香港电视广播有限公司制作的怀旧赌博恩仇电视剧《荷里活有个大老千粤语版》（英语：Fraudster In Hollywood；前名：大千世界）；由王晶监制的剧集，郑则士、汤镇业、张慧仪、司徒晖等主演，并由张慧仪、吴业坤、王子涵、何浩文、蔡瀚亿、文凯玲、康华及马志威联合主演。
嫁到猪蹄大王沈家的何家二女儿小西，因为丈夫建弘公司债务问题，想替建弘顶罪。建弘前女友安琪出任建弘官司的律师，余情未了的她设计怂恿建弘与小西离婚，并帮助建弘成立了新公司。在一场由小东女儿瑄瑄无意制造的车祸中，安琪为搭救建弘导致双腿瘫痪，建弘出于道义考虑，留在安琪身边。小西娘家和沈家关系破裂。何家大女儿小东希望加盟沈家猪蹄店，遭到小西的嫂子玉凤等人的阻挠。之后，玉凤被诊断出得了绝症，也终于领悟了人生的真谛，不但撮合父亲的黄昏恋，还对丈夫建明、以及公婆变得体贴。
His mother now does not allow Zhao Mucheng to travel far away and has to go home on time at night. He promised his mother that he would never leave his hometown again.
Centers around a three-way romantic relationship involving a suburban married couple.
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腾冲“赌石世家”唐玉仁上掌盘赢了另一翡翠世家冯仲才；去缅甸寻找翡翠途中两人斗智斗勇。冯仲才之女冯娟喜欢上了唐玉仁；相玉名家孙东岩的出现让冯仲才似乎有了胜算……不久，日军即将占领腾冲，唐玉仁慷慨解囊资助中国远征军赴缅抗击日军，然而，腾冲最后还是以一空城被日军占领，日军在腾冲开始疯狂的掠夺翡翠，并以各种残酷手段逼迫唐玉仁交出翡翠王雕刻“大东亚共荣图”奉献给日本天皇。唐玉仁以超人的智慧和胆略与敌周旋。冯仲才、冯娟、深爱唐玉仁的茶楼老板娘卢珍、孙东岩等在这场翡翠王的争夺中情感与命运跌荡交织。最后，唐玉仁依靠抗日政府在与日军的对决中用生命保卫了翡翠王，成就了其翡翠王的传奇……该剧创作是以翡翠文化为背景，讲述珠宝世家荣辱兴衰，反映民族资本家为振兴民族珠宝事业，为民族尊严而抗争的传奇故事，也是一部展现丝绸古道上翡翠商域浮沉兴衰，抗战大时代背景下家仇国恨的最新力作。
Name: Wang Zha
他十分谨慎，手里提着弯刀，浑身戒备地走进屋子，问黎水道：公主呢……呢字的尾音尚未结束，就被迎面而来的一道寒光打断——是隐藏在暗处的黎章出手了。
当年，日寇铁蹄踏上了古城邯郸，在赵武灵王丛台上，日军大佐浅田芳雄对记者口吐狂言：要实现对占领区的军事打击、经济控制，要全面推行奴化中国的文化渗透。因兵燹水火而停办三年的邯郸庙会，在侵略者和汉奸的阴谋策划下而恢复。久负盛名的平调、落子名角“盖九州”、“七岁红”、“水仙花”等登台唱...
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改编影片将由石原里美饰演小说中的母亲角色，永野芽郁饰演她的女儿（比石原里美小12岁）。本片预定于2021年上映。
江湖中有一神秘杀手组织，沈冲是其中最优秀的杀手，但长期以来，他厌倦了杀手的生活，投造南宫世家老爷子。北方崛起的神秘组织飞鹰堡为了争夺武林秘笈—莲花宝典，与南宫世家形成了争霸局面。白玉川也为夺得此秘笈，一面与飞鹰堡勾结，一面又附和老爷子。沈冲深得老爷子信任，被派遣暗中调查黑白，在一次刺杀行动中邂逅了奇女子南宫蝶。小蝶目睹江湖恩怨几次自杀，又几次被沈冲救回，两人情深意重，生死缠绵。本片通过……
作家海伦携男友恩尼斯至百老汇观赏好友梅德琳表演，未久德琳即与恩尼斯步入礼堂成婚，海伦遭此横刀夺爱之恨，七年后成臃肿不堪的胖妇人，又遇七年海伦为出新书[青春永驻]亮相，容貌身材大为改变，恩尼斯惊为天人！本片刻画女人为保青春永驻，彼此间的猜忌、虚荣心态。
Two implementation classes:
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
