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林白、李新亮是他从小在一起玩的朋友，林白从小就喜欢上网玩游戏，不过好在脑子的确聪明，学习成绩并不差，沉迷网络，反而学会不少黑客技术。张老太太好容易弄清这守孝规定，气得嚷道：你爷爷就是想着要有重孙子了，才高兴昏了头走的。督察Mat(Jesdaporn Pholdee饰)是一位年轻有为的警官，曾在国内国外接受过很多项目的训练。训练结束后，Mat被派往副部长Sutha（Wayne Falconer饰）的审查部门去调查贩毒案。案件牵涉到一辆号码为645的逃税车，Mat后来知晓这辆车被督察Siyarn（Chakrit Yamnam饰）的鬼魂所缠绕，他是这辆旧车的主人，一直在这里。Siyarn被杀，并被认定是参与贩毒的坏警察。Siyarn的鬼魂想要在Mat的帮助下证明自己的清白。Mat开始调查工作，Siyarn就像是搭档。Mat认识了Phewy(Morlock Phunpoon饰)，一位年轻能干的女记者，她也正在跟这辆逃税车的新闻。Phewy提供的信息让Mat有机会接近Oty(Akkarin Anithimetharath饰)和Tom(Atthaporn Thimakr饰)，他们是兄弟俩，黑帮的当家。Mat被副部长指派进入Oty和Tom的黑帮卧底，调查跟贩毒有关的线索。Mat成功进入了Oty的黑帮，但是悄悄跟踪Mat的Phewy也一起进入了。虽然Mat不赞成，但不得不同意，因为Phewy威胁说如果不让她一起，她就向Oty揭露他的真实身份，Mat只好让Phewy假扮他的女友一起加入黑帮。Phewy为做这个新闻非常投入，尽管她工作的泰国每日新闻报社的社长Lertsakorn（Suttipong Wattanajan饰）和崇拜Phewy的后辈同Snooker(Duta Chutin饰)都不赞成她做的事，因为怕她有危险。但是Phewy一旦下决心要做某件事，那就没有什么能阻止她。Lew（Kanuengnij Jaksamittanon）过去是Siyarn的爱人，也是检察官，在Siyarn被认定为贩毒者而结案之前，她也在查这个案子。Lew最伤心的是Siyarn对她不忠，与他的线人，年轻女孩Oil（Girariporn Patthrakul饰）纠缠不清。Siyarn的案子结束一年后，Lew依然沉浸在悲伤中，只有Phu Kong Khen（Sarawut Mettong饰）是她的好友，Siyarn曾经拜托他照顾Lew。她知道Khen对她的感觉超过了朋友，但她的心里恐怕还没有空余的位置给他。在Siyarn的审判结束一年后Lew从oil那里知道了真相，oil在法庭上说了谎，因为有黑帮的人（她不知道是谁）威胁她必须说谎，事实上Siyarn一直都爱着Lew。在Lew还没来得及进一步问她详细情况，Oil死于吸毒过量。Oil死后，Lew看到了Oil努力要拿给她的戒指，这是Siyarn在被枪杀前一天买给Lew的。Lew很伤心她误会了Siyarn，并想要重新调查Siyarn的案子。Khen很清楚Siyarn死前遇到了什么，因此他试图不让Lew重启这个案子，怕她有危险，但是没能阻止得了她。Mat和Phewy伪装成情侣进入黑帮，后来好几次，Phewy单方面觉得如果她和Mat假冒情侣的身份能成真的话，那就太好了。但是Phewy很失望，因为Mat心里只有工作，也没有什么浪漫情趣。Mat和Phewy成功地和Oty混得很熟，因为Mat高超的驾驶技术让Oty很是欣赏。Tom的手下Thahi Kong（Saranyu Prachakrit）很不满Mat抢走他的地位。Kong伺机找Mat的麻烦，几次让Mat陷入困境，但Mat都在Siyarn的帮助下脱了险。越是深入卧底，越接近毒品贩卖，Siyang的案子和Mat正在调查的案子越是似乎有些千丝万缕的联系。在事件的背后，可能存在警察的腐败问题，因此Mat觉得可能没有任何人能够信任，就算是Sutha副部长也不行。因为自从Mad给Sutha副部长递送消息说要在Oty贩毒进行中抓捕他后，Oty觉察到了，让抓捕行动失败了。Mat被发现是卧底，但扮成Tom成功逃脱了。他怀疑多时的Kong的身份，可以确定他是假冒的副部长的线人，副部长的所作所为必须要公诸于世。Mat帮助Kong逃走，Kong指责Mat一切都是他的错。而Mat必须送消息给Oty他们，因为Mat让Kong伪装身份在Oty的黑帮中潜伏多年的计划失败了。Episode 13It 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.最后，却变得呆滞痴傻。