他的文娱帝国已经开始在打造了。
科学家找来一群普通善良百姓，随机分成两组，由几个人扮演"狱卒"来管理别人扮演的"囚犯"，来模拟一周的监狱生活。开始时大家嘻嘻哈哈，后来狱卒开始使用权力维持秩序，随后发展到滥用权力、私刑、发泄个人情绪。
等这案子了结，我们就要回南边去了，所以才要折价清货。
还真当自己是小姐佳人了，还不让人看了。
改编自曾经创作了《功名十字路》的大石静的同名小说，将目光瞄准了40岁的魅力女人们。围绕着有过婚姻经历成熟的万人迷诗文（永作博美）、平凡的家庭主妇满希子（寺岛忍）、红杏出墙的主妇美波（羽田美智子）以及工作狂乃里（高岛礼子）四个老同学展开。
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只是到底什么时候出兵，这才是关键。
全台湾最大茶叶出口商的独生女薏心（连俞涵 饰），邂逅因美援任务重返台湾的失意战俘KK（温升豪 饰），她决定不顾父亲吉桑（郭子乾 饰）反对，介入债台高筑的家族事业，即使身份与使命相差甚远，背负忧伤过往的KK仍深深吸引著薏心，诡变的时代危机环伺，少女薏心如何在茶叶商战中，带领摇摇欲坠的日光茶公司走向世界？ 电视剧《茶金》由金钟导演林君阳执导，故事灵感源自真实人物与历史。
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本片在吸取民间传说、演义故事以及传统精粹的基础上，选取新的审美视角，在勾勒北汉、北宋及辽国间尖锐复杂的战争历史背景下，着重描写了杨家将在几十年漫长岁月中的悲欢离合、荣辱兴衰，生动地再现了杨家将祖孙几代的男英女杰们的一系列生生死死、恩恩怨怨的传奇故事。
丈夫过世之后，哈珀（杰西巴克利 饰）来到一处美丽的英国乡村疗伤，然而，这里的树林中似乎有某人或某物在跟踪她，这些潜藏在她心中隐约的恐惧，随着时间逐渐转变成具体的恶梦……
In the near future, Norway is occupied by Russia on behalf of the European Union, due to the fact that the newly elected environmental friendly Norwegian government has stopped the all important oil- and gas-production in the North Sea.
1982年7月-传说巨神伊迪安剧场版：发动篇
萨姆·沃辛顿将主演惊悚片[掘金](Gold，暂译)。本片由安东尼·海耶斯执导，并与波莉·史密斯共同撰写剧本。该故事讲述两名男子穿越偏远沙漠，偶然发现了他们认为是迄今为止发现的最大金块。于是他们策划了一个挖掘宝藏的计划，一人交托了保护设备，另一人留在后方看护发现的金子。本片将于9月在南澳大利亚开拍。
三年后，小四喜也离开了渔村，只有阿水一个人生活。阿水终于发现了那幅雯雯在墙上画给他的画。此刻，对雯雯万分思念的阿水终于决定去香港找她。然而意外发生了。
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加拿大CBC新喜剧《上班族妈妈》是一部典型的女性剧，女人是否能拥有想要的一切？对这些上班族妈妈来说，有些时候她们的确能心想事成，但有些时候……一事无成。 该剧将深入剖析当代的「妈妈文化」，主人公Kate（Catherine Reitman）和Anne（Dani Kind） 已经做了一辈子朋友。Kate是个温和、务实的公关经理，Anne则是个严肃的心理医生。她们在一个妈妈互助小组中遇到了可爱但胆怯的Jenny（Jessalyn Wanlim）和生活混乱的Frankie（Juno Rinaldi）。四个女人很快组成闺蜜小圈子，并且建立起不靠谱的友谊。该剧将展现这四个都市妈妈最原始、最真实的一面，展现她们的爱情、事业和为母之道。她们要面对讨厌的同事、永远不知满足的孩子、产后抑郁症，甚至性欲的「第二春」，但她们选择用幽默和尊严来度过每一天。
小胖妞讲述了一个小女孩为爱不顾一切的简单故事，这个小故事却让所有人大吃一惊：牙签变成了箭一样的武器，象棋、小刀和电脑摄像头也可以组装成恐怖机器人……所有3D效果虽不奢华，却别出心裁，超越了人们对3D电影的感官设想。在上一集中，被魔法击中化身的半导体变形金刚和小胖妞（山新 配音）进行了艰苦卓绝的战斗。虽然艰难打败对手，但是小胖妞也遭受重创，昏迷不醒。在深层的意识中，小胖妞徘徊来到另一个世界，她穿过地府大门，望见周围的死者，不知该去往何方。与此同时，王子（皇贞季 配音）和魔王（藤新 配音）想方设法要唤醒这个胖乎乎的善良小美人。他们根据一张《神医富言杰》DVD中不靠谱的教学，尝试用拔罐、针灸和电击的方法救治小胖妞，结果却没有一点成效。就在此时，一只被魔法感染的榴莲化成恐怖杀人榴莲怪，对正在大嚼榴莲糖的王子展开追杀。危机再度降临，小胖妞能否复活救助她心爱之人呢
电视剧《爱心小天使》以纪实方式再现了我国最小义工深圳龙岗张家林小朋友的感人故事。由张家林、吴介贤、谢雪宜、廖娅伶、刘蓓、西方明珠美（日本）等主演。 这是一部反映和谐社会、弘扬主旋律的感人电视剧。
These two problems constitute the core of reinforcement learning for classical control problems.
