路的皮姆接受了一个危险的任务，她潜入了拉米特（吉拉宇·唐思苏克 Jirayu Tangsrisuk 饰）的豪华酒店，想要偷窃一份至关重要的文件。首先，皮姆隐藏了自己的身份试图接近拉米特，后者果不其然的对这个看似单纯善良的女孩产生了好感。然而，最终皮姆的行动还是失败了，她的盗窃行为被拉米特逮了个正着。善良的拉米特甚至皮姆本性善良，决定给她一次改过自新的机会。
At the end of the documentary, Grandpa's health became worse and worse. Grandma took care of Grandpa. She fed, bathed and dressed Grandpa until the last moment of Grandpa's life.
2013年夏天，在广海市警方一场部署缜密的缉毒行动中，一名卧底警察暴露身分，壮烈牺牲，缉毒行动失败。缉毒队长张林伟经慎重考虑，决定撤出另一个正在执行卧底任务的警员钟雷。正在这时，广海市一个很大的犯罪团伙的头目吴庆荣意外死亡，给卧底侦破工作带来新的契机。钟雷通过接近吴庆荣的侄子炮哥，查明整个广海贩毒网的幕后黑手是境外的大毒贩君子兰。钟雷首先取得君子兰的干女儿刘曼妮的信任，使君子兰放松警惕，再通过深挖君子兰的毒品源，逼君子兰现身。狡猾的君子兰虽然做了一些伪装，还是被钟雷抓住一丝破绽，顺藤摸瓜，最后与缉毒队的同志们一起彻底摧毁了君子兰这个庞大的贩毒集团。
寒暄一阵，张槐让板栗和葫芦出去，把给各亲友带回来的土产节礼等物事搬进来，一一分派，另有两大车是张家自己的，叫刘黑皮先送回桃花谷去了。
我去给您泡杯茶。
如何？张槐紧张地问道。
2018-03-04 15:11:22
Two-way unrequited love, sweet and warm.
星海那档子事也该处理了，陈启已经把《佛本是道》的稿子攒到了五十多万字。
武侠奇情剧，以聊斋之人、鬼、狐、鹰故事加上武打元素，故事诡秘，动作刺激，充满娱乐性。 故事讲述燕采臣乃一除魔卫道之侠士，在对付灵山狐妖行动中，结识天瑶宫之冷秋练，秋练爱上采臣，但因练乃女扮男装，故采臣只视她为好友。另方面，狐妖派狐湘湘刺杀采臣，但湘与臣却互相欣赏，共堕爱河，由此牵引出一段哀怨的三角恋。
安坤欲借此敲诈林东，并前去找王梅谈判，愤怒的王梅要林东也尝尝“戴绿帽”的滋味，于是与安坤发生关系。
江南某市贩毒集团总头目，境外商人郭立仁，表面温文尔雅，内心却凶残狡猾，他不惜敛售前财制毒贩毒，自己心爱的女人高弘也吸毒致使他焦虑万分，即使如此，爱情与金钱面前，他宁可心爱的女人及其全家幸福作为代价，达到其罪恶的目的，老知识分子高教授也被拉下了水，副市长钟国良也昧着良心与郭立仁勾结，并从中获得利益。
还只管问我，你是大哥还是我是大哥？板栗如同被打了个耳光，再也不能镇定。
首先醒来的是大真。奇怪的事情连连出现。大真竟然一反出事前的性格，好像完全成为了浩真——他的性格，举止，谈话，回忆，全部都像是浩真附了体。浩真尚在昏迷中，悲伤的恩淑对大真的变化非常奇怪的同时，也不禁相信有着某种超自然的存在，慢慢接受大真变成了丈夫浩真。
吴梅听完尹旭的一番解释之后释然不少，之前她只是想要尹旭救走了自己，有主动将消息散步出去，目的是在丈夫身上。
年纪轻轻不到十三就是秀才了。
故事围绕村主任赵天亮一家人和他的部分村民展开的，涉及到社会生活的方方面面：家长里短、公事私事、生活琐事。其中有爱情婚姻故事、孝老爱亲的故事、乐于奉献的故事、计划生育的故事、保护环境的故事、拾金不昧的故事、移风易俗的故事、崇尚文明的故事、老有所为的故事等等。《到底嫁给谁》中，听说蔡花要嫁人, 上门求亲的男人可不少, 蔡花无从选择，没办法她求助于村主任一家人帮她拿主意。《不傍大款》兰妮姨为兰妮物色到一个对象，宋彩云要侄女去相亲，其实兰妮早已有心上人，应付完姨妈给介绍的大款，兰妮回来继续和男友规划他们果园的美好蓝图。《大月小月》中，剧情和传统剧《墙头记》相反。赵天亮兄弟俩赡养父母，为多尽孝一天是一天，发生大月小月的争执，弄得老人无所适从。
Super Data Manipulator: I am still groping at this stage. I can't give too much advice. I can only give a little experience summarized so far: try to expand the data and see how to deal with it faster and better. Faster-How should distributed mechanisms be trained? Model Parallelism or Data Parallelism? How to reduce the network delay and IO time between machines between multiple machines and multiple cards is a problem to be considered. Better-how to ensure that the loss of accuracy is minimized while increasing the speed? How to change can improve the accuracy and MAP of the model is also worth thinking about.
