一名脱衣舞女开始证明自己的清白，他并没有犯下一项罪行，七年前被不公正地监禁。
杨长帆所谓的‘富贵在争，无非及时激发和满足人们的贪欲，而非老老实实耕田种地读书。
但是这部影片有一点非常好，那就是它始终围绕着一个主题——弥补遗憾，过好一生。
也许我们只需要五艘战舰就可以夺回安汶，但司令太过重视对手，集结出动了东印度所有的战舰。
On the night of killing Baud, Zhao Mucheng went to the kitchen to cook, thinking that there were still a few people left. Six of the "Inner Mongolia Gang" Baud and his gang died, leaving 16 of the 33 crew members.
随着当地人开始凝视太空碎片，奇怪的事情开始显现。陨石升起，发出热射线杀死所有接触的人。自然，随着越来越多的全国各地发生类似事件的报道而来，恐慌随之而来，而政府最初对事件的轻描淡写很快就消失了。尽管如此，这仅仅是开始。
Showtime宣布制作《低俗怪谈 Penny Dreadful》精神续篇剧《低俗怪谈：天使之城 Penny Dreadful: City of Angels》，该剧由母剧的主创﹑编剧兼执行制片John Logan继续负责。
When multiple connections are constructed, the number of connections to the server will soon reach the upper limit. Apache has 150 connections by default, so as long as we establish 150 such connections, Apache cannot process new requests and denial of service.
清乾隆年间，江南武林红花会总舵主于万亭带同四当家(奔雷手)文泰来夜闯清廷禁宫。总舵主于万亭见过乾隆后，遭清兵毒手，死前立下遗命，由年轻义子陈家洛接任总舵主之位，红花会上下准备最隆重的接任大礼(千里接龙头)……
童童刻苦钻研、习得足球必杀技，屡次在比赛中力挽狂澜，成为足球班的大功臣。不料球场风波接踵而至，童童等人被人陷害、误服兴奋剂，全队面临着禁赛的危机。在童童落魄之际，童童和夏雨终因性格不合分道扬镳。面对重重挑战和难关，五星体院足球班的少年们勤学苦练、日益精进，为成为中国足球的黑马而不懈努力。在历经诸多波折之后，童童渐渐和铁如兄弟的陈雅静暗生情愫，陈中、尚海瑞也收获了各自的爱情。热血少年，青春无悔，面对着不可预知的未来，众人勇敢逆风奔跑，携手再逆一次青春！
Softball
《鬼入侵》是雪莉·杰克逊同名经典小说的现代改编版，讲述了在美国最有名的鬼屋中长大的五个兄弟姐妹的故事。成年后，他们因为最小的妹妹的自杀而重新聚到一起，迫使他们最终面对与自身过往有关的鬼魂，一些潜伏在他们的心中，还有一些潜伏在这幢著名的山之屋（Hill House）的阴暗处。
パーフェクトカップル 矢田亜希子 江波杏子
女主根据自己留下的线索，一步步抽丝剥茧，来探查真相，而背叛女主的有七人：一名智识超凡的百岁吸血鬼、用一个脑袋控制四副躯体的战斗高手、能够操纵金属的军人、皮肤能散出毒雾的财政家、可以任意扭曲身体的公关顾问、能走入他人梦境的棋后，以及刀枪不入的棋主。究竟谁才是幕后黑手？
《操作》讲述了在这个颠倒真相的世界，想要揭露真相的检察官和记者的故事。
一只小鸻鹬因为没有学会飞翔，而被迁徙的鸟群落下，它要一个人面对寒冷的冬天以及捕食者的威胁，最终在朋友的帮助下，他找到了温暖的避难地，迎来了又一个春天。
六个40+中女，喺娱乐圈经历过唔同慨磨练，面对年纪渐长渠哋又会点样平衡事业同家庭？去到人生中场，突然要接受新挑战，尝试谭仔阿姐，农夫，Sales等行业，喺呢个困难重重慨逆境，究竟渠哋点样自强，为自己慨人生带嚟另一番领悟呢
《老夫子之小水虎传奇》根据王泽的著名系列漫画《老夫子》改编。将经典四格漫画以2D复古风再度呈现于大银幕，并全面启用日本动漫金牌班底。老夫子与大番薯这对为华人观众所熟知的拍档，将与全新动漫形象“小水虎”一起，与性格各异的四大龙王交手，在神奇精灵的帮助下远涉深海、奔赴大漠，对抗反派“火爆王”引发的海洋危机，展开一段曲折离奇又趣味横生的旅程。
对吧，胡钧？胡钧见他讨好的模样，有些好笑：什么时候他说过要送木桶给人了？黎水惊叫道：你哪来的木桶？为什么我大哥没有？难道上面的人为了打压大哥，连木桶也不配给他？那真是太令人生气了。
Information Theory: I forget which publishing house it was. It is a very thin book and it is very good. There is a good talk about the measurement of information, the understanding of entropy and the Markov process (there is no such thing in the company now, I'll go back and find it and make it up). Mastering this knowledge, it is good for you to understand the cross entropy and relative entropy, which look similar but easy to confuse. At least you know why many machine learning algorithms like to use cross entropy as cost function ~
