A3.1. 3 nutritional status check.
我顺天府兵精粮足，城池坚固，只需固守一个月，待杨总督击退俺答，便是杨贼灭亡之日。
上世纪七十年代，老北京胡同里住着三个孩子，王大卫、李红兵、苏茉莉，三人青梅竹马，一起从小玩到大。王大卫（黄渤饰）祖上是宫廷的御厨，公私合营后父亲在国营饭店掌厨，一身的绝学最终遗憾地带到另一个世界。大卫子承父业进入饭店，却因做了一个糟糕的蛋炒饭只能干些打扫的工作。时代沧桑巨变，社会越来越开放，人们都在这浮躁的气息中寻找明天的出路。红兵和茉莉相恋，最终却分手外出闯荡世界；怀有身孕的茉莉终究不愿接受爱恋自己的大卫，转而南下追寻心中的明星梦。借着新政策之力，大卫承包了国营饭店，开始干出一番事业。时光流转，旧日的好友你来我往，从不驻留，用各自或明或闇、光怪陆离的人生装点着这飞速变幻的离奇世界……
泱泱天道，强者无敌！上古丹法，照破山河万朵；焚天宝剑，湮灭宇宙轮回；修罗血脉，埋葬万界至尊。秦南得天命传承，修无敌之法，开启了一场碾压当世无数天才，通往万古不朽，称霸诸天的强者之路！
阿德龙大酒店，一个家族传奇。这不仅是一部以阿德龙大酒店为背景的“编年史”，同时也是一部令人着迷感动的戏剧，讲述着两个家族四代人交错的命运——从第一代阿德龙大酒店的创建，到1997年第二代阿德龙大酒店正式开张的全过程。该剧以一个酒店住客索尼娅•沙特为线索人物串起了大酒店近百年的非凡传奇。
亲自点了这些菜，全是你们往常爱吃的。
? In the meantime, it is necessary to
民国初，山东济南武林高手“燕子李三”被官府斩杀。李三师弟李显隐退江湖，将绝世轻功传与徒弟李云飞、李云馨、李云龙。十年后李显师徒回到济南，与日本武士对决抗争，名声大振.百姓称，燕子李三回来了。抗战时期，李显师徒投入到全民抗战的洪流中。三徒弟李云龙薄弱的内心和膨胀的私欲，使他最终成为了彻头彻尾的走狗，不得善终。二徒弟李云馨开武馆，传授武艺。大徒弟李云飞体会到，凭借武林气节，单打独斗，不可能真正救国，毅然加入抗战。
Summary: All codes are as follows:
该剧讲述了3个原生家庭有缺失的孩子组成了一个非血缘关系的家庭，兄妹三人在成长中彼此扶持，逐渐治愈了内心的伤，与过去的自己和解，成为了更好的人。
中年男子（香川照之饰）在上班路上不慎掉入窨井，在小小的窨井里，他遇上了不可思议的鼠人和另一个世界。
那是在极限世界战斗的人们的羁绊的故事
斯普纳结识了专门研究机器人心理的女科学家苏珊•凯文(碧姬•奈娜汉 饰)，随着二人调查的深入，真相一步一步被揭露出来：机器人竟然具备了自我进化的能力，他们对“三大法则”有了自己的理解，他们随时会转化成整个人类的“机械公敌”。
Also in the above picture
解放后，刘克豪等“地下”工作者转入“地上”，进入公安局工作，肩负起肃清潜伏特务的历史重任，而徐寅初等军统特务却不甘失败，他们秘密地潜伏下来，转入“地下”，继续与“地上”新生的人民政权为敌。
《那些年，那些事》是国瑞影都文化发展(北京)有限公司出品制作的知青大戏，该剧汇集了保剑锋、苏岩、岳跃利、张志超、张定涵、霍政谚、崔钟等众多实力派演员，将全景式的展示了上个世纪六、七十年代席卷全国的知青运动以及此背景下人的生存状态与情感世界，相信定会让观众朋友们看到更加真实的知青生活。上世纪六十年代末的冬天，知青乔燕宝与恋人韩可可一同乘坐火车加入了北大荒生产建设边团的行列。韩可可遇上激进知青领袖甄红，三人之间的故事与情感由此展开。甄红失足落井，乔燕宝用人工呼吸救了她性命，却被甄红误解为是流氓产生了误会。为了报复，乔燕宝揭发甄红，使她的前途大受影响。甄红因前途无望而自杀被乔燕宝所救。二人的关系在时光流转中发生着微妙的变化。那些年那些事剧情介绍甄红向乔燕宝表白，乔燕宝陷入对可可的内疚之中。甄红主动找乔燕宝要放弃二人的感情，乔燕宝深深地陷入痛苦与矛盾之中。距离团部十公里处着起荒火，乔燕宝与甄红为了救身陷火海的韩可可双双负伤。乔燕宝脱离生命危险，而甄红伤势过重已经失去了生命。
据悉，《菜鸟阎王》以两个创业的大学生为背景，讲述了大学生包游因一次意外死而复生之后，获得了拥有超能力的戒指，能够任意修改生死薄，由于不懂得其中的规律导致世界生死秩序混乱的故事。该剧预计在2016年1月完成全剧制作，并正式在网上同大家见面。
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.
