剧集聚焦扎克瑞·昆图饰演的查理·曼克斯——一个食用小孩子的生命气息来保持青春的超自然人物，在食用了孩子们的生气后，曼克斯把他们的身体储存在“圣诞乐园”。这是地个冰冷、扭曲、曼克斯想象中的圣诞村庄，在那里，每天都是圣诞节，不快乐是违法的，而孩子们渐渐变成食尸鬼一般的存在。艾什利·康宁斯(《费雪小姐探案集》《金翅雀》)饰演女主——一位来自新英格兰的少女维克·麦昆，她的出现威胁了曼克斯的整个世界。
皮姆（金伯莉·安妮 Kimberley Anne Tiamsiri Woltemas 饰）是含着金汤匙出生的千金大小姐，拥有着英俊的男友和一群感情十分要好的朋友。父亲的自杀让男友选择了离开，朋友们选择了背叛，父亲留下的遗产亦被邪恶的继母设计囊入怀中，霎时间，皮姆失去了一切。
《业余侦探》打造国内首部侦探悬疑推理题材，以一部匿名投稿的连载惊悚小说，预言成为真实的连环谋杀案为主要线索，展现上世纪四十年代上海滩一个旷世奇案。患有神经和心理疾病的“变态探长”不可思议地成为杀人疑犯，艰辛逃亡并追查凶案，牵扯出一个个匪夷所思、不为人知的惊天秘密，涌现出无数神秘诡异、来路不明的各方人物，杀手之谜、身份之谜、巨大宝藏之谜，更有一段尘封三十年的灭门血案浮出水面。迷雾重重、悬念不断、错综复杂、扣人心弦，上演了一段精彩纷呈、引人入胜的大型侦探故事。
Sorry to force a wave of chicken soup. Originally, I planned to write a machine learning series last year, but after writing three articles for work and physical reasons, there was no more. In the first half of this year, I was tired to death after doing a big project. In the second half of this year, I just took a breath of relief, so the follow-up that I owed before will definitely continue to be even more. In order not to let everyone worship blindly, I decided to write a series of in-depth study, one article per week, which will end in about three months. Teach Xiaobai how to get started. And finished! All! No! Fei! ! It is not simply to write demo and tuning parameters that are available on the Internet. Reject demo, start with me! If you don't understand, please leave a message under my article. I will try my best to reply when I see it. This series will mainly adopt the in-depth learning framework of PaddlaPaddle, and will compare the advantages and disadvantages of Keras, TensorFlow and MXNET (because I have only used these four frameworks, there are too many people writing TensorFlow, and I am using PaddlePaddle well at present, so I decided to start with this). All codes will be put on github (link: https://github.com/huxiaoman7/PaddlePaddle_code). Welcome to mention issue and star. At present, only the first article () has been written, and there will be more in-depth explanation and code later. At present, I have made a simple outline. If you are interested in the direction, you can leave me a message, and I will refer to the addition ~
方谨昌（万梓良 饰）自由成长在穷苦的家庭之中，但心存高远志向的他并没有因为自己的出生卑微就自暴自弃。成年之后，方谨昌经过不懈努力，终于达成了自己的理想，获得了晋升成为了警督。与此同时，他与女友谢月明（刘嘉玲 饰）也即将踏入婚姻的殿堂。
必须定期向成为使魔的威尔梅提供魔力，那个方法是进行浓厚的接吻。
《龙珠》新系列动画的舞台为悟空与魔人布欧的壮绝战斗结束后，地球重新恢复和平之后发生的故事。与自漫长沉睡中觉醒的破坏神比鲁斯的相遇，加上曾经被人敬畏为“宇宙帝王”的弗利萨的复活，在这些接连迫近悟空等人的威胁之上，地球周边还发生了星球消失的不可思议现象，更有神秘的新角色“象帕”登场。
Ice hockey
故事讲述英都大学社会学部副教授火村英生（斋藤工），接受警方委托协助杀人案件的调查，然而他的内心藏有黑暗一面，曾坦言追求极致的犯罪甚至有杀人的想法。他的拍档是推理作家有栖川有栖（洼田正孝），作为助手他总是会包容帮助火村，两人搭档解决多宗案件。在前作登场的山本美月、槙田Sports、长谷川京子、夏木麻里等都会登场，同时将加入多名特别嘉宾。
一场严重意外让班（Pablo Pauly 饰）进了复健中心，连洗澡、更衣、走路都无法自理，遑论上场打他最爱的篮球。班在中心里认识的新朋友皆是四肢瘫痪、下肢瘫痪或创伤性脑损伤的重度身障者，一群人被生理障碍折磨到精疲力尽、互相谩骂却又彼此提携，并一同学习耐心的重要。他们挣扎着踏上「重生」之路，经历一段混杂成功与挫败、泪水与欢笑的旅程，途中结识各式各样的人——痊愈，并非孤军奋战。
人气女星乔晶晶（迪丽热巴 饰）与高中时单恋的学神于途（杨洋 饰），在阔别十年后，于线上再度重逢，开启了一段浪漫治愈的暖爱之旅。时光匆匆，此时于途已成为心怀梦想的航天设计师，乔晶晶也成为星光闪耀的当红女演员，二人在追梦路上努力坚守，在浪漫奇遇中相互鼓励，终成彼此荣耀！
被父亲抛弃的殷丽英与母亲过着艰辛的日子，母亲生下的弟弟也在饥寒交迫中夭折，母亲哭瞎了双眼，这些惨剧让幼年的丽英深深埋下了仇恨的种子，从此开始计划复仇，她刻苦学习，拼命打工，并选择了编剧专业作为大学主修专业，她深知一毕业，她的复仇计划便会开始实行。
我们忙一场，啥也没得到。
Application layer attack
男主的母亲改嫁，不仅多了一个没有血缘关系的弟弟，更害羞发现弟弟就是自己著迷已久的偶像，两人同住一屋檐下发展出浪漫爱情故事。
小葱忙道：大师兄。
First of all, darkness, humidity and warmth are the three conditions required for mold growth. The evaporator and pipeline in the air conditioning system have the above conditions, and almost all automobile air conditioners cannot avoid mold growth on the evaporator. The wetter and warmer areas are, the easier it is to produce, such as plum rains.
灰豆儿是几千年以前孙悟空捣毁妖精洞的时候藏在石头缝里的一个小精灵。几千年以后，他从石头缝里爬出来了。看到自己的先辈们干了那么多的坏事，灰豆儿决心改邪归正、脱胎换骨，做个好孩子。出洞以后，小灰豆儿和猪八戒的尾巴胖胖成了好朋友，俩人齐心协力，不怕困难和挫折，在天宫和人间做了很多的好事，但却反被误解为“坏精灵”。灰豆儿想不通，胖胖鼓励他：只要坚持做好事，总有一天，大家会理解的。于是，一连串的故事发生了……
章邯轻笑道：实不相瞒，本将已有定计，可以保证，平定齐楚燕赵的叛军。
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.
