抗美援朝回来的老战士爷爷（牛犇饰演）在鲁北山村度过了勤劳的一生，星儿在爷爷的呵护下快乐长大和爷爷度过了美好的少年时光，爷爷有一只神秘的琉璃瓶占据了星儿充满幻想的童年，随着时光漫漫逝去爷爷日渐老去，瓶子的秘密一直伴随长大后星儿心中，又是一个翠意盎然的夏日，星儿回到故乡，爷爷带着对着星儿的满意与慈祥。
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一个偶然的机会，布罗根找到了杰西并在杰西居住的小岛上和杰西相爱了。就在两个人过着世外桃源般的幸福爱情生活时，球队原主教练萨利找到了他们。身为朋友但不明真相的萨利本想好好教训一番布罗根并劝他返回球队参加比赛，谁知杰西却失手开枪将萨利打死。萨利死后，杰西当时就跑了，等布罗根处理完萨利的尸体回到城里找到杰克时，让布罗根意想不到的是，杰西居然出现在杰克的身边，而且杰克已经知道发生在丛林小岛上的一切事情……
故事以16岁的暗行忍者阴守护为主角，他的眼镜片很厚，行动呆呆的，怎么看也不像一个身手好的忍者。不过事实上，阴守家世代担任着保护绀若家的工作，暗中守护着青梅竹马绀若。绀若是个天然呆，除了她以外，自称是绀若亲友的爱里、美女剑士椿、仰慕兄长阴守的山芽，还有美女转校生莹的相继出现，让阴守的生活大混乱……
《作钓方法论》是快乐垂钓频道全新打造的一档垂钓求真类栏目。栏目以广大钓友垂钓过程中所存在的一些约定俗成的技法和理论为基础，进行科学而又周密的户外实验，以验证该技法或道理存在的科学性和合理性。
朴河恩 韩素美 李松京 朴智秀初恋应对法
由于时代发展，很多地方都不用牛犁地而采用犁地车。Jaidet（New饰）为保护牛不让牛失业，他用尽办法阻止犁地车入侵，而且次次成功，即使是与高层政治家有很好的关系，还是执政党幕后财团旗下生产和销售农用犁地车的龙头企业Siam Bakady的总经理Sompon，也被赶回去了……
April Fools -- 朴智敏
The above design, as commented above, when executing the Resize method of SmartTest, if a rectangular object is passed in, when the height is greater than the width, the width will be automatically increased until it exceeds the height. However, if a square object is passed in, it will fall into a dead loop. The fundamental reason at this time is that rectangles cannot be the parent class of squares. Since there is a problem, they can be reconstructed so that both of them inherit from quadrilateral classes. The refactoring code looks like this:
范依兰急忙解释道：爹爹莫要误会，女儿只是觉得……随即将齐国的反常举动和自己的分析说了说来。
只上床不谈情，游晓用指尖轻轻地摩挲着他脖子，暧昧地说，当个炮.友我也没意见。
持有奇怪暗号的男子被杀!?被害人竟是30年前一起诱拐案的目击证人！过去与现在——隐藏在两起案件背后可悲又可叹的“母亲的心思”究竟是什么...
Heilongjiang Province
五对夫夫各自隐藏秘密的故事。他们对爱情有着不同的含义，秘密和爱情。他们会走哪条路？他们将如何解决他们的问题？
Ending Cut是指拥有入殓师技术的理发美容师，一边倾听遗属的声音，一边修剪故人的头发、染发等…。 对于忙于匆忙的葬礼工作的遗属来说，约2小时的Ending Cut，会产生与死者最后告别的时间。 对于谁都无法避免的“重要之人的死”，剩下的家人能做些什么呢？
在收集定义过程中，他们发现了一个叫W.C.迈纳（西恩·潘饰演）的医生独自贡献了一万多条引语，这是一个专业语言学者都很难完成的工作量。当编委会决定向他致敬时，一个惊人的事实曝光了：原来迈纳医生，是美国内战时期部队的一个军医，因为患有精神分裂症而犯杀人罪，被禁闭在精神病院，是一个被认为是疯子的人。
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.
