秦枫沉声道：你能想通就好。
主角张哲和张南经历了十年爱情长跑，在两人相恋十周年的庆祝party上，第三者鸡米闯入带走了张南。张南的离去彻底击碎了张哲对爱情和人生的信心，生活白痴的张哲努力一个人生活，在好友杨春子和江超的帮助下，慢慢学会坚强，面对张南偶尔的主动，他选择回避。然而谁知这一切都是鸡米设计好的圈套，当真相浮出水面，到底是选择为真爱放弃一切还是继续残缺的现状，是摆在张南面前最大的难题……
［Season2（30分×全9話）］Season1 放送終了後、動画配信サービス「Paravi（パラビ）」にて配信1月17日（木）深夜24時26分から配信スタート（以降、毎週水曜24時配信）
许多年来，四所学校向武林输送了大量的新鲜血液，人才辈出，而厄运和灾难亦已悄悄如影随形。南城学院遭到了不法之徒的袭击，毁于一旦，东城学院的校长知晓此事明白自己在劫难逃，于是携经书出逃，在生死存亡之际偶然遇见了快递员郭敬（阿纬 饰），临死前，东城校长将全部的功力传授给了郭敬，将他卷入了一片腥风血雨之中。
绿叶回到娘家，把今天发生的事情告诉家人，老万夫妻和奶奶听后都大惊失色，原来婆婆给媳妇洗脚是一种古老的风俗，这意味着绿叶将毫无选择地接过郑家传宗接代的职责，否则就是大不孝。
故事的舞台是清兰学园仍在举行的学园第一美男美女的选美大赛。憧憬着选美大赛的平凡女高中生的主角，一边抱着外表的烦恼，一边对抗着在校园内留下深刻色彩的外表主义，为梦想和恋爱而奋斗的逆袭爱情故事。
Aviation uneasiness reaction is a normal phenomenon, which is an alert factor and is conducive to pilots to mobilize their own energy to adapt to flight activities. However, uneasiness becomes a psychological barrier when it reflects continued development and loses its alert nature.
颜泽是一个平凡的女孩。她没有绝丽的容颜，也没有高挑的身姿，成绩中上。与她形成鲜明对比的，是她最好的朋友顾夕夜。顾夕夜是颜泽家的养女、颜泽的姐妹、颜泽最好的朋友，也是她的生命不可承受之轻。 夕夜不但漂亮、成绩优异，还博学多才。因为夕夜的出现，加诸在颜泽身上的所有光环，都被抢走了。所有能够见到夕夜的地方，颜泽仅仅是如影随形。 颜泽偷偷暗恋着同桌——校草季霄。当颜泽发现，季霄可能喜欢顾夕夜之后，她与夕夜间的感情变得更加微妙和脆弱。嫉妒、不满、争吵，全面爆发。颜泽所有的小心思，全都被转学生贺新凉看在眼里。贺新凉总是在颜泽最悲伤、最沮丧的时候“恰巧”出现，用自己乐观积极的情绪，将颜泽从“嫉妒的谷底”拉出。 然而，和贺新凉越走越近的颜泽却触怒了顾夕夜。顾夕夜暗恋着贺新凉，也在默默羡慕着人缘极好的颜泽。她的骄傲并非本意，只是不知道如何可以像颜泽那样融入大家。两个看似亲密的女孩，却各怀心事，疯狂想要成为像对方那样的人。终于，在经历了一系列微不足道却刻骨铭心的事之后，她们学会了认同自己、接纳自己，也渐渐地成
敬文娘白了小儿子一眼，嗔怪道：别瞎说。
同时,占卜师预言 Sooriyartit 家族将在Rang See(aom父亲扮演)这一代断绝血脉,这让Rang See(aom父亲扮演)倍感压力.Rang See期望能够Barn Rawee (NOK扮演)生个儿子,但Barn Rawee (NOK扮演)因害怕被遗弃一直没敢将自己不能生育的真相告诉Rang See(aom父亲扮演),她只告诉了自己最信任的仆人Neuang .
Disadvantages: The efficiency is a bit low, and the synchronization lock must be judged every time the instance is called.
根据珍妮·汉所著同名小说改编，讲述16岁女主人公劳拉·简·科维喜欢给每一个她爱过的男孩写情书，用尽真情实感来表达现实里开不了口的心情，将信保存在一个帽箱里。而当有一天这些秘密情书被公之于众，她的生活也陷入了天翻地覆的混乱之中。
本剧是韩国医学电视剧的开山之作《综合医院1》的第二季。《综合医院1》中的住院医金度勋(李载龙饰)在本剧中已是一名主治医师，指导新来的实习医生们；黄志满(沈良弘饰)现为诚义大学附属医院的副院长，郑道泳(赵庆焕饰)是负责外科的外科课长，马香美(金素怡饰)则当上了外科病房的护士长。岁月流逝，《综合医院1》剧中人的今日风采勾起人们对往昔的回忆，同时剧中新加入的主人公们又为此剧增加了新鲜的力量。
周良貨と能田茂によるマンガをもとにした本作は、2018年に放送された「連続ドラマW 監査役 野崎修平」の続編。経営悪化したおおぞら銀行の頭取に就任した野崎修平が役員たちから失脚を企てられる中、同行を再生させるために奮闘する。
-Decoding: M classifiers predict the test samples respectively, and these prediction marks form a code. This prediction code is compared with the respective codes of each category, and the category with the smallest distance is returned as the final prediction result.
民国初年，找寻遗失的海昏侯藏宝图，曾天华与好友张淮春一同查明藏宝图的去向。途中遇到了世代守护海昏侯墓的守墓人毕月翎，在他们的帮助下，最终击毙了觊觎海昏侯宝藏的众人，守护了海昏侯墓。
琇娥，是本剧的中心，前夫出海打鱼因病暴死海上，被大伯骗嫁给丧妻的屠夫张宝德。张宝德带着两个小孩和一个患有老年痴呆的父亲，以杀猪为生。琇娥带着两个孩子和张宝德结婚后，善良的张宝德又在街上捡回一个流浪的小叫花子大龙。这个组合的家庭在从矛盾中刚刚开始融合、和谐的时候，张宝德抱病不治而亡。个性坚强又不失面对生活的希望和勇气的琇娥，一人独自承担一个特殊家庭的重担。这个家中有来自不同血缘关系的孩子，还有患老年痴呆如同小孩的公公。一个坚强的母亲在这个兵荒马乱的的年代独自教养这群孩子们，当中饱含着欢笑血泪。而通过这个角色塑造，我们更能够省思女性对家庭、社会关系的建构，而作一番彻底的解剖与告白。我们剧中创造这位思想创新又固守美德的女性，通过她，歌颂母性的伟大，用这个角色紧扣观众的心，让观众随着剧情起伏，体验人生的悲欢离合！
逼比乡村版罗密欧与朱丽叶
公元一六四三年，满清入关取缔政权，为求控制大局，严禁士子结社集会，不许百姓练武，到处搜捕武林高手，反抗者格杀勿论，令天下大乱。隐居天山山脉一带的剑术高手傅青主、张煌言、武元英往寻天山名宿晦明禅师商议拯救中原。晦明禅师得知天下黎民受清軍铁蹄蹂躏，遂派杨云骢、辛龙子、楚昭南及穆郎，四徒，连同三侠，七剑下天山！七剑侠下山会合民间庞大组织的正义力量“天地会”，四处和清兵对抗。一次因行踪败露，七剑被迫分道扬镳，各自执行任务，并相约一年后中秋在钱塘江畔七剑重叙。七剑之一杨云骢在大漠巧遇草原女英雄飞红巾。二人并肩抗击清兵，暗生情愫。但杨云骢在一次激战受伤，为敌方将军之女纳兰明慧所救。明慧的温雅多情，使杨另投爱河。心高气傲的飞红巾因妒成恨，和杨云骢关系分裂。其间，七剑中的楚昭南因利变节，挾持人质叛投敌营。杨潜入清营营救人质。也会见了明慧，明慧正因亲王多铎来说亲，父命难违，两个相爱的人是注定不能在一起了，含泪惜別，缱绻缠绵。数月后，杨云骢正进行任务中，获知纳兰明慧与多铎在江南杭州大婚。大婚前夕，杨云骢潜入
For codes of the same length, theoretically, the further the coding distance between any two categories, the stronger the error correction capability. Therefore, when the code length is small, the theoretical optimal code can be calculated according to this principle. However, it is difficult to effectively determine the optimal code when the code length is slightly larger. In fact, this is an NP-hard problem. However, we usually do not need to obtain theoretical optimal codes, because non-optimal codes can often produce good enough classifiers in practice. On the other hand, it is not that the better the theoretical properties of coding, the better the classification performance, because the machine learning problem involves many factors, such as dismantling multiple classes into two "class subsets", and the difficulty of distinguishing the two class subsets formed by different dismantling methods is often different, that is, the difficulty of the two classification problems caused by them is different. Therefore, one theory has a good quality of error correction, but it leads to a difficult coding for the two-classification problem, which is worse than the other theory, but it leads to a simpler coding for the two-classification problem, and it is hard to say which is better or weaker in the final performance of the model.
