还有，明天早上，谁来帮她装扮？她有一个奇怪的娘，自己不讲究穿戴，却特别喜欢把女儿打扮得跟仙女似的。
白流苏在白家的日子并不好过，势利的嫂嫂与兄长想方设法算计她的钱，见白流苏没钱了，就又给她冷脸。唐一元死后，唐老爷开出丰厚的价钱，希望白流苏回唐家过继一个侄子传承香火。白家众人企图让白流苏重回唐家，以解除自家困境，而宝络则劝姐姐不要守一辈子活寡。
谢过大人。
正忙着，家人送来一张拜帖给葫芦
三年过去了，马大姐原来居住的楼群经过开发变成了一个集普通公寓和豪华别墅为一体的新型生活小区。马大姐一家和众多邻居们通过回迁，搬进了这个小区的公寓楼里，开始了全新的生活。环境变了，周围的人也变了。但马大姐的性格没有变，她依然持续着爱管闲事的一贯作风，终日里东奔西走，忙前跑后，家长里短见事就管。马大姐的丈夫王援朝依旧胆小怕事，对马大姐敬畏有加。虽然在旁人眼里还是那个标准的妻管严，但他本人却乐在其中。马大姐和王援朝的养女王艾嘉已经长大成人，不顾马大姐的强烈反对，嫁给了大自己许多、离异并带着一个女儿的大学教授董有才。本剧的故事将围绕着这两个结构奇特的家庭展开。
一部采用情境再现形式拍摄的24集历史电视纪录片，讲述了自明朝万历至清朝雍正共9位皇帝、579位历史人物、236个历史故事。 在这一宏大的历史叙事中，李亚平担当主持人，沉着冷静，观点鲜明。解说词辅以尤小刚“秘史系列剧”中的画面、音乐、音响等，烘托历史事件的过程和鲜活的历史人物。该片在国际上已连获4奖。 第一集 努尔哈赤速写第二集 李成梁，唉，李成梁第三集 战争真的开始了第四集 夺取广宁第五集……
“想要变回原状的话，就通过‘某个方法’来产生联系，并把僵尸的尻子玉拿来吧”Keppi如此告知他们三人。少年们能否相互产生联系，并夺取僵尸的尻子玉呢？！与此同时，新星玲央和阿久津真武执勤的派出所，似乎也发生了什么。
濑川祐太（羽多野渉 配音）自幼失去父母，由姐姐祐理（大原沙耶香 配音）一手抚养长大，因此，祐太和姐姐有着异常深厚的感情。令祐太没有想到的是，姐姐居然嫁给了一个有着两个女儿的年长男人小鸟游信吾（飞田展男 配音）并且为他生下了第三个女儿。
故事发生在南方某中小城市两个普通的家庭里……这一天，是华芸宝贝女儿巧巧的五岁生日，华芸在家忙着做菜，巧巧在给妈妈表演节目，母女俩在欢快的气氛中等待着家中男主人公冯楠，然而一等再等，冯楠始终不归，傍晚时分，门铃终于响了，然而进来的并不是冯楠，而是两名身穿制服的检察官……
不等他游到闺女跟前，跟在堂妹身后的李敬文早已将她救了起来，送到三叔手上。
李敬文和泥鳅看着小葱有些不舍，却不好意思跟了去张家，只得怏怏地出山去了。
4 No parking is allowed within 50 meters at intersections, sharp bends, narrow bridges, bridges, steep slopes, railway intersections and tunnels.
与阿尔贝多、德米乌尔戈斯等优秀的NPC们不眠不休地工作的安第德魔导国现在成了一个安全无饥的地方。
黑道家族二少爷Kinn被敌人暗算，在出逃期间与Porshe相遇，Porshe是一名大学生，在一个娱乐场所做兼职，刚好看到Kinn被人追杀，但并没打算上前解救。
赛马学校、骑手课程。
见他碗里放不下了，就使劲用筷子往下压了压。
郑氏点头，难怪他们在京城名气这么大，还能生存，因为他们只守住自己的顾客群，求得是一个老字号。
自从阿乐（任达华饰）当上和联胜办事人后，总算有一个过度性的安宁局面。然而，两年一度的办事人选举又一次即将来临。现任办事人阿乐留恋身份权力，希望说服一众元老和邓伯（王天林饰）修例让其连任。而人马众多的Jimmy仔（古天乐饰）为被看好的新办事人人选，但他却只想着生意。一次交易，Jimmy在国内被捕，对方告诫他不可从事生意活动，除非身为办事人。为了大计，Jimmy终与阿乐反目，争当办事人。另一边，阿乐为了铲除障碍，说服东莞仔（林家栋饰）与其联手，绑架Jimmy幕后老板以迫其放弃。一场腥风血雨的冲突拉开序幕，最后他们的恩怨如何解决？是否真能以和为贵？
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.
