The attacker actively optimizes the attack to ensure that the detection rate of the classifier is minimized.
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根据Bornedal的剧本，《我眼中的阴影》（Skyggen i mit？je）将聚焦于1945年对哥本哈根盖世太保总部的轰炸，这是二战期间丹麦最悲惨的事件之一，当时皇家空军错误地轰炸了哥本哈根的法国学校，导致数名儿童和修女死亡。
原来是个少女，跟他大姐小葱差不多大。
咸阳奸臣赵高谄谀祸国，猜忌将相，残害忠良，为时己久，天下皆知。
影片讲述了管军与道上兄弟涛子一干人等非法经营，触犯国法，为讲义气，管军独揽罪状，锒铛入狱，涛子血誓等管军出狱后给他一笔钱。光阴似箭，管军出狱，欣然来到涛子经营的商业大楼，不料涛子拒之门外。管军的热血期盼顿时化为冰点。“涛子，你敢如此对我！”他得到的回答是暴打、是头破血流、是屈辱、是懊恼、是痛恨。劣迹斑斑的涛子恶迹昭彰，不仁不义，目无法纪。为了给自己和牢友一个交代，为了没白坐几年牢，管军发誓：一定要把涛子这帮畜生绳之以法！管军的女人跟人走了，自己亲生女儿居然在学校简历上赫然写着“父亡”！当年逮捕管军的警察胡小玲一直密切关注管军，总在他生活窘困时给他无私的帮助，这令管军由衷感动并深深爱上了她，管军计划把往后的日子都和她联系在一起。
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意大利电影《完美陌生人》的德国翻拍版。
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2013年的七夕，北京，因被母亲逼婚逃出家门的王希杰住进了合租屋，随后回来的室友唐晓晓也正因为和他相同的境遇而郁闷。两人碰面，同时记起两年前的一段纠纷。化解先前误会的同时，他们边喝酒边相互倾诉，旧情复燃。随后，性格的迥异和生活习惯的大相径庭让他们由惺惺相惜又迅速变成了死对头，就在两人矛盾不断升级时，唐晓晓却发现自己怀孕了。对于怀孕截然不同的态度让两人经历了各种起起伏伏之后关系也变得微妙起来，同时先后得知此事的两个家庭也卷了进来，由此引发了一系列饱含着酸甜苦辣各种情感的事情，经历过风风雨雨的两人渐渐地擦出了爱情的火花，最终，挺着大肚子的唐晓晓在王希杰密谋的盛大求婚仪式上成为了千万网民眼中“最幸福的女人”
The best way to conform to the opening and closing principle is to provide an inherent interface, and then let all classes that may change implement the interface, allowing fixed interfaces to interact with related objects.
桥本饰演的是从小在住宅区长大的主角公户冢友梨。以前虽然知道受到祖父的性虐待的青梅竹马日野里子，但却因为没能保护好她而感到挫折。为了保护被歹徒袭击的挚友阪崎真帆，而刺杀了男人。
鬼灵精怪的小生（郝劭文饰）父亲娶了新妻子，小生因得罪了新妈妈而给父亲责骂，赌气离家出走。小生游荡中认识了校工达叔（吴孟达饰），多番纠缠之下终获达叔收留。达叔暗恋一名卖花的盲女（朱茵饰），假充有钱人天天向她买花送给她，心中希望能够帮她治好眼疾，却有心无力。
似乎有些太过意外了？他现在需要一个解释。
哆啦A梦是一只来自未来世界的猫型机器人，用自己神奇的百宝袋和各种奇妙的道具帮助大雄解决各种困难。哆啦A梦的故事将人们带进一个奇妙、充满想像力的世界。也正因此，它能作为一个常青的形象，伴随几代少年儿童的成长。
夜枭再动：富华集团董事长钟山是他们的下一个目标，常征带妻弟(警校学员)吴小天救下钟山。钟山保镖被打死。鉴于常征判断正确行动果敢，常征被任命为夜枭专案组长。夜枭又给钟山送信，勒索巨款，钟山痛骂夜枭，夜枭发誓要杀掉钟山
2002.07-猫的报恩
香港少女阮贝儿（温碧霞）和来自台湾的廖玉屏（金燕玲）、赵淑珍（蔡琴）皆以成名为人生目的，但现实证明她们离当明星的生活仍有一段不短的距离。三人在酒廊偶识米铺少爷张树东（梁朝伟），不久阮贝儿与其发展成同居关系。 赵淑珍不明原因的死亡引来警探蓝振强（周润发），但他的所谓调查徒具形式。廖玉屏无法安然面对赵淑珍的离去，悲痛引来张树东对其肉体的安抚，不料不小心致其怀孕。其后廖玉屏的震惊没能让张树东在取舍问题上有眉目，彼此发现所谓爱人只是爱己。而蓝振强临死前的一段话更让他们将自己看清（同他人发生关系是觉多个人的无聊总好过一个人），可是他们依旧没有独自面对没有希望的日子的勇气。
Data Poisoning Attack: This involves inputting antagonistic training data into the classifier. The most common type of attack we observe is model skew. Attackers pollute training data in this way, making classifiers tilt to their preferences when classifying good data and bad data. The second attack we have observed in practice is feedback weaponization, which attempts to abuse the feedback mechanism to manipulate the system to misclassify good content as abuse (e.g. Competitor's content or part of retaliatory attacks).
