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如今独立高冷的都市精英女白领方朗,内心深处却隐藏着童年永远的伤痛。在工厂大火中意外故去的父亲,同在现场却最终安全脱身的继母,曾和自己争抢过上大学名额,毫无血缘关系的弟弟,即使多年过去,仍如一块巨石,沉默盘桓在心底。她以为买下了自己的房子,有了真心的爱人,往后便是全新的生活,可这时,继母的一场重病却打破了一切平静。弟弟柳晨的恳求,恋人周俊峰的开解,让她决定回老家探望继母,而这趟旅程,却牵扯出了诸多过往不为人知的真相。而一个又一个与她有着千丝万缕关联的人们,属于每个家庭的悲欢离合,也就此拉开了序幕……

辛亥革命前后,政治腐败,民不聊生,国家陷入了崩溃的边缘。为挽救民族危亡,寻求救国之路,一代有为青年义无反顾地踏上了艰辛而漫长的探索之路。1906年,中秋佳节。九江近郊蔡氏庄园的大少爷蔡振声考取了湖北武备学堂,举家正在张灯结彩庆祝。一位不速之客的到来打破了喜庆的气氛——祥记米行的老板苏子祥前来求助,他的女儿苏臻玉被独秀峰上的土匪张宝仔绑架了!侠肝义胆的蔡振声不仅出马救出了苏臻玉,还和义匪张宝仔结成好友。一场英雄救美,苏臻玉芳心暗许,蔡振声亦对苏臻玉一见钟情,这引起了外委把总贾亮的嫉恨——因为他也看上了苏臻玉。千里之外,汉口郭氏铁厂的二公子郭景文也高中武备学堂。大喜之日,郭景文的妹妹郭景之却被捕入狱,为纪念甲午战败十一周年,受革命党人影响的她积极组织学生游行,遭到军警逮捕。湖北协统葆琛深知郭家与袁世凯私交甚笃,着意庇护郭家,主动从狱中放出郭景之,并带着刚从日本留学回国的女儿月华来郭府共度中秋。月华对郭景文颇有感,引来葆琛得力部下冯恩然的嫉恨。原来,冯恩然与月华早有婚约在先。
《王家一家人》是一部就现实性家庭问题深入展开的作品,反映以妻子为中心发生的事情、对学历至上主义敲响警钟、和著墨于子女间的矛盾、父母偏爱等。
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可不是,自从他得越中十子之名后,接下来就没好事。
该剧讲述了日本高富帅典型代表的公子哥4人组,矶村勇斗、饭岛宽骑、稻叶友、山本凉介为了寻找结婚对象而举办了真人秀,最终从70万名应征者中选出了平祐奈、武田玲奈、冈本夏美饰演的3名女高中生,她们3人的人生也将随之改变。
喜欢用游戏来开玩笑的大学生“精神”、喜欢偶像的怪力妹妹精朱莉,俩兄妹不管遇到幸运或不幸的状况都能用外星人般让人捉摸不定的行动制造出让人啼笑皆非的结果。
板栗看着秦淼,双目烨烨生辉——淼淼,为了他紧张、担忧,忘了害怕。
Wrong and Right of 10,000 Hour Rule//141
宅男跟踪陌生人,这种刺激感一步步把他带入杀手的圈套。刚品尝到爱情的甜美,就已经成为凶杀案的嫌疑人。
跟随亚利桑那州纳瓦霍族保留地的钦利高中篮球队,看他们如何力争赢得州冠军,为他们与世隔绝的社区带来骄傲。
Twenty-five years later, the living conditions of this group of people are very interesting:
该片讲述想进入核心圈子的一窍不通暴发户欲从一瞬间落魄的从骨子里头都是名门望族家的女儿那里抢走美术馆从而陷入爱情的故事。成长背景、财力、学历、取向、价值观完全不同的两男女在停业之前以美术馆这一媒介相遇碰撞的同时,去理解完全没有经历过的对方的人生,并且变化成长的过程。
  江北警方追查新型毒品“天使”跨国大案,机缘巧合下,一腔热血的刘子光协助胡蓉和警方将聂万峰(刘奕君 饰)及相关毒枭一一揪出,却意外发现自己牵涉其中,且与聂万峰渊源颇深。胡蓉的亲生父亲在执行卧底任务时被杀害,也和刘子光脱不了关系。
双旗镇是西部荒漠上一个孤零零的古老堡子。因杀人从不回刀而得名。“一刀仙”兄弟二人在镇上横行霸道,使镇子里充满神秘和恐怖。小刀客孩哥遵父遗嘱,为接“指腹为婚”的小媳妇,寻觅到双旗镇。未婚妻好妹和她开客栈的父亲瘸子对孩哥非常冷漠,但碍于情面,留他当了客栈的伙计。一天,“一刀仙”的胞弟二爷在客栈喝酒,看上好妹欲施强暴,孩哥挺身而出杀死了“一刀仙”的胞弟。“一刀仙”闻讯赶来,为弟复仇。
泰瑞莎(罗宾-莱特饰)一日在海边慢跑时,无意发现了一个埋在白沙中的玻璃瓶,瓶内装着一封属名G的信。泰瑞莎反覆看了又看,深深被信中G的热情及真爱所打动了。她好奇着,是怎么样的感情,能让一个人如此心痛。
南门被攻克了?侍卫冲进禀报了这一惊人的消息。
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It is easy to see that OvR only needs to train N classifiers, while OvO needs to train N (N-1)/2 classifiers, so the storage overhead and test time overhead of OvO are usually larger than OvR. However, in training, each classifier of OVR uses all training samples, while each classifier of OVO only uses samples of two classes. Therefore, when there are many classes, the training time cost of OVO is usually smaller than that of OVR. As for the prediction performance, it depends on the specific data distribution, which is similar in most cases.