唐喜是国营光华纺织厂的副工段长，他为人正直、责任心强，又幽默直爽。唐喜的妻子张芸在糖厂工作，糖厂时常发糖代替工资，让唐喜养成了喝糖水的习惯。因为在分房委员会中的出色工作，唐喜被任命为工长。好景不长，在复杂的人事博弈中，唐喜被撤职去看管闲置已久的家属浴池，而张芸也在制糖厂倒闭之后下岗回家了。面对生活和事业的双重挑战，唐喜依然满怀热情，和好友大老黑一起把几乎废弃的浴池重新开了起来。光华纺织厂在改革的大潮中经历阵痛，唐喜和很多工人一道下岗了，他又和大老黑一块儿自谋出路，做起了主题摄影的行当。不论在哪里，唐喜始终保持着工人阶级的那份豪迈和乐观，在市场的大潮中把自己打造得更加坚强；他也依然保持着喝糖水的习惯，他始终觉得：生活有点甜
Jerry和许乐为相识多年的中学同学，毕业后在潮流杂志当编辑，二人份属好友兼同居一室。在一次出版社举行的“100分少女招募大行动”下结识了Cherie，两人决定采取公平竞争的方式追求她。其后在偶然的机会下他们又认识了芳芳，引起一连串时下年青男女离离合合的爱情故事，当中穿插不少笑料。让观众于欢笑之余，亦看到新生代男女的一些爱情理念。
黑云压城城欲摧，所有超级不良少女都被卷入这一连串的纷争漩涡之中，敦子她们的明天将会如何？
这部以高度经济成长期的日本为舞台的作品，将以阪神银行行长万表大介及其家族的繁荣、崩溃为全12集来描绘。
明朝天启年间，奸臣当道，百姓陷于水深火热之中。东林党人意欲铲除宦孽，惨遭灭门之灾，危急时刻忠仆马沙奇携幼主顾仁愿逃离危险之地。未曾想，二人却由于顾仁愿身上携带的惊天秘密而陷入更大的危机当中。一路行来，苦难重重，幸得忠良之后的武林中人杨冬晴、花姨等人相助，躲过步步杀机。追捕主仆二人的神机营杀手叶红影长期受奸臣蒙蔽，愚忠朝廷，不明正邪，妄杀无辜。在追杀过程中，叶红影与马沙奇、顾仁愿、杨冬晴等人由相恶到相识，最终为真情感悟，共同走向正义之路，完成忠臣遗愿，铲除了宦孽。
秦淼又从床上抱起秦溪——小丫头正睡得流口水呢，又见她两手握拳，忙掰开，抠出几颗红枣和桂圆丢下。
秦灭六国不过数十年，东方心怀故国者甚多，六国所遗臣民亦甚多，此时若有人站出来振臂高呼，天下英豪必会响应，以风卷残云之势，推翻暴秦。
美国西海岸出现了原因不明的大规模停电，食品供应陷入危机。
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闪电侠第八季
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该剧根据阿耐所著小说《落花时节》改编，围绕着两个家庭两代人数十年的恩怨纠葛，讲述了简宏成与宁宥中年重逢后，共面中年危机、共化世仇矛盾的故事。
本剧通过十三个案例，讲述了香港一班正义的律师在法庭内唇枪舌战，在庭外经历个人的种种感情考验的经历。一日，阿超伙同别人向阿权寻仇，当街斩杀阿权，警察周文彬（骆应钧 饰）恰巧在场，马上拘捕了阿超。检察官丁柔（陈秀雯 饰）将这件案交给了下属新人在春（欧阳震华 饰）负责，在春其实一直暗暗爱慕者自己的上司，但丁柔早已心有所属，对他更是若即若离；另一方面，刚刚又凭借其出色的经验与技巧帮一谋杀疑犯洗脱罪名的御用大律师颂云（苏杏璇 饰）接了阿超的案件，成为他的辩护律师。颂云为了锻炼女儿承宙（刘美娟 饰），让她全权负责阿超大案件，自己从旁指点。承宙在母亲的指点和大哥承宇（陶大宇 饰）的帮助下到处搜集证据，一场唇枪舌战即将上演！
周刊《女性生活》的编辑风未香（芳根京子饰），在追逐娱乐八卦的“一折”班中表现失范，被调到挖掘生活信息等读者身边事的“二折”班。在那里遇到了有名的资深记者宝子（永作博美饰）。与追逐“事件”“独家新闻”的一折班相比，二折班乍一看就显得悠闲，其中宝子的采访方式更是与众不同。例如，在超市想买速食关东煮的主妇，被陌生的男性训斥说“关东煮要自己做”，在这个话题上，宝子没有加入性别论，而是不知为何开始做魔芋。一开始，风未香完全不知道这有什么意义，但渐渐发现了其与他人不同的角度，并将宝子视作自己的导师成长起来。
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秀兰为了支持青山贷款，去给银行行长家当保姆，青山贷款买来设备却发现被人骗了，二虎帮青山重新买回设备。加工厂办起来了，青山经营得当厂里经济效益很快提高，却意想不到出现了牛老板。牛老板要大投资和喜家庄联营。喜耕田对牛老板有看法，不同意和牛老板合作，于是闹出了新的麻烦。
算了，张家穷得连媳妇都娶不上的时候，都没断绝子嗣，若是封了王反而生不儿子来，那可真是命了，挣也无用。
安德在一家屠宰场担任着财务总监的职位，他没有朋友，没有恋人，每天独来独往，早已经习惯了这样孤单的生活。一天，安德的屠宰场里新来了一名质检员名叫玛利亚，虽然安德自认为自己的性格已经足够内向了，但玛利亚比他还要“社恐”，她不仅有着交流障碍，还患有强迫症，对除了工作以外的人际交往避之而不及。
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.
