这个‘莫忘灬枫就是付宇锋吧？你看他发了多少帖子。
All the files in it are language packs. I forgot which one is Chinese. You will know one by one.
昏庸到什么程度的人才能问出这样的问题。
五月十日就是大战的日子，今天已经五月九日了。
半梦半醒 - 南征北战NZBZ
戚继光双目逐渐瞪大，无须思量便叹道：妙。
故事发生在北平，叙述的是从1937年到1948年北平解放前夕两代人的生活经历。1937年，卢沟桥的炮声点燃了中华民族的抗日烽火，刚刚走出大学校的青年路童谣、赵大勇、吴霞等为挽救民族危亡和北平人民一齐投入抗日救亡的工作中。北平沦陷后，几个热血青年选择了不同的生活道路，童辛去了抗日前线；童谣结婚过着小日子；吴霞随家人到大后方避难。
可可和李楠是一对同母异父的兄妹。李楠已经迈入而立之年，可可又不着调的跟一群艺术青年玩乐队，两人的婚姻大事成了母亲杨惠玲最操心的事。杨惠玲施展铁腕步步紧逼，不料两个孩子的最终选择都违背了她的意愿。 可可放弃了杨惠玲介绍的富二代，嫁给了来大城市寻梦的穷小子徐航。李楠则娶了养母刘翠兰钦定的儿媳妇叶莹。 由此两个双核家庭硝烟四起。 可可和徐航白手起家，共同奋斗的日子充满酸甜苦辣。两人性格好强，又不会沟通，导致矛盾不断。富二代的插足，徐航初恋的出现更让他们的婚姻雪上加霜。徐航通过努力在事业上小有成就，杨惠玲终于承认了这个女婿。小两口希望租房结婚，却“被买房”，随着徐航爸妈的入住，可可和徐航又面临着新的矛盾…… 叶莹和李楠想当丁克，杨惠玲在记录安全期的日历上做了手脚，导致叶莹怀孕，由此一系列的矛盾接踵而至。叶莹一方面要和两个婆婆斗智斗勇，另一方面对长不大的老公越来越失望……随着孩子的出生，李楠和叶莹将要担负起更沉重的生活压力……
史天雄从小由陆承伟的父亲陆震天一手养大并成了陆家的女婿，他是个对党对国家绝对忠诚的“圣徒”，而陆承伟却是一个随时利用成熟的市场经济价值体系指导行动的金融家。两人不同的信仰和价值观，以及不同寻常的兄弟关系和渊源引发出一场惊心动魄“两足相争”的人生话剧。
Recent research (https://arxiv.org/abs/1711. 11561) shows that CNN is vulnerable to confrontational input attacks because they tend to learn the regularity of superficial data sets instead of generalizing and learning high-level representations that are less vulnerable to noise.
讲述的是以湘江战役为背景，由 演员傅程鹏饰演的红军小分队队长雷 五龙所率领的小分队执行敌后营救任 务的精彩故事。
忙抱紧她，跟着泪如雨下。
开天伊始，魔物横行人间，大神彪云台德借神笛封印魔物，岂料因三位守门神仙疏忽大意，致使魔物逃逸，自此，魔与仙依附人类肉身，开始了绵延不绝的对峙。时光荏苒，朝鲜朝时期有一位道术高深、生性风流的道士田禹治（姜东元 饰），其人凭借幻术以戏弄国王为乐，又对美丽的年轻寡妇（林秀晶 饰）心生情愫。为了达到道术的最高境界并让自己的狗跟班小毅（刘海镇 饰）化身为人，田禹治苦寻神笛与青铜剑，不期然与和他同样目标的画坛先生（金允石 饰）发生冲突，最终导致恩师被画坛所害，自己和小毅也含恨被三位守门神仙封入画中…… 五百年后，魔物再现人间，三位守门神仙因不知画坛所踪，不得已放出田禹治降妖，一代道士终于重见天日，那宿命的爱情还在等待着他吗？同画坛的恩怨，又该如何了结？
另一方面，一位警探莱基（盖·皮尔斯 饰）试图拯救年幼电影下载的他，同时给予这个家族其成员法律的制裁。在这样的矛盾下，困惑的少年渐渐步入自己无法掌控的局面。
一个二十五六岁，秀丽中透着英气，清爽干练的女子走了进来。
讲述了瀚海的叛乱平复了，克尔特领主也死了，黑暗圣杯再也不会危害任何人了。大家因此皆大欢喜。就在这时，皇帝下来秘诏，密诏之中，皇帝满怀对舞阳的愧疚之情，皇帝让雷欧和舞阳永驻翰海，重建分裂的13部落联盟。用光明之珠镇守黑暗圣杯的邪恶力量，永保世间太平。
《铁血女骑兵》讲述了在血雨腥风的抗日战争期间，云南一群少数民族的热血儿女为保卫民族尊严英勇抗战的故事。段钧豪出演一位热血正义的国名党特务队长林涛，与共党儿女演绎了一段互助、互敬又争锋相对的革命情感。
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
