江南长生会为贩卖长生经（保险）举行招聘会。负责人萧萧刀（何赛飞饰）却在招聘会上发现老板梅龙的独生女儿梅小瑶（马伊俐饰）。小瑶不满会中人浮于事，希望建立自己的力量，实行改革。她把刚出师的马小虎（孙耀威饰）也拉入了长生会。长生会的竞争对手--为老堂为争夺业务，不择手段，弄得百姓非常不满，激起小虎等人的正义感。他们在与不老堂的竞争中深深了解对方，也结交了不老堂的朱元、酒楼卖唱的花解语（王艳饰），几人之间产生了错综复杂的情感纠葛。
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这是一个关于友情和认识自我的温馨故事。三个偏科严重的高三学生在学业压力下，迫不得已参加艺术生考试，本希望获取成功的捷径，却意外在考试过程中，重新认识了友情，进而认识自己。该剧聚焦大城市的高三学生生活以及影视作品中极少见的艺术生考试，通过搞笑、满惊喜的故事，展现了90中生在高三最“黑暗”的日子里寻找“光明”的奇妙“历险”。
徐文长否定了他的行为，还否定了这个人本身。
好让叔叔们随便一看，就能看见这些字和句子，就容易记住了。
Michaela McManus饰演Sarah，一个很照顾人的护士，曾经是少女妈妈的她，现在女儿也重走旧路当了少女妈妈﹑Grace Van Dien饰演Katie，独立﹑聪慧﹑有个钥匙儿童（意指家长出去工作，独自在家、无人照看的孩子）的单亲妈妈，努力工作的她仅仅能维持生计。当艺术家和活动家的Katie被母亲Sarah视为在闹反叛，因此两人起了磨擦。
讲述的是警界为了维护正义带领着警犬，开始了一场特殊任务。男主与女主也在行动中，成为彼此特别的人。
东汉末年，皇帝昏庸，外戚专权，宦官当道。前有黄巾起义，后有董卓乱政，一时间，豪强并起，天下大乱。武艺高强、嫉恶如仇的赵子龙怀揣济世救民、匡正天下的理想走出家乡，寻找志同道合的英雄豪杰共创大业。他历尽磨难，饱经风霜，终于遇到了求贤若渴、爱才如命的刘玄德。在刘玄德落魄潦倒，一蹶不振之际，赵子龙始终不离不弃，追随左右，忠心耿耿，高风亮节，为世人所称道。赵子龙辅佐刘备东征西讨，每每危急时刻，挺身而出，力挽狂澜，威震敌胆，立下了赫赫战功，终成一代名将。长坂坡单骑救主，一战成名；横大江截夺阿斗，当机立断；据汉水以寡胜众，智勇双全；凤鸣山力斩五将，老当益壮。
讲述Sarah（Cristin Milioti饰）在一场婚礼上认识Nyles（Andy Samberg饰）后，晚上两人约会时女主因故而被吸入一个传送门，醒来后Sarah发现一直被困在婚礼当天。
2008年2月，西班牙电视台Antena 3决定将先前于手机与网路上完整试播第一季并获得好评的青春肥皂剧【Física o química】搬上电视台，更在接连两季漂亮的收视斩获后出版官方杂志，气势喜人。
他麾下的将士一少部分出去支援灌婴的功臣之战了，但是李左车本人以及麾下的精锐骑兵不曾调动，一直是以逸待劳。
关西金融界大亨深谷成章在京都市内的家中被毒杀。发现遗体时，在现场的有成章的妻子、开百货公司的长子、开健身俱乐部的长女、开画廊的次子以及两名女仆。深谷家族一直以来都围绕着继承权相互对立。其中就有三兄妹觊觎已久的成章珍藏品，画家中森司郎的遗作，时值3亿日元的名画《黄昏》。赶到现场的糸村聪（上川隆也）在现场发现了一把勺子。遇害的成章虽然也爱好油画，但这把勺子却被小心地存放在装着画具的木箱里。到底为何勺子会被放在画具里呢？抱着这个疑问，糸村展开了调查。
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韩义青是越水县最有钱有势的人，他新迎娶了四夫人裘蝶，新婚之夜，韩义青揭开喜帕的刹那，见鬼一般大惊失色的离开，裘蝶颇为困惑。 裘蝶在嫁进韩府后，还发现了好多让她不解的事情：新婚房外偷窥的双眼、下人的窃窃私语、府中不能擅入的禁地、半夜神秘女人的歌声……裘蝶从下人口中得知，传说韩府是鬼宅。 韩义青的大夫人贾映雪看起来面慈心善，诚心礼佛念经,二夫人桃红却颇有心计,三夫人云倩据说身体不好，一直足不出户，裘蝶是四个夫人中与韩义青初恋情人胡蝶最为相似的一个。 一次，裘蝶遇见了胡蝶的儿子---胡子骞，对裘蝶而言，胡子骞是一个神秘的存在者，她发现胡子骞深夜行踪神秘，悄然跟随他走进一条神秘地道，再次听到诡异的歌声，并发现了被囚禁的三夫人云倩。 裘蝶找到胡子骞质问，被二夫人看见，随即向大夫人告密。当晚裘蝶被人打晕关到密室。关押裘蝶与三夫人的密室只有一墙之隔，听着云倩的疯人疯语，裘蝶知道遭人暗算，暗算自己的居然是大夫人。 韩府深夜再度传来诡异的歌声，胡子骞在歌声中听出与以往不同的含义，走进密道与云倩见面意外发现了受困的裘
看着最新完工，坚固周全的营寨，周大不由得出声称赞。
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.
Reddish brown system: cinnamon, fire thorn wood, loquat, longan, tea
