Buckeye flowers have different colors, generally yellow, orange and pink. Why do flowers of the same plant have three colors? This is actually the way Buckeye flowers tell bees and bumblebees whether they are popular at this moment. Those flowers with nectar and waiting to be pollinated will appear yellow, which is an irresistible color for insects. When pollination is over, the flowers will slowly turn red, because bees and bumblebees cannot see red, thus the flowers will disappear in their eyes.
年轻女孩陈晓娜与弟弟相依为命，且为了躲避仇人四处漂泊。姐弟二人搬到新公寓的当天，陈晓娜意外撞见一起疑似绑架案，胆小怕事的她不敢声张，但几天后出现了一个姓陶的年轻人，似乎正在调查此案。 陈晓娜不愿惹麻烦，可她发现公寓里邻居们的行为举止很奇怪，小陶反而是其中唯一正常的人。之后公寓里又发生了很多怪事，陈晓娜的弟弟失踪，绑架案的凶手似乎也盯上了陈晓娜。就在陈晓娜情绪快要崩溃时，陶医生通过引导，使陈晓娜逐渐发现自己身处一个虚假的世界，而所有的设计是为了治疗她的多重人格障碍。 陶医生利用一种可以连接意识层面的仪器，将陈晓娜的多重人格引入他搭建的精神世界，终于找出了陈晓娜发病的深层原因，帮助她战胜了内心的恐惧，打败了病魔。
在身患“渐冻人症”的城市速写画家马赛克（王祖蓝 饰）眼中，人和物都在“渐冻”，他需要在病情彻底恶化前收集一些快乐的回忆，自小暗恋小学同学神仙鱼（蔡卓妍 饰）的他终于拿出勇气，提出一个遗愿：“给我一天，当我的女朋友，可以吗？”
他已经醒过神来，知道自己这个样子。
1990年，苦于资金周转的乌西玛电业制作所的会计课长？萩崎龙雄（小泉孝太郎）与部长关野（甲本雅裕）一起为融资谈判而奔走。但是，在资金有了目标的时候，关野遭遇了2亿日元的票据欺诈，被夺走票据的关野也消失了。管理层为了面子，决定隐瞒事件，萩崎是为了父亲的恩人关野的新闻记者的朋友？借助村木（上地雄辅）的力量开始追求真相。但是，越调查，事件的黑暗就越深。背后蠕动的权力者和组织的影子。然后萩崎是掌握事件关键的神秘美女？到达上崎绘津子（泉里香）。
他们是孪生兄妹，这一句对不起含在嘴里，如同千斤重，硬是吐不出来。
像往常一样回到家里，妻子千佳（铃木杏饰）好像失去了语言而害怕，样子很奇怪。
位于东京都内的小CG制作公司“Studio Delta”。他们工作非常繁忙，即使过了深夜也仍在忙碌地工作，偶然全体人员都闹性别扭！其中之一的大森桃江（内田饰）是一位在承认欲望、好奇心和寂寞之间与5位约瑟夫经营爱情的依赖性女子性是不花钱的兴趣”，对于最喜欢的塞莱的A君，我是真心的恋爱着的。在商社工作的A君是高学历、高收入的高个子帅哥，有SM兴趣等癖性有点特殊。只是，A君有另一个本命的女朋友。桃江虽然越来越悲伤，但也意识到自己的恋爱绝对不会有回报，对于自己的人生，她充满干劲地表示“算了吧。下辈子一定会好好做的”。赤裸裸地描写了性格别扭的人的生活状态，这是一部讲述放弃现世的现代男女性生活的喜剧。
不就是一部小说吗，先是网站遭到攻击，然后有人打电话来骂他骗财骗感情，最后又有苦主来哭诉他拆散大好姻缘。
因为，本来他不乐意跟大哥睡的，他跟爹娘睡惯了，不愿意跟别人睡。
还是小玉你聪明、见多识广。
我两个姐姐早就出阁了，只有小妹尚在闺中。
也许就冒出一个新人，结束天启武侠小说的统治地位。
自然也不会介意帮上一把，火上浇油只是举手之劳。
NTP (Network Time Protocol) is a common protocol used to provide time synchronization services. It is a typical UDP-based protocol, which is quite old and did not consider authentication in the original design, so it is an ideal hacker to use.
要是咱们自己先吵起来，那不是让人看笑话么？紫茄也柔声对雪莲道：你爹和板栗表叔可好了，你们也要跟他们一样才好。
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.
Three inept night watchmen, aided by a young rookie and a fearless tabloid journalist, fight an epic battle for their lives against a horde of hungry vampires.
