大龄未婚的仇家珠，对年轻貌美的新嫂子横竖看不入眼，在婆媳之间推波助澜。新媳妇小娇善良，面对着婆婆小姑挑战，左推右挡。几个女人中夹着男人仇家宝最为尴尬。于是从新婚的这天起便趣事不断，揭开了一幕喜怒哀乐的生活剧……
《不完美的她》以独立女性为视角，讲述了林绪之凭借心中的爱与光亮，在黑暗中寻找光明，守护希望，温暖治愈、感动人心的女性“自我救赎”的故事。
哈哈哈哈。
红椒没心没肺的，听说黄豆被紫茄拿下了，已经笑了好几场。
理莎是泰国大型珠宝企业董事长罗腊唯一的女儿，正要从英国珠宝设计系毕业，打算回泰国帮助打理爸爸的事业。理莎美丽善良、冰雪聪明、落落大方，还有一个温柔体贴、阳光可靠的未婚夫阿杰，阿杰在英国学料理，两个人十分恩爱已经论及婚嫁。理莎突然接到罗腊住院的消息，阿杰与理莎匆匆赶回泰国，理莎这才发现罗腊的公司债台高筑，不得已只能将私藏的钻石拿出来拍卖。而罗腊正在准备举行的珠宝拍卖会活动也由理莎接手。本次珠宝拍卖会众所瞩目的焦点是久久未曾现于世人眼前、价值连城的稀有古老蓝钻项链海洋之心。罗腊请身经百战曾经是警察但被奸人所陷害、目前是保安公司老板的彭普负责珠宝拍卖会的安全，彭普霸道沉着、稳重刚强，对理莎一见倾心，两人从一开始的不对盘，随着时间，慢慢互相理解、互相扶持，理莎也逐渐为彭普动心。海洋之心居然在拍卖进行过程中被盗，到底是谁拿走海洋之心？参加拍卖会的人各怀鬼胎，谁会是海洋之心的最后得主？理莎、彭普、阿杰三人的爱恨情仇又将会如何进展？
几十年来，绰号「红魔」（Red）的前军事情报官员Raymond Reddington一直是联邦调查局通缉犯名单上的重要人物。他为全世界形形色色的罪犯代办各种交易，撮合非法生意，被人们称作「犯罪世界的管理员」。然而令人大跌眼镜的是，他竟然主动向从来没有抓住过他的联邦调查局「自首」，并提出一个神秘但是惊人的条件：他愿意帮助联邦政府抓住所有人都认为早就死了的恐怖分子Ranko Zamani，但他只和一个联邦探员对话——Elizabeth “Liz” Keen（Megan Boone），一位刚刚结束训练成为联邦调查局初级分析师的「菜鸟」。Liz被这突如其来的情况搞得一头雾水——这可是她第一天上班啊！
I don't care whether you are Baidu's written examination or Ali's or Tencent's pen examination questions. My side is collectively referred to as the WrittenTest. Then your company has different pen examination questions, which will be implemented by subclasses. No matter how the parent class method is implemented, I don't care what the pen examination questions are. The code changes to the following:
失明后的白浅心灰意冷，在生下了夜华的孩子后，她孤身一人跳下了诛仙台，饮下忘情水，想要彻底结束这段孽缘。一晃眼百年过去，在东海，白浅再度遇到了夜华，一下子就认出了白浅的夜华决定抓住这次机会，重续前缘。
该剧主要讲述了知道生命期限的事实之后，成为想说什么就说什么，作威作福的一名非正式新员工的残酷职场成长故事
Shandong Province
我都急死了，到二楼上看了好几遍哩。
门派废徒叶辰，忍辱被宗门逐出，无以为家，机缘巧合，偶得远古真火，不料就此重踏仙武之路，再战帝尊之道！
歇洛克·福尔摩斯的药物成瘾的根源来自他的内心，在自己和华生医生的努力下，他暂时摆脱了毒品。可是，问题并没有消除，只是潜伏下来了，并且潜伏得很深。在第三季季终，福尔摩斯不幸复吸，其父听闻这一消息后赶往纽约。华生则在丧偶后回到福尔摩斯身边。
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.
