(two) the maintenance room meets the requirements of the variety and quantity of fire extinguishers, and the construction area is more than 100 square meters;
《老子传 奇》以圣人老 子一生的传奇经历和周末时期乱世之 纷争的百年历史作为两条主线贯穿， 将老子博大精深的道德思想显化，使 人们能从中感悟大道之真谛，体会为 人之根本，行事之准则。
板栗忙伸手喊道：嗳。
He also has a preaching mouth.
剧中Logan Roy及他的四个孩子控制着全球最大的媒乐媒体集团之一，年迈的父亲（Brian Cox饰）开始退出公司，而他的孩子则思索如何抓紧机会继承这帝国。其余演员包括Jeremy Strong﹑Hiam Abbass﹑Sarah Snook﹑Kieran Culkin﹑Alan Ruck﹑Nicholas Braun﹑Matthew Macfadyen﹑Natalie Gold﹑Peter Friedman及Rob Yang。
石井健一郎（三宅裕司）是公司社長，就是他在酒吧認識杉山而收留他。他雖然很喜歡廣告，但沒有相關的觸覺及才能，所以十分期待杉山的表現。他有著可怕的妻子和女兒，所以喜歡留在公司多於在家。
《断箭》选取了中国近代最具矛盾冲突的一段历史作为故事背景，1937年七七事变爆发，日本人侵华的野心昭然若揭，上海滩上暗潮涌动、危机四伏。日本特务三井屡屡挑起事端，欲利用上海滩各势力间的内乱从中渔利，最终实现其以华制华的企图。
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电脑、手机对于几十年前的人来说，也是很梦幻。
剧版《香水》讲述在寄宿学校的六个人，因对气味的强烈兴趣而成为了朋友。多年后，其中一人被杀，警察将其他五人作为嫌疑犯进行调查，这个小团体的秘密渐渐被发现。第一季共六集，12月21日Netflix上线。
红椒姊妹们却羡慕不已。
最近，接连发生在本市的贩毒案和几起命案造成了恶劣的社会影响。案件扑朔迷离，江迈率领手下全力以赴进行侦破，但狡猾的罪犯却似乎总能先发制人，侦破线索一个个先后中断，使侦破工作一波三折，江迈知道，自己这次遇到了真正的对手。省厅高度重视，成立专案组，派来省刑侦处的任则来担任专案组的副组长。这使江迈面临空前的信任危机。
为了 挽回深爱的纱绘子 ，毕业于糕点学校的爽太远赴巴黎，到纱绘子最爱的巧克力作坊“幸福作坊”学习，势要成为巧克力职人。六年后爽太功成名就，带着光环回国开店，成为相当瞩目的“巧克力王子”。这一切，其实都是为了喜爱巧克力的纱绘子。终于，心中的女神纱绘子出现在爽太的店里，这一次，她会回心转意吗……
《陶之恋》精彩看点：戚薇戏中也谈跨国恋，性格反差上演苦情虐恋，经典韩剧《爱上女主播》《天桥风云》主演韩在石再次出演深情男主。题材独特，故事丰满，制作精良。集爱情、家庭伦理、商业竞争、陶文化为一体。《陶之恋》剧情概况： 慕容与林氏两家族，同执韩国陶艺界牛耳，慕容铎为生长在韩国的华侨世家，由於醉心陶艺，一生追求完美境界及艺术上的最高成就，每年陶艺界最高荣誉的艺术院奖、文化奖等，都是慕容铎与林隽介等名家争取的目标。林隽介是慕容铎同门师兄弟唐云博的儿子。唐云博过世将近十年，他生前入赘林家。娶林悅梓为妻。隽介遗传了父亲惊人的陶艺天赋，更遗传了对自己生长的中国的强烈爱国情操，可是唐云博过世后，林家传统的声誉就靠独子隽介传递下去。 隽介虽想回到父亲的故乡中国发展，却因为对母亲以及林家陶艺事业的责任，只能身不由己的继续留在韩国。而慕容铎年事渐高，数年前娶了美女婷月为继室。
为之，二人展开了一系列轻松风趣、啼笑皆非、控制与反控制、征服与反征服的龙凤斗。历经重重磨难、打击和挫折后，夫妻二人终于明白了一个道理：婚姻是要靠两个相爱的人互相包容互相尊重共同经营，幸福才会降临。
It's easy to add new command classes
「那年，雨不停國」共六集，由演技出眾的優質偶像吳建豪，及跨世代實力派演員丁強、柯淑勤、劉瑞琪、謝瓊煖、林美秀、吳朋奉、張書豪、簡嫚書、張捷等領銜主演。 在日本錄製全新EP、為本劇拍攝專程回國的吳建豪表示，因為這是自己製作的第一齣戲劇，而且劇情十分引人入勝，關懷八八風災後青少年心靈重建，十分有意義，他希望本劇能帶動大眾在持續的重建工作中，給予受災戶更多正面的力量，讓生命得以繼續前進……。 吳建豪在劇中客串心靈治療師（飾阿晃表哥），引導在風災中失去爸爸、奶奶的簡嫚書（飾菁菁）說出失去親人的痛楚，並指引她跟隨爸爸的腳步，走上音樂之路。
正值傍晚时分，农户院中鸡鸣犬吠，屋顶上升起袅袅炊烟，将后山那五色灿烂的橡树林映衬得更加迷蒙氤氲。
To build a standard data set, the classifier must accurately predict before it can be put into production. This data set ideally contains a set of carefully planned attacks and normal content representing your system. This process will ensure that you can detect when a weaponized attack can produce a significant regression in your model before it has a negative impact on your users.
