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便是皇上想隐瞒,这个白凡也不让。
OVR trains N classifiers by taking samples of one class as positive examples and samples of all other classes as counterexamples at a time. If only one classifier predicts a positive class during the test, the corresponding class mark will be taken as the final classification result. As shown in FIG. 3.4, if multiple classifiers predict as positive classes, the prediction confidence of each classifier is usually considered, and the category mark with the largest confidence is selected as the classification result.

作为老师的姜大雁(宋佳 饰)各方面条件都不错,可三十四岁了,依然孓身一人。大雁的婚姻一直没有着落成了姜家上下万分操心的问题。于是各种相亲和朋友介绍接踵而来。为了配合家人的好意,大雁参加了形形色色的相亲,见识了各色各样的人。在人海之中,也不是没有遇到合适的。遇到了一个各方面都还不错的公务员方泉(郭涛 饰)。本想进一步接触看看,可人家目的明确是为了更好的发展而选择结婚;弟媳这边的上司彭坦(周杰 饰)各方面条件都很好,为人也幽默风趣,但其母则严厉苛刻,于是也不了了之;电台主持人苏如是(刘德凯 饰)是大雁所教学生的家长,颇具成熟男人的魅力,很是吸引大雁。但为了女儿,苏如是还是选择了和前妻复合。大雁也只能无奈放手。

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又一个打猎季节到来之际,黑尾鹿艾略特与母鹿吉赛尔的婚礼在即,可艾略特却心生怯意。刚从主人的束缚中重获自由的腊肠先生却在此时被一群嚣张的宠物绑架, 企图要把它绑回重返丛林的女主人身边。艾略特以此为借口与棕熊布哥、松鼠、鸭子等一行人踏上了解救腊肠的冒险之旅,它们又将进行全方位的抢救大行动。而这一次,它们的战友又多了一只刚逃离了猎人控制的驯养德国猎犬维尼。在供人类和其宠物度假的宠物天堂里,除了痛恨野生动物的贵宾狗菲菲,人类的麻醉枪,还有什么危险和挑战在等待着它们呢?它们这一次能否完成大反攻,顺利救出腊肠先生?而艾略特与吉赛尔又是否能如期地步入礼堂完成终身大事呢?
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丫头道:少爷先梳洗,我这就让人去叫他来。
许多年前一场家族变故,导致一奶同胞的三姊妹散落各处,造就了一个古灵精怪的可爱江湖女孩雷及弟,一个深藏不露的侠女楚月,一个任性聪慧的千金云嫣。两段上一代的感情恩怨,造就一个不知天下事的书呆私生子陈三六,还有一个放荡不羁的纨绔子弟高帅。这些人因着身世的宿命,阴错阳差的相识,三姊妹在寻亲的征途中面临重重磨难与考验,虽也彷徨迷失,却不忘人间真情可贵,天理昭彰。正所谓以「大仁大孝」书写亲情伦理;以写「至真至性」描绘世间情爱;以「祸福由人」纾解恩怨情仇;以「我本善良」彰显人性光辉。
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这个江湖从来就没有过仁义,不杀,我来这江湖做什么?魔教妖人要杀,魔教妖人的朋友要杀,魔教妖人的孙女也要杀,阻止我杀魔教妖人的孙女的人更要杀。
红椒闪身让开,看着他们去了,才进屋。
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The outermost one triggers a click event
告诉小丁子,等他们走的时候跟上去,瞧瞧是哪个王八蛋。
1958年,剑桥郡格兰切斯特村的麻烦正在酝酿。威尔·达文波特牧师(汤姆·布里特尼饰)很享受他作为一名煽动性牧师的角色,他愿意改变现状,挑战传统,帮助人们。但当他善良的副牧师伦纳德·芬奇(艾尔·韦弗饰)陷入丑闻时,他所热爱的角色使他与自己的理想相悖。威尔最好的朋友,侦探探长乔治·基廷(罗布森·格林饰)发现他的原则动摇了,管家查普曼夫人(泰莎·皮克·琼斯饰)心烦意乱,乔治的妻子凯西(凯西·安斯沃思饰)目中无人。随着新的犯罪案件层出不穷,道德和合法性也出现了争执,威尔需要所有的技巧和同情心才能驾驭这片波涛汹涌的水域,帮助他所爱的人。
“幸福号”客轮实际是一个浓缩的社会,各种生活背景的人都可以集合到这条船上。全船人员共同生活在一起,人与人之间很容易发生各种各样的矛盾和故事,他们会共同面对困难,共同享受生活的快乐。船上每个人身上还会产生各种有趣的事情。该剧是以一条长途客轮作为故事的载体,客轮上形形色色的乘客,有着不同的社会经历。他们不断的带着各自的故事上船,又把在船上的美好的记忆带到各自生活中去。该剧的故事虽然发生在船上,但是,每个故事讲述的却是贴近老百姓生活的人和事。
For example, if you work with images, you can use existing pre-trained models (https://keras.io/applications/), while if you work with text, you can use common data sets, such as Toxic Comment's Jigsaw data set.