首部中意合作网络剧《私教》的故事，发生在一家健身房内。11个不同背景、不同身份、不同理想的男女因为健身在这里相遇，并且发生了形形色色的搞笑、离奇、浪漫、感人的故事。本剧在叙事上采用创新的多线并进的方式，试图打破传统中国情景喜剧单线式发展的窠臼。
当Mark得知来自医学院的Kit很难接近时，他打算挑战Kit医生。但是，在他与医生见面的第一天，他就陷入了对Kit不利的一面。他一直在追求医生，当他有信心要求Kit成为他的男朋友时，同时发生了一些事情，结果Kit没有接受Mark的爱。所有人都感到失望。问题解决之后，Kit和Mark决定调整他们的理解。
一块也是爱，肯定好好更。
Daily Fire Inspection Records
(a) the designated medical institutions intentionally report false information to the medical security administrative department;
在2020年全世界都遭受新冠病毒侵袭的状况下，樋口真嗣等五位导演策划出一个胶囊怪兽计划，让大家在家中拍摄新冠病毒这个大怪兽和自家的小怪兽战斗的故事，并进行接力传播。作为该计划的番外篇——由岩井俊二导演、斋藤工主演，几乎全片都是远程拍摄制作的《8天就死去的怪兽的12日谈》剧场版，将登陆日本小型院线。讲述主人公SATO TAKUMI网购了一个胶囊怪兽，然后他每天都会将小怪兽成长的样子放到网上播出…。
鹿安娜在婚礼前接到了一个改变她人生的电话。她的韩国籍男友林志勋电话中告诉她，自己遭遇船难，只能说一声“永别”……鹿安娜打开电视，看到紧急插播的新闻——一艘渡轮倾覆，多人遇难。她不相信挚爱就这么离开了自己，在好友赵平凡的陪伴下前往韩国寻找未婚夫。
李刀锋的情人杀手刀疤跟李刀锋一起被掳，经过了一番搏斗逃了出来，却因为看到看守的手机上有毕龙杀害李刀锋的信息，误以为杀害刀锋的凶手就是毕龙恼羞成怒开始了刺杀毕龙之路。
纳特·沃尔夫将加盟由山姆·克拉弗林主演的新片[永远忠诚](Semper Fi，暂译)。影片将会由亨利·亚历克斯·鲁宾([断线])执导。电影讲述身为海军陆战队预备役中士霍珀(山姆饰)，阻止了因意外害死人而想要逃跑的弟弟(纳特饰)。当弟弟终审上诉被驳回，他决定不顾一切代价救出弟弟。
上一季已经知道A是谁，这一季来了新的A……
年轻美丽的刘三姐是一个出身贫苦的民家女，她虽然没有读过书，却才智出众，歌声动人。一天，打柴归来的刘三姐在在老渔夫的船上搭救了欲跳江自尽的侗族女孩小孔雀。小孔雀被地主莫怀仁追拿，她们一起去老渔夫家暂避。小孔雀喜欢上了老渔夫的儿子阿牛，阿牛却对三姐一见倾心。
通天王朝，盛世太平。皇室四家族为巩固家族地位，通天书院应运而生。皇室家族也为名额抢破了头。知名奇才作家圈粉无数，连皇后都是“他”的死忠粉！于是凭借超强才华免考入学通天学苑。可万万没想到这位才华横溢，并拥有盛世美颜的天才少年竟是“女儿身”。从此展开了一段多人争宠一人，甜蜜到炸、美轮美奂的校园恋爱故事。
刘邦猛然一震，刚刚恢复了那一丝自信再一次的荡然无存。
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Rome饰演双胞胎。哥哥是个GAY，弟弟是直男，而且是很粗狂的狂野男，看那一头的黑长发就知道了。。。哥哥要跟女主相亲，因为他是GAY，所以让弟弟去相亲了。。。 1。女主Chankiangdao：知名杂志编辑，任性，不喜欢说谎的男人。 2。非GAY的男主paul：自由摄影师 ，被人强迫他装成个GAY，代替他的艺人双生兄弟（Peet），还得装和Chankiangdao（女主） 很亲切，虽然其实他很man。 3。Peet是一位很帅的GAY ，他是一个famous actor是女主Chankiangdao的老朋友，为了掩饰自己是 gay 的秘密，总是装的很man。 4。Natdanai metrosexual 是女主Chankiangdao的旧情人，他的过去使女主Chankiangdao觉得每个男人都喜欢撒谎。
杨长帆也搞明白了，这些人不是普通的募兵，是雇佣兵。
一部耗资数亿英镑的全球反恐剧集，并曾在戛纳影展上获奖。SAS是英国一支特别作战部队，每一个成员都是万里挑一、斥资百万打造出来的。他们威猛强悍又反应机敏，在沉稳老练的汉诺带领下，担负着普通军警力不能及的特殊使命。SAS面临的挑战艰不可测。每集都是一独立的故事。比Spooks场面要火爆。里面还有大家所熟悉的"Heroes"的Drresh。
这是尹旭的底线，若是旁的事情合作也是可以的，但是这件事绝对不会那么简单。
“最强”异世界幻想OVA满载登场！
Demo Xia: I downloaded all the popular frameworks at present. I ran for the examples in different frames and looked at the results. I just thought it was good. Then I thought, well, in-depth learning is just like that. It's not too difficult. This kind of person, I met a lot during the interview, many students or just changed careers came up to talk about a demo, handwritten number recognition, CIFAR10 data image classification and so on, but you asked him how the specific process of handwritten number recognition was realized? Is the effect now good and can it be optimized? Why should the activation function choose this, can it choose another? Can you explain the principle of CNN briefly? I'm overwhelmed.
