Tashi Villagers: I don't believe it, but I don't believe it in a word.
Ariyun
講述離家多年的大學生夏志薰，在大三暑假回到了睽違七年的故鄉桃園大溪，在過程中逐漸找回遺忘的童年，並逐步解開與家人間的多年心結的故事。
西安事变”后，为建立一个新的统一战线，抵御日寇的侵略，蒋介石放弃剿共，一致抗日，开始了中国共产党和中国国民党的第二次合作。江阳，这座中国大地上的古老而美丽的城镇，它以满清末年皇室贵族庆沣王爷的进驻，修建“谜城”更是增添了江阳这座城市的神秘感。迷城内藏匿着从京城运来的大量国宝及金银财宝，其中，中国早期留美科学家李明珍博士所著《物极原理》论文也藏于“谜城”。庆沣王爷临终把开启“迷城”的四把钥匙分别交给了图宏王爷等人。日本、英国甚至美国的科研机构和军情部也对“迷城”给予了高度关注。日寇为了达到全面侵略中国的目的，先期派入了大量的间谍、特工活跃在我国各个重要城市。以孪生兄弟横路桥、横路桥二、樱子、邱惠子、“蝙蝠女子别动队”为首的日本间谍特工派往江阳，在以商人身份进驻江阳的日特头目茨木雅斋、黑木、铃木的直接指挥下，展开对“谜城”四把钥匙的寻找……
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《欲望升级》由中国文联音像出版社投资，讲述了刑警邵刚在执行任务中发现了一种在市场上还极为罕见的新型毒品。暗恋邵刚的大学毕业生柯兰为了帮他调查，背着邵刚做了“卧底”，此后两人遭遇了一系列的危险。
某韩国小镇上，围绕着一家中国餐馆形成了武馆角，餐馆主人是年迈的前中国功夫教练——如今的武会社长。教授跆拳道的金馆长（申贤俊 饰）与教授剑道的金馆长（崔成国 饰）是一对天生的冤家，从事业到爱情无不针锋相对，日子在两家武馆的生源争夺战中平淡的过去，直到又一位金馆长出现——从武会社长处租到场地的功夫教头（权伍中 饰），两位金馆长面对优势尽现的新对手，感到如芒在背，只得结为暂时的同盟，结果却只是弄巧成拙。老会长有心偏袒自己的同派后辈，向三人提出了比武招亲的解决方式，在准备比武的间隙，黑社会势力入侵小镇，三位金馆长终于同仇敌忾，为尊严和友谊向恶势力发起挑战。
Command mode: Pay attention to encapsulating requests as objects, support changes in requests, and realize decoupling between behavior requestors and behavior implementers by abstracting a group of behaviors as objects.
在他看来，王本固脑子出问题了，如此关键的时刻，舍弃东南的安危，而只注意到擒获汪直的功劳，明显是想升官想疯了。
在李梦露死亡现场的百老汇大饭店有著名电影演员凤人美包住的房间，有报业大亨施玉泉包住的房间，有报业大亨施玉泉老婆应桂玉包住的房间，还有著名编导刘笑荣曾经到过李梦露死亡现场，以及一个叫流岩的三流演员。
这……这多不好意思，他们好像也没立那么大功啊。
At the end of the match, there will be a break for a period of time. The second match will be played by the loser of the first match and C, so as to maintain the appreciation of the match. Because if the winner of the first match and C play, there will be no suspense for the third match if he wins in a row.
风景优美的圣朱尼佩罗，内向平凡的女孩约克夏（麦肯兹·戴维斯 Mackenzie Davis 饰）邂逅了光芒四射的凯丽（古古·玛芭塔劳 Gugu Mbatha-Raw 饰），两人之间产生了一段美好的感情。
布兰森上校（托马斯·吉布森），国家安全局的秘密和隐蔽的部门负责人，保持了阴影狼队操作虽然现在独立和流氓。他的女儿后，愤怒的阿富汗平民培养驱使他“他”由法律或其它的一切手段和美国的边境保卫被打死。 当ISIS恐怖分子开始越过美国边境进入亚利桑那州时，布兰森提醒暗影狼追踪并阻止他们。 布兰森派遣了他最致命和最有效的特工埃里克·肖（科迪·沃克）与暗影狼一起。 狼队由纳瓦霍人尊敬的退伍军人纳巴赫（格雷厄姆·格林）和布兰森的老同事领导。 同时，在伦敦的一个MI6反恐部门负责人米尔顿·西蒙夫人（路易丝·伦巴德）也派出了她的精锐特工麦克拉伦少校（汤姆·哈奇）来追踪一个名叫汗的恐怖分子。 针对美国和暗影狼的私人仇杀。 弥尔顿夫人和迈凯轮夫人得知汗正在前往墨西哥成为...
CB1, …
OvO pairs the N classes in pairs to generate N (N-1)/2 binary classification tasks. For example, OvO will train a classifier to distinguish classes Ci and Cj. The classifier takes the Ci class sample in D as a positive example and the Cj class sample as a counterexample. In the testing phase, the new samples will be submitted to all classifiers at the same time, so we will get N (N-1)/2 classification results, and the final results can be generated by voting: that is, the category that is predicted most is taken as the final classification result. Figure 3.4 shows a schematic diagram.
