田遥见了她诧异道：明心，你来干什么？明心惊慌地说道：少爷，素姑娘晕过去了。
Establish a reasonable process, taking tumors as an example, to ensure that all patients with primary tumors can be discussed by MDT, and to specify when patients need to discuss again. For example, when metastatic tumor or recurrent tumor is found, MDT discussion should be re-organized.
第一念头竟然是：当初他怎么没去参加小葱的选婿呢？若去了，便没有李敬文，他和葫芦也不会着急了。
当他来到一个叫侯监集的小镇上时，适逢许多武林人物为一枚玄铁令大动干戈。他是个小乞儿的样子，谁也没注意，却因为饥饿太甚，捡了个混战中撒落在地的烧饼吃，意外地得到了玄铁令。正在众人发现，各各威逼利诱之时，玄铁令的主人谢烟客适时赶到。将玄铁令夺回。但这个魔头恪于诺言，必须答应为持令者做一件事，他怕众人教唆这个小乞儿让他干不利于他的事，便连令带人一起携走。不料他想尽办法也不能让石破天求他一件事，石破天告诉他，母亲对他的唯一教诲，便是不管怎样也不能求人。他虽然是乞儿却从不乞讨，别人给他吃他就吃，别人不给，他实在饿了，便拿了就吃，他也不知道这叫偷，也不觉得有什么不对。
When we create an object, we always new an object. Is there any mistake? Technically, there is nothing wrong with new. After all, it is the basic part of C #. The real prisoner is our old friend "change". And how it affects the use of new.
故事发生在南方某海军新兵入伍后的故事。一群从城市里来到部队当兵的女孩，带着梦想，踏着青春的脚步走进了军营。部队严明的纪律，严格的训练，刷掉了独生子女身上的娇气，做一名合格的军人，成为她们理想的目标。
Joy（唐·弗兰奇 Dawn French 饰）每天都小心的呵护着自己的玩具娃娃，并坚信有一天他会成为自己真正的孩子。怪异的盲人老头Lomax独自住在一所大房子里，有着古怪的收藏嗜好。失意的独手小丑Jelly专为儿童表演节目，但只会表演一个节目。侏儒Robert暗恋剧团女主角，却总遭到众人的捉弄。心智不成熟的David（史蒂夫·佩姆伯顿 Steve Pemberton 饰）是个杀手文化狂热者，痴迷于血腥的游戏，母亲间不惜一切代价保护着不谙世事的儿子。
胡镇当然错了，但要他当着人面对这乡下爆发新户道歉，那是休想。
The paper of the book in Grandma Lily's hand has already yellowed and seems to have been yellowed for some years.
/bleed
"Ordinary attacks are all attacks and can attack twice. Do you like them?"
《花落宫廷错流年》讲述了大清第一才女年姝媛与四阿哥以及太子胤礽三人之间爱恨纠葛的情感故事。在缠绵悱恻的爱情之间更有家国大义与波诡云谲的皇位之争，这样女性向的剧情、丰满的人物设定以及跌宕起伏的故事情节能最大程度上的吻合了追剧女性们的内心喜好。
白杰潜入周龙贩毒集团帮助警方一举捣毁这个窝点，赢得了小娟的爱情。历经波折，四合院里一家人其乐融融。
As soon as the captain shouted, 'Hit, hit to the death', we began to throw iron pendants, splashing down three people, leaving Ding Yumin on top.
整个过程中，Liz和Red都参与了一个不方便的猫捉老鼠游戏，在游戏中人们会越过界限，并揭露真相。
摸金后人胡不昧,一心想要攒钱去寻找失踪的哥哥。他和逃兵老雷前往无子村做棺材,而没想到的是,在无子村等待他们的正是当年和哥哥一起下墓的彭三爷。正在此时木材行的大小姐朱砂前来讨债,抓走彭三爷,胡不昧为求真相出手相助,结果遇到野人袭击险些丧命,又差点烧了彭三爷的家,朱砂要求胡不昧随她去找鬼仙石救自己弟弟,胡不昧只得同意下墓,而在墓中等待众人的却是意想不到的凶险。
他也发现形势很危急，再也没空跟两人斗口，咬牙狂奔，终于赶在敌人合围过来之前，跑上了对面的山顶。
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.
