“好男”周奉刚刚过了三十五岁大限，他再也经不起失业了。可他偏偏就要失业了！周奉在一家跨国企业做小职员，看上去也是个衣冠楚楚的“白领一族”，可是日子过得有多苦，只有他自己和媳妇杨娟才知道。眼看人到中年了，两口子还没混上一套自己的房子，只能寄住在他大姨子——杨娟的姐姐杨菊家里。局促的老民居，转个身都难，更别提杨菊向来就对周奉的老实巴交不以为然，于是这日子过得就免不了磕磕绊绊。最头疼的是，没有房子就没法儿要孩子，可周奉和杨娟，盼个孩子已经盼了很久了……最头疼的是，弟弟周全在老家混不下去了，进城来投奔“有头有脸”的哥哥。周奉只能让他回老家，周全却瞒着他把火车票退了……
本影片采用了诙谐幽默的方式来讲述眼下80后，90后在外拼搏奋斗的故事。剧中主要以马克，胡毅，顾芷若，艾美丽，关召5个主要人物为关键，剧情轻松搞笑，内容丰富。无厘头的表演做为减压年轻人的一中娱乐方式。繁华的城市，人心依旧拥挤。交通很堵，雾霾很重。刚刚大学毕业.
青埂峰下女娲补天剩下的顽石在一僧一道的指引下下尘世去经历一番那富贵温柔乡了。一天，与甄士隐深交的贫困书生贾雨村向他借盘缠上京赴考，断定次子日后必定飞黄腾达的甄士隐慷慨解囊，于是雨村上京赴考了。不料甄士隐的爱女甄英莲却遭拐子拐了去，随后甄家在一场火灾后败落。贾雨村不负众望果然中了进士，随后当州官时遇到了被薛蟠强买的英莲，为了自己的利益，不得罪四大家族，雨村胡乱判了案。
至于子夜小姐，身在三川郡，安全无忧。
在故事情节上以真实的幼儿生活为主要素材，以贴近儿童的思维方式来完成剧情创作。为了写好这部低幼动画片，创作团队进行了深入的前期调研，对选取的素材细节反复推敲。创作人员还透露，他们会试图找出自己儿时的感觉，尽力像一个孩子般感受生活，同时分享他们从孩子不同的感知观点中所学到的东西。比如在《最棒的邮票》这一集中，创作者并没有直接教给孩子什么是邮票、邮票是用来做什么的，而是让角色自己去体验，在体验中找到答案。剧中杏仁儿和小伙伴们创作的邮票充满童趣和想象力，而这种源自真实生活的自发想象力远比编剧的假想更有意义。
爱丽丝有话好好说，导演还在等着拍戏。
小葱笑道：外头的事有爹和黑皮叔操持，你只管家里进出事项安排。
这时候还跟我们抢大姐？她最是有眼色的，见两人神情非比昨日。
上个世纪四十年代，是一个黑暗的时代，上海又是各种冲突的发源地，面对国将不国的情况，一群有为青年自发联合起来开始了抗日活动。剧中，实力派演员刘佳佳饰演抗日头号人物的姐姐金毓珍，出身名门望族的她是一个土生土长的上海人，战火烧到家门口，金毓珍有着自己抗争的方式。
Introduction: Korean clothing expression. This need not be introduced more, the most popular language nowadays...
此番会一场恶战，心中已经做好了最坏打算。
鸣海幸树表面看来只是一个平凡的学生，实际上却是在漫画周刊上登有连载作品的漫画原作者。一次偶然中，幸树的真实身份被学生会长鹿苑寺薰子（樱乃灯代 配音）给发现了，作为保守秘密的交换条件，幸树加入了全部都是女性成员的学生会。
戚继光同样茫然。
1900年，一场不对等的战争给当时的国家和人民带来了空前的灾难。那些自诩为文明之国的西方列强趁火打劫，妄图吞霸中国，在他们眼中彼时的中华民族不堪一击，野蛮又虚弱。五十年后，侵略者卷土重来，在鸭绿江的对岸、在海峡的中央，肆无忌惮地嘲笑、窥视。而这一次挡住他们的，正是昔日眼中“野蛮又虚弱”的中华民族。
风华房地产公司财务部总监苏野美神秘失踪，与此同时，该公司因为尔债而被债权方熊斗推上法庭，总经理邵青云拒不出庭，并离家出走消息沓无，风华公司败诉，法院怀疑邵青云与苏野美有共同诈骗罪嫌疑而下了逮捕令，将闻风而逃的邵青云在机场抓住。邵青云的妻子夏飞雪不相信自己的丈夫与苏野美同流合污，与暗暗深爱自己的风华公司律师马长辉决定去苏野美的老家广州寻找其踪迹。然而他们却没想到自己的一举一动，都在另一个神秘人物的视线中。而熊斗的被杀，更令有杀人嫌疑的夏飞雪在警方的追踪中，无处可藏。夏飞雪想抓住逃匿的苏野美，证明自己最亲者的无罪！然而，她大错特错！当她义无返顾地要求寻找苏野美，在经历了可怕的爱子被绑架事件，可叹的年轻刑警为了解救自己献出生命。可敬的伙伴身患绝症而一路同行—— 等等之后，她的证明得出了结果她惊呆了，她的行动迫使要被她证明清白的对象作出了一个个凶狠的反击！
爱好读书的少年春，与搜索App的怪兽·盖奇兽这一对凸凹组合，奔驰于现代世界的新感觉搭档物语，现在启动！
五十年后，一个叫作郑芝龙的男人将会出生，他将同样在九州，在平户建立一个海上王国，走过与汪直同样的道路，只是最重要的一步他成功了，招安归明封王，荡平东海，其子郑成功更是虎据苔湾，攘夷辅国，终是在明末昏暗历史上书下惊鸿一瞥。
Q: Which sub-area of machine learning do you pay most attention to?
