讲述了鄂伦春部落首领盖尔山和抗联将领王大虎与日本侵略者的斗争中结下深厚革命友谊，义结金兰。并带领鄂伦春族人在嫩江、讷河、德都、阿荣旗一带协助东北抗联共同抗击日本侵略者的故事。
陶盛仁烧出的大龙缸，同样质量不合格。陶盛仁服毒自杀。临死前，为了保住家族，他要陶昌南弃学，接管陶家瓷业，并守约娶赵孚生女儿赵如意为妻。赵孚生见陶家落败，便有意悔婚，陶昌南赌气之下，主动提出解除婚约。他
防止买重复和漏了，黄豆则将包好的糕点拎出去往车上放。
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True and False Contrast
医生刘文（梁朝伟 饰）表面是个玩世不恭的人，但他实际非常细腻、洞悉世情的人。他厌恶不公的医疗制度，决定到红灯区经营诊所。醉心医学的他医术高强，面对贫苦大众好施医德。在他的病人当中有英勇的警员（刘青云 饰）、风月女子等等。他除了医治病人身体上的伤痛，还乐于倾听这群草根的心声，成为了他们的好友。但他却被昔日的好友陷害，刘文面临被吊销医生执照的危机。
泽村表示今次有如“新参者”那样带着清新的感觉加入到木曜推理长寿剧系列大家庭，对此感到很荣幸。自己虽然过去演过很多刑警角色，今次时矢的设定则从未演过。此外舞台在京都，能拍到东京拍不到的美丽景色，也能感受到在京都的人情味及风情，希望可以为大家带来不同世代也能享受的新型悬疑剧。
途中，杜丘于山中冒险救下牧场主的女儿真由美（中野良子 饰），两人生出真情。在真由美及其父亲的帮助下，历尽艰险的杜丘终于拨开重重迷雾，在一家精神 病院，他找到了诬告自己的横路进二，但对方已神智不清。为了将其中隐情一一揭出，杜丘装病住进这家医院，开始小心翼翼的调查求证，巨大的政治阴谋遂即浮出水面。
Ma Jinyu: I don't know. Anyway, when I saw him, I saw him blush, and neither did I.
"As long as they are hit, they are basically shot one at a time. The lethality of steel balls is much smaller than that of bullets. A dozen or twenty bullets can also kill one. They are animals after all, and they are still afraid of bullets. However, the speed is fast and it is really difficult to deal with." Liu Guangyuan said.
这就是司马二的解释，也算合情合理，听了这个解释，大众一般都愿意相信。
Netfilx宣布将为月初被砍的《超感猎杀》制作两小时最终篇！Wolfgang的命运及更多大坑终于要填上啦！剧集制作人拉娜·沃卓斯基在致Sense8家族的一封信中感谢全球粉丝，表示大结局正在制作中，将于明年上线！
上个世纪八十年代初，马龙、丁一鸣、曹剑、洪飞和孟秋等六人是大学同班同学。大学即将毕业的时候，马龙为了能留在吴州发展，忍痛抛弃了深爱自己的郭岚，投入了高干子弟孟秋的怀抱。马龙的举措引来了昔日好友丁一鸣、曹剑的不满，与马龙反目。洪飞觊觎郭岚的美貌已久，在郭岚失恋的时候，想趁机侮辱郭岚，被曹剑所救。曹剑带着郭岚远渡重洋，奔赴美国。从此，六个同学天各一方。
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神情甚为谦卑，几位夫子见了颔首，因她刚才莽撞产生的不快减少许多。
2022年台湾男团选秀综艺节目。由陈嘉桦、周汤豪、谢坤达（担任星际导师），田一德（担任舞力导师）木木林苇妮（担任暖心学姐），及何美联合主持（担任暖心小老师）。共有80位参赛者，多数来自台湾，将选出2组5人男子音乐组合。节目由野火娱乐制作。节目将80位参赛者分为八大行星组合，并依每个行星，个别成立风格各异的子团互相竞逐。最终获胜的子团将以5名成员成为冠军团出道，并透过投票选拔人气团出道。
BarryAllen在11岁的时候，他的母亲死于一次离奇的恐怖事故，而他父亲更被错误指认为凶手，而他父亲的挚友，警探JoeWest领养了他。现在BarryAllen已成为一个聪明﹑上进﹑讨喜的CSI鉴证分析员，与此同时他为了调查母亲死亡的真相，于是追踪起各种都市传说，也同时见识了先进的科技。近期BarryAllen迷上了由有远见的科学家HarrisonWells及其S.T.A.R.实验室团队开发的粒子加速器，其功能指对能量及医学界都会有飞跃的进步；然而在公开亮相当日（BarryAllen这角色先前曾在《绿箭侠Arrow》里出场，于《绿箭侠》事情快完结时回去了中心城，亦为公开亮相当日），粒子加速器爆炸并引起了一股风暴，不少人因使丧命，而BarryAllen则被雷击。而从长达9个月的昏迷苏醒后，BarryAllen发现自己因祸得福，得到超高速的力量，令他决定使用此力量。
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.
