The active score is how much you talk to the people in the group. It is calculated according to the number of people who speak and how many messages you send.
少女梅苑怀孕了，为此，她与家人闹翻了。而恰恰在这时，恋人却失去了音讯。走投无路的梅苑只好辍学来到恋人工作的海滨城市，但任凭她怎么也找不到对方了。茫然中她失足掉进了公园的湖水中，一个正好路过的年青人把她救了上来，什么也没说就走了。公园的清洁工景姨收留了梅苑。救梅苑的人是谭小亮，他刚刚刑满释放。当年他为了得到一套梦寐以求的房子帮老板李春阳顶罪，出狱后才知道李春阳根本就没有履行诺言。谭小亮找到李春阳，却被李的手下人给赶了出来。他发誓一定要让李春阳付出代价。谭小亮迫于生计只好和朋友北毛一起干起了倒卖假证的活。地产商人邱志心的 21 大厦开张，李春阳不请自到。 21 大厦本来是李春阳的项目，却由于资金缺口被邱志心趁机拿走了。李春阳咽不下这口气。看到邱志心的妻子虞梦，李春阳动起了心思……
演员张根硕与韩艺璃最近确定了将合作出演SBS新水木剧
当代一城市，采薇和丈夫姜劲宇育有一儿一女。十二岁的儿子小强有轻度智障，女儿小雅六岁。姜劲宇因车祸离开人世，采薇独自抚养两个孩子。采薇被查出患有咽癌，为了将仅有的钱留给孩子而放弃治疗。采薇为小强找特殊学校。因身体原因采薇的求职也屡屡被拒。采薇带着孩子回到了故乡。年后的元宵节这天，采薇又一次晕倒了。经诊断发现癌细胞已扩散，采薇只剩三个月的生命了。关于采薇的病情，小镇的人们由开始的怀疑、猜测到同情、帮助。当小强和小雅明白妈妈即将离开他们的事实后，不停地用各种办法挽留妈妈，希望妈妈永远不要离开。纵然有万分不舍，采薇还是永远离开了她的孩子们，弥留之际，她将小雅和小强分别做了托付：小雅跟爷爷奶奶去大城市发展，小强留在小镇。采薇安详地离开了人世，永远地躺在青山绿水的怀抱里默默注视着她心爱的孩子们
防人之心不可无，尹旭已经存了一份小心，虽然任务艰难，还是答应下来。
严嵩依旧将脑门贴在地上，完全摸不清脉络，不敢多言。
只能等收集到新的证据后再审。
1999年8月，在南美洲的亚马逊河畔国际军事组织举办的“猎人学校”开学典礼上，来自世界各国军队的特种兵，以特殊方式进行入学报到。队列中年轻的中国特种兵王晖和胡小龙与各国学员一样亲手升起了自己的国旗。校长罗斯将军宣布：任何人在训练中经受不住考验，超过48小时将被除名，并降下本国国旗。在以严厉著称的教官“鳄鱼”的指挥下，学员们开始了严格的近乎残酷的训练。两天后，就有两名学员被淘汰了，两面参训国的国旗被降下。但训练强度仍在加大，“鳄鱼”的训练方式、手法也更加凶狠。两名中国学员能不能顺利通过最后的“考验”，他们是以怎样的勇敢和顽强去迎接种种“考验”的，这些“考验”都包括哪些内容？请从影片中寻找答案。
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讲述了侦察队刑警在女儿因事故死亡后，发现不能茫然等待法律措施，于是开始自己亲自破解女儿死亡案件的故事。
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为倡导男女平等，圣上推出女子入学政策，却遭到保守势力的暗中反对。为确保这一政策顺利推行，身为密探的江湖侠客柳傲天进入弘文学院，成为一名老师。在他的巧妙推动下，一批个性身份迥异的学生进入了弘文学院。多姿多彩的学校生活就此展开。因为阴错阳差，柳傲天与大龄剩女路云霏之间产生了误会，路云霏一路追来弘文学院，也成为了一名女老师。这对欢喜冤家在吵吵闹闹的同时，还解决学生的烦恼，促进了学生成长。两人在患难之中渐生爱意，却不料另一名男老师聂文星意外搅入他们的爱情之中。保守势力暗中频频对弘文学院下手，危机之中，柳傲天运用他的智慧，带着老师和学生们见招拆招，更因此培养了学生们聪慧勇敢的个性。与此同时，柳傲天意外发现了弘文学院里竟然深藏着一只保守势力的黑手，为了揪出这只神秘黑手，柳傲天不顾安危，挺身迎战。
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在某些时候确实能够发挥巨大的效果，可是将来放到大江之北的中原附近面对的都是各大诸侯成千上万的大军。
方格菌是一个无忧无虑的污魔怪，致力于为人类世界带来恐惧，每晚去地表吓唬人类是他一丝不苟的职责所在。直到有一天，方格菌的儿子向他宣布了一个难以启齿的秘密，方格菌为了这个家不得不面临一系列的抉择。本剧集根据英国插画家Raymond Briggs的同名作品改编。
改编自漫画作品的《来自深渊》故事讲述在探索到各个角落的世界里，唯一留下的秘境大洞“阿维斯”。
张槐搂着儿子笑道：你还太小了，夫子不收哩。
可是万万没想到，项羽竟然能够放下仇恨，与韩信和谈。
Super Data Manipulator: I am still groping at this stage. I can't give too much advice. I can only give a little experience summarized so far: try to expand the data and see how to deal with it faster and better. Faster-How should distributed mechanisms be trained? Model Parallelism or Data Parallelism? How to reduce the network delay and IO time between machines between multiple machines and multiple cards is a problem to be considered. Better-how to ensure that the loss of accuracy is minimized while increasing the speed? How to change can improve the accuracy and MAP of the model is also worth thinking about.
