(From Sichuan Provincial Education Department)
徐建躬身道：是，徐家现如大小船只共计有一千八百艘，其中可运动千石货物的有五百艘。
我还是喜欢虎王寨，嗯。
你是写武侠小说？决定一直写下去？嗯，写武侠，会一直写下去的。
逃婚离家出走的月牙儿（金晨 饰）巧遇了神秘的不老不死法师无心（韩东君 饰），由于受了月牙儿半个包子的恩惠，无心决定还月牙儿一个人情——靠着捉妖赚钱，带着月牙儿吃香的喝辣的。无心与月牙的第一单生意来自军阀顾玄武（王彦霖 饰），顾宅遭遇井中妖怪袭击，命案频发。无心一心想着捉妖赚钱，却不想引出了同样不老不死的井中精怪岳绮罗（陈瑶 饰），心狠手辣的岳绮罗却对无心情有独钟，而顾大人手下参谋张显宗（张若昀 饰）对岳绮罗竟暗生情愫，这引发了一连串的恩怨趣事。在乱世中，无心与月牙儿日久生情，与怪力乱神们斗智斗勇，一边恋爱一边结交各色朋友。
柳芸芸住在一栋父母留下的花园洋房里，因为受够了日复一日机械的工作，她决定，将房子低价租出去，招聘一群各有特长的的室友一起在宅内创业，机缘巧合之下，一群各有特长的失业青年走到了一起，追逐自己的梦想，并发生了一系列有趣的故事……
众臣鸦雀无声，尴尬万分：这话说的，卸磨杀驴也不带这样的。
八九十年代，混迹一方小有成就的武术教练杨远为了替朋友打抱不平，陷入了和地痞的生死纠葛之中。出狱后，物是人非，曾经的兄弟抢占了自己的女友，而地痞不断骚扰他，并最终枪杀了他的弟弟，本想安分过日子的他决意复仇，等待他的又是一次寒窗岁月。
一个出生在画栋雕梁深宅大院的康梦凡，日日夜夜站在望夫崖上，只为等待一个生在冰雪苍茫原始森林中的夏磊。所有的悲欢离合，也只为验证一句老话“山可移，海可枯，此情永不改”。
这里的男女主人公是曾经被别人称为数学天才的拳击手和得了不治之症的富家小姐。两个毫无相似之处的人却有着相同的地方，那就是两个人的心都结着无法化去的冰。融化冰雪公主宝拉的心的也正是泰雄的爱，那些因为没有钱、没有爱情而恐惧即将到来的冬天的人们，冬天并不是四季的结束，冬天也许是爱情和希望的开始。太雄和宝珞也因小时候的伤口背离着这个世界，像终止成长的孩子一样生活。但是从两个人相爱，他们开始学习人生的美丽并成长起来。
At the moment, let's do an experiment.
9. Where for any sufficient reason it is impossible for a ship not normally engaged in towing operations to display lights as required by paragraph 1 or 3 of this regulation, such ship shall not be required to display lights when engaged in towing another ship in distress or in need of rescue. However, all possible measures as permitted by Article 36 shall be taken to show the nature of the relationship between the towing vessel and the towed vessel, and in particular the towing cable shall be illuminated.
新季是老版的续集，运作人为Marja-Lewis Ryan(2010年喜剧片《四角恋》编剧、《6 Balloons》导演兼编剧)，共8集。
Submerged in blue dye, its color transitions from orange to green.
其他官员见赵大人笑了，也只好跟着笑。
而在这一过程中，具有特殊政治意义的南京国民政府成为了两党争夺的重点。新九师参谋长梁一桐在接收南京的过程中遭汪伪头目周佛海陷害，危急时刻幸而得到恩师杨百川父女的救助。回到部队的梁受到百般折磨，他也借此苦肉计上演投诚国军的好戏。
(This is what Party a has always demanded: "The products must be outstanding and big!" As a result, this time the mobile phone is bigger than the head.)
东方兄弟，我要听你亲口说一句话，死也甘心。
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.
