此战乃是逐鹿天下之中，最重要的一步，必须要小心应对。
The other conditions are subsidiary conditions, so it is said separately.
他似乎从未看清楚过尹旭，在内心深处似乎对尹旭始终有那么一丝淡淡的畏惧。
你们要探望老将军？顾涧惊讶地问道。
故事发生在民国1919年，从山东流落到北京的小乞丐栾学堂，因救了老板的女儿有幸在济风楼里当堂倌，由于得知掌柜的隐秘而被驱除，却得到贵人资助开店成为丰泽园的创办者。栾学堂收留了济风楼里的业务骨干组成了丰泽园的班底，遭到济风楼的掌柜汪德甫和小舅子历秋辰的仇视。在军阀吴佩孚的撮合下，栾学堂又娶走了历秋辰的心上人关雅丽。和栾学堂青梅竹马的姚珍珍得知栾学堂成亲后毅然投身抗日。历秋辰接管济风楼后投靠汉奸，将济风楼改为日本风味的酒楼，顺势架空栾学堂饭店协会会长，天皇发布投降诏书，绝处逢生的丰泽园重新回到栾学堂手中。姚珍珍回来执行刺杀汉奸的行动，关丽雅为姚珍珍挡了一枪把孩子和栾学堂托付给姚珍珍。历秋辰在逃跑中被特务杀死，栾学堂带领丰泽园在新中国获得了新生。
111. X.X.158
嘴硬心软的奶奶出院后终点头愿意让孤苦无依的Plerng两母子搬回家住。Plerng以为终能一家团聚，共享天伦，没想到姑姑和两个表哥表姐却对自己无比敌视排挤，原来他们不想这个血统不纯的野小子回来分一杯羹。而更让Plerng惊讶的是，那个蛮横的大小姐Namfon竟然是表哥Anat(Aof)的未婚妻!冤家路窄的Namfon觉得Plerng不安好心，伺机夺产;而Plerng也决定用实力来证明自己并代替父亲守护他最珍惜的这个家。
……练霓裳想不通天下有那么多正经事情需要做，这些人却偏偏要管她和卓一航这闲事。
先生再仔细琢磨琢磨。
六和塔之战后，乾隆利用红花会剪除异己，并有力地掌握了朝政大权。红花会总舵主陈家洛因思念霍青桐，只身前往维疆，遇上青桐妹香香公主，两人互相爱慕。深爱家洛的青桐只好将爱深藏心底。家洛返京后，清军重兵进疆，木卓伦被杀，青桐失踪，香香公主被俘献给乾隆。乾隆诱骗家洛劝香香公主服从自己，暗地设计将红花会首领一网打尽。香香公主力助家洛反清大业甘作牺牲，发现阴谋后自杀。乾隆设下埋伏使红花会首领全部罹难，仅家洛一人突围。为复仇，他重返维疆。
感觉那腰正使劲扭动摇摆，触手柔软而有力，带着他往前移动。
国内第一部以老腔艺术为题材的电影。以陕西华阴著名老腔艺人—“白毛”王振中为原型，通过讲述世代传承老腔艺术的邵氏家族打破祖上传男不传女、传亲不传外的家规，让养子和养女结婚，传承老腔的故事，表达了几代人对老腔艺术的坚守和执着,揭示了老腔的艺术魅力。此外，三位主角之间纠结曲折的爱情故事亦是一大看点。
平凡家庭中长大的天才游泳选手白泳泽与家道中落的千金小姐宋茶茶在人生低谷中相识，成为欢喜冤家。泳泽的好友蓝天因为秘密不得不离开未婚妻茶茶。因此，在事业、友情、爱情面前，泳泽和蓝天从好友变成竞争对手。经历了严酷训练，二人在成为国家队成员的终极一战中展开对决。蓝天父亲设局让泳泽被迫放弃比赛，得知真相的蓝天战胜内心的胆怯，捍卫了竞技体育精神，毅然归还本应属于泳泽的荣誉。三人在经历诸多波折后成长为有责任感、性格坚韧、内心阳光正直的出色青年。
生活在郊区的艾莉森已是三个孩子的母亲，学法律的她自从孩童时代就被自己的超能力所困扰，她开始怀疑自己能够与死者对话，在梦中预知未来，还能听见周围人的内心思想。她害怕自己精神有问题，于是向丈夫乔——一位航空宇宙工程师寻求帮助。乔从起初的怀疑到慢慢相信妻子的话可能是真的。艾莉森面临的真正挑战是如何让她的上司——地区检察官德弗洛斯和其他满怀疑虑的法律工作者们信服她的第六感，在面对暴力和恐怖罪行时，艾莉森与另一个世界沟通的超能力对破解疑云，为屈死者申张正义大有帮助。 『Medium』主要叙述了灵媒Allison Dubois利用自己的天赋帮助她所在的凤凰城检察部门破获一系列案件的故事，每集独立成剧。在这部戏里，Allison Dubois能看到死人，不仅如此，事实上她还能经常听到死人说话。她的丈夫 Joe ，一位火箭专家起先以为 Allison 可能是精神不正常。
“阿比斯”那充满了不可思议的姿态吸引了人们，并驱使人们展开冒险。
该剧讲述了丧偶多年的退休老教师齐国盛和三个性格迥异的儿子的家庭生活故事。不管如何狼狈不堪，也阻挡不了这一家人在吵吵闹闹中勇敢追爱，奋力前行。
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.
