It is essential to ensure the security of models trained in user-sensitive data (e.g. Cancer-related data, etc.), as these models may be misused and disclose sensitive user information (https://www.cs.cornell.edu/~ shmat/shmat_oak17. Pdf).
…,平武看着尹旭冷笑道：当年在安，阳的那一夤，以及那些耻辱仇恨我可都记着呢。
舅舅……何永强满脸堆笑恭迎。
前特种部队士兵约翰·戈尔德（John Gold）有机会将肖恩·蒂格（Sean Teague）绳之以法，他是几年前在东欧执行最后一次任务时背叛了自己团队的人。戈尔德会高兴地看到蒂格死了，但他相信自己会帮助把他送到军事监狱来为自己的罪行买单。在此过程中，戈尔德将不得不击退试图解救蒂格的团队，以及一名似乎一心要杀死蒂格的狙击手，然后才能确保蒂格的安全。
故事发生在1896年的纽约，那时的纽约一片繁荣景象，一边是科技的长足进步，一边是贫富差距的加剧。这时发生了一连串男童妓被残忍杀害的事件，新任警察局长（日后的第26任美国总统）西奥多·罗斯福找来了犯罪心理学家拉兹洛·克莱斯勒、记者约翰·摩尔去秘密调查。他们并非孤军奋战，时任局长秘书（日后成为首位女警探）莎拉·霍华德组织了一个行动小组，利用心理学和新兴的法医学，抽丝剥茧，去抓捕这个连环杀手。
最后，就是谢谢大家。
明朝天启年间，奸臣当道，百姓陷于水深火热之中。东林党人意欲铲除宦孽，惨遭灭门之灾，危急时刻忠仆马沙奇携幼主顾仁愿逃离危险之地。未曾想，二人却由于顾仁愿身上携带的惊天秘密而陷入更大的危机当中。一路行来，苦难重重，幸得忠良之后的武林中人杨冬晴、花姨等人相助，躲过步步杀机。追捕主仆二人的神机营杀手叶红影长期受奸臣蒙蔽，愚忠朝廷，不明正邪，妄杀无辜。在追杀过程中，叶红影与马沙奇、顾仁愿、杨冬晴等人由相恶到相识，最终为真情感悟，共同走向正义之路，完成忠臣遗愿，铲除了宦孽。
Which chains can use the rules in the raw table: PREROUTING, OUTPUT
葛十三、常二宽和丑娃这三个身世不一、性格迥异、血气方刚的普通西北军士兵，因命运机缘走到了一起，在血火里结成了生死之交的异姓兄弟。日军的战火烧到了黄河边上，他们因为各自的复杂原因分别加入了共产党、国民党和日本侵略军，他们的命运也随着各自的选择发生了巨大的变化。为达目的，兄弟阋墙，但也因为曾经的情义而困惑和犹豫，经受心灵的绞杀。乱世年代，身如浮萍，爱不能及。葛十三与赵智怡相爱相杀，上演了一段夹杂着家国情仇和民族大义的悲怆爱情故事。丑娃与间谍胡盈盈相爱相杀，阴谋与爱情，步步为营
失恋的郑嘉文（舒淇 饰）在泰国自杀未遂，捡回了性命。回到香港后，她准备忘记过去重新开始，却发现自己怀孕了，经过深思熟虑，她决定把孩子生下来。
一天，在地铁站，嘉文目睹一个女子跳轨道自杀，周围的人却什么也没有看见，警方调查也一无所获，嘉文自己也百思不得其解。而从那以后，怪事接二连三地发生在她身上。
嘉文在的士里与没有脸的厉鬼同坐，在公交车站等车碰到跳楼自杀的母子，她甚至看见同在医院待产的周太太，身边也有鬼魂如影随形。
嘉文惊恐之余，认定这一切和地铁里自杀的女子有关，为了孩子，她开始调查事情的真相……
你小叔也是十岁才开始念书的
来自《威士忌骑士》和《丑闻》等剧的男星ScottFoley将主演FOX电视网全新的芭蕾舞题材剧情喜剧《TheBigLeap》试映集，本剧采用“剧中剧”形式，讲述一群来自各行各业的“失败者”在一档角逐《天鹅湖》新版选角的竞技真人秀节目《TheBigLeap》中努力奋斗的故事。ScottFoley将在剧中饰演NickSmart一角，是该真人秀节目的制片人。
A4.1. 2.4 lens, vitreous body.
"Leaves dyed blue"
《大艺术家》第二季，以寻找东方之美为主题，探访8位顶级艺术家，包括摄影艺术家荒木经惟、蜷川实花，油画艺术家草间弥生，书法艺术家娄正刚，新媒体艺术家宫岛达男、村松亮太郎，设计师畏研武、菲利普·斯塔克。每集20分钟的片长，带观众追溯他们的人生故事与艺术成就，并引发对于当代艺术文化的思考。
怎么？赵文华也被惊道。
郑老太太道：你不跟我说，我就不晓得了？自然有人告诉我。
宇宙中的神秘组织似乎对能源核感兴趣，然而五位超人在拯救星星球时失踪了，黑暗势力悄然来袭，谁能承担起守护能源核的重任？
这是关于罗德里戈·迪亚兹·德·维瓦的故事，他是一名卡斯蒂利亚贵族和中世纪西班牙的战争英雄。
This is because in the testing phase, ECOC coding has certain tolerance and correction ability for classifier errors. For example, the correct prediction code for the test example in fig. 3.5 (a) is (-1, +1, +1,-1, +1). Assuming that a classifier made an error during the prediction, for example, h made an error, resulting in the error code (-1,-1, +1,-1, +1), but the correct final classification result C3 can still be generated based on this code. Generally speaking, for the same learning task, the longer the ECOC code, the stronger the error correction ability.
