No.10 Zhang Yishan
空中，穿破云雨雷电；陆上，踏着颤抖的大地，向着灾区开进。消防救援队、医疗医护组、新闻报道组、民间志愿者纷纷涌向灾区前线。一场众志成城、轰轰烈烈的生死大救援就此展开……
天啊，竟然还有这样的电影。
故事由乾隆皇帝的汉人身世传说展开，并着重阐述了红花会众英雄反清复明的血泪故事。清朝乾隆年间，江南武林帮派红花会总舵主于万亭夜闯禁宫揭示乾隆为汉人后，遭清兵毒手杀害，遗命由年轻义子陈家洛接任总舵主之位。陈家洛接任时看到于万亭遗书，遂知乾隆有可能是与自己有亲缘关系的汉人血统。不辱使命的他领导红花会众义士与乾隆进行了一连串的抗衡和周旋，经过无数曲折，终能劝说乾隆一同订下驱清复明的大计。
我都听说了，他早就买好棺材坐在上面等着杀头了。
一位来自洛杉磯的妙龄女子竟愿意付出一百万美金雇用他们当保鑣，又传出风声表示有人要暗杀城市猎人，不知道这名女子究竟是敌是友？
看上去跟三四岁的孩子差不多。
Magic Attack +34
Join the Doctor, as he teams up with an investigative journalist, and a superhero to save New York from a deadly alien threat.
华夏第一战兵罗峰回归都市，成为紫荆中学的最强插班生，他是高分学霸的同时，还强压地头蛇、惩治黑狐帮，积极打击邪恶势力。直到他受到宿命的指引获得神秘功法，开启了武者修行大门，拯救各路美女，并铺开了自己颠覆武者世界的道路！
Taibai Flying Sword: Drink a bottle of wine, Taibai Flying Sword [Skill Damage] +20%. (Do you need to consume? Ask for advice.)
沈悯芮神秘笑道，不知道怎么回事，竟然有人送我首饰，这还有不收的理？你在这里有熟人？不是熟人，就见过一面。
赵思萍兴奋地盯过儿子后，冲两个下人道：你们先出去。
杨豆豆将母亲给的钱借给好友林大卫投资却失败，为了圆谎，租了美斯特对面的厕所拉上马浮云成立了一家手机软件公司。梦想成为时装设计师的余娅刚经受完失恋加失业的双重打击，又遇人不淑，碰上马浮云这样“过分靠谱”的IT怪咖男青年，害她面试美斯特公司因迟到失败。为了找到容身之所，余娅勉强加入3Y手机软件小公司作前台，却反客为主，心甘情愿留下做了这里的主心骨。马浮云开发了一个个“不靠谱”的离奇软件，几个年轻人为了“上市”梦拼搏努力着，惹出了一桩桩笑话。余娅帮助了马浮云克服了初恋魔咒邓莎的心理障碍，马浮云也把余娅从水深火热的极品家庭中挽救了出来，逐渐地，这一对冤家男女，不知不觉的爱上了对方。美斯特公司设计总监安敏是个相亲控、“白骨精”，早就为自己择偶定下了高大上的模板，却一头栽进了青涩男孩杨豆豆为她准备好的麻袋。
迟鸣是一个充满智慧而又很懂得享受生活的刑警，他的顶头上司，则是性格雷厉风行的女刑警队长--徐若风(于小慧饰演)。只有他们自己知道，他们曾共同拥有一段以分别而告终的恋情，如果不是因为一场不得已的误会，徐若风就成为了他的妻子。但现在，徐若风却是迟鸣心中永远的遗憾。没想到若干年后，这对恋人再次相遇，徐若风偏偏又是迟鸣的顶头上司，他们该如何相处？他们又该如何面对再次燃烧的感情？可就是这一对性格差异大得根本不可能相爱、却又偏偏相爱的男女警察，在一起调查着一系列悬念不断的案件，抽丝剥茧地解开每一个案件背后，隐藏着的令人啼嘘不已的关于“情”的故事……
曾经贵为香港重案组高级督察的司徒舜（郑嘉颖 饰）过于依赖天眼系统，虽然这种办案方式帮他找到许多破案的关键和证据，却也将他潜入了纵火、毒品的陷阱。为了追查陷害他的真凶，司徒愤而辞职，后在友人介绍下进入一家保安公司担任保安经理，他凭借多年积累的办案知识很快成为该公司的得力干将，在此期间他与新加入公司的郑力行（陈展鹏 饰） 惺惺相惜，情同手足。某次意外，让司徒邂逅私家侦探吴珍妮（杨怡 饰）。这次相遇令司徒重新看到查清纵火真相的希望，同时发现珍妮仿佛拥有某种特殊的能力。
In the past, Osaka Weaving House hardly seriously considered member marketing. This is because there are too many zombie fans in the member system and the unit price of customers is low. No matter WeChat or SMS, they are no different from harassment in communication scenes and have little effect.
Usually, I will choose the final submission model in a conservative way. I will always choose the integrated model after weighted average of reliable models and determine the relatively risky model. Because in my opinion, the more parameters, the greater the risk. However, I will not choose an unexplained model, even if it scores higher in the ranking.
