全国首档原生二胎观察真人秀，节目邀请来自四个原生家庭的手足，记录他们彼此陪伴共同成长的美好瞬间。嘉宾观察团以手足情感代入其中，引发共情和讨论。
制作团队表示他们在重新阅读《哈利·波特与混血王子》时产生了一些好奇和启发，原著小说里有一段是讲述邓不利多教授带着哈利·波特，一起观看来自家庭小精灵哈佳的回忆。回忆中出现了花奇葩在波金与伯克氏店内，向汤姆瑞斗炫耀赫夫帕夫的金杯，以及史莱哲林的小金匣的片段，但之后邓不利多却告诉哈利，花奇葩在这段记忆的2天后就惨遭杀害，于是这部自制电影就刚好是从这个点延伸出去的拓展剧情。
早在2016年时就由独立制片工作室「Tryangle Films」筹划拍摄，靠着集资网站来募款筹措资金，虽然一度被拥有《哈利波特》系列版权的片商华纳兄弟以侵犯权为由要求下架，但经过制作团队多次的沟通和协商后，华纳终于确定全面放行啦！
故事讲述2074年，一场神秘的全球性灾难后，欧洲大陆解体为林立小国。各个“部落”为争夺大陆的统治权而相互争斗。三个兄弟姐妹凯诺、丽芙、伊利亚为了改变这片新的“欧罗巴”大陆的命运，他们被迫踏上征途。
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掉了两滴眼泪，也就没哭了——娘又不在跟前，哭给谁看哩？依旧用树枝将兔子戳开，香气夹着糊味就飘散了。
玉米小心思很是慎密，觉得要是秋霜姐姐就这么去张家找他，没准管家刘爷爷不让她进门。
俊杰全力经营大发，对雨涵一直在等待和寻找中；而对他有救命之恩的雨彤却不冷不热。这一切看在雨彤母亲冯嘉丽眼里，嫉恨不已。几次欲置三太太许雅琴于死地，终于得手。雅琴弥留之际，雨涵挺着大肚子赶回来，众人震惊。雨涵选择沉默，得知雨彤因为那一枪，落下重病，生下儿子康康后再次不告而别。
飞影的发展非常快，已经有无孔无入的趋势了。
大清盛世，圣驾南巡，扬州盐业总商汪仲连与众多盐商在接驾过程中，以富甲天下的财力，主动或被动讨好皇上与官府的心态，将接驾事宜操办得奢豪至极，且顺应内务府官员传达的皇上谕意，为修治黄河河道等事捐出大量银子。结果龙颜大悦，汪仲连等红顶子也戴上了，黄马褂也穿上了。可是囊中银子也被水洗一空。接下来就是新的行盐季节开始，正在汪仲连等焦头烂额之际，两淮盐政孙启贤与两淮盐运使和布将平日收受的贿银，竞相向汪仲连等强行放贷，欲获取高利。结果此事演变成一场盐务案，最后是汪仲连做了替罪羊，被判充军到海滨盐场煮盐。而自幼与汪仲连二儿子汪宗昊订为娃娃亲的茵儿决定嫁到汪家，赡养姑妈兼婆婆的汪宗昊母亲，以尽孝道……
胡一八与王胖子是大学同学，他们为了女神杨子怡来北京做北漂一族。因为没有钱，二人选择在天桥上给人看风水算命骗钱，王胖子给胡一八当托儿，被路人识破，胡一八与王胖子为此大吵一架。就在两人绝望之时，一位神色匆匆的老太太找到两人，表示愿意出钱请胡一八帮忙驱鬼。
全新偶像情人演绎千古佳话，本年度绝不能错过的爱情大戏。
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该剧讲述了比起艺术更加喜欢数学的数学老师和一个天才在特惠腐败中心私立高中内打破传统观念与偏见的故事。
这里是“Dunder meijubar.net Mifflin”纸业公司一家小小分公司的办公室，在头脑非常脱线的区域经理迈克尔（史蒂夫·卡瑞尔 Steve Carell 饰）领导下，一群办公室职员的生活每天充满古怪趣味。吉姆（约翰·卡拉辛斯基 John Krasinski 饰）是个诙谐、脑子灵活的恶作剧狂人，整天想出不同点子折腾坐对面的学究型同事杜维特（雷恩·威尔森 Rainn Wilson 饰），后者每每气恼不已，也在工作上暗自对吉姆使坏，还视他做升职最大竞争对手；吉姆的恶作剧搭档是前台女孩潘（珍娜·费舍 Jenna Fischer 饰），两人制造出无止境的欢笑，但潘已经有了未婚夫，吉姆对她动心也只能发乎情止乎礼。办公司里还有脾气古怪的大龄剩女安吉拉（Angela Kinsey 饰）、深受迈克尔歧视的同性恋会计奥斯卡（Oscar Nuñez 饰）、拼命想融入大家都实习生瑞恩（B.J. Novak 饰），无论大家性格合拍与否，彼此的共识都是，经理迈克尔是整间屋最大的极品……
泰伊·谢里丹将主演Quibi惊悚剧集《无线电》(Wireless，暂译)。剧集围绕一个自恋的大学生(谢里丹饰)展开，他被滞留在了科罗拉多山谷，而他唯一的生存希望便是他一生都在学习使用的工具：智能手机。史蒂文·索德伯格担任本剧执行制作人。
谁敢跟我大姐比剑术？谁敢跟我二姐比轻功？谁敢跟我三姐比刺绣……席间顿时一片咳嗽声，王穷低头微笑。
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.
他开始梳理脑海中记忆。
