天机十二宫因卷入赈银案一直被刑律司追捕，阎王殿少宫主沈爻为了还父亲和十二宫清白，潜入刑律司查探真相。沈爻与女捕头万筠灵相遇，进入刑律司，两人打打闹闹出生入死，渐生情愫，总捕玉长风发现沈爻身份复杂，几个少年在查案中一起成长。三人前往调查狐妖案，卷入了十二宫和北定帅夫人盗取金矿的案件中，万筠灵发现沈爻秘密。一切尘埃落定，沈爻在大殿上为北定帅仗义执言，被王上责罚，万筠灵以公主身份护沈爻周全。
小苞谷乖巧地窝在紫茄怀里。
两列火车发生了对撞的惨剧，131名乘客不幸遇难。唯一的幸存者大卫醒来后发现自己在费城医院的急诊室中，更奇怪的是他不仅得以生还，而且全身上下一点儿伤也没有。这次事件引起一个名叫伊利亚的黑人的注意，伊利亚天生手脚残废，命运多舛的他认定大卫身上有某种超自然的力量。男主角大卫能如此幸运地躲过劫难，究竟是老天的恩宠，还是冥冥中有不可思议的邪恶力量在控制著他？在伊利亚的引导下，大卫逐渐发现了其中的秘密…… 布鲁斯威利斯扮演的大卫是一位遭遇家庭危机的中年男人，在大学体育馆从事保卫工作，以前曾是美式橄榄球运动员。在一次从纽约返回费城的路上，大卫乘坐的列车发生事故。车上的乘客除了大卫全部遇难，而大卫却毫发未伤。当地媒体报道了这一事故，并特别提到了唯一的幸存者大卫。
1998年7月，香港新机场启用前十天，恐怖组织悄悄潜入香港……
佃航平（阿部宽饰）曾经是宇宙科学研究机构的研究员，因工作失败辞职回到家乡，经营父亲留下的工厂佃制作所。航平的工厂遇到经营危机，而此时工厂的会计部长殿村直弘（立川谈春饰）的父亲突然病倒。殿村老家是有三百年历史的农家，他每周末要回去帮忙，照顾父亲。在去看望他时航平突然产生了新的想法，从此后，佃制作所迎来了新的换型期
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大志（梁朝伟 饰）在电玩店中工作，胸无大志的他只希望日子得过且过，身无长技唯独打电玩厉害的他，也只能在比他年幼的多的孩子们之中耍耍威风。阿美（罗美薇 饰）是大志的女友，虽然大志对待两人之间的感情一直敷敷衍衍，但忠贞贤惠的阿美依旧温柔的包容着他的任性。
该剧是以现代人之间流行的“小确幸”为主题，讲述为了克服日程生活中的压力，主角珍秀拥有12种小幸福，并与在这些幸福中出现的女主发生的浪漫故事。
凯特·凯恩，满怀伸张正义的一腔热忱，以蝙蝠女侠的身份翱翔于哥谭街头上空，她是一个出柜的女同兼训练有素的街头斗士，准备把这座堕落城市的犯罪在卷土重来之前扼杀。 但是暂且别叫她英雄。 在一个渴望救世主的城市里，凯特回应希望的召唤之前，必须克服自己的心魔。
樊哙笑道：那是当然了，这事是我的争取的，那这攻陷武关的头功，你们就不要和我抢啊？曹参笑道：当然了，这个没人和你抢，功劳都是你的。
当身体疾病导致两颗心相遇。讲述了一个年轻人和他的治疗师的故事，他们治愈了彼此的痛苦，并转化为爱。
一个个无法解释的迷团，一桩桩诡异离奇的案件，为你准备了惊悚、悬疑、艳情的历险考验。想不想做算无遗策的金田一？还是要跟着卫斯理去探险？——由冷傲如冰的陈家俊、能预知灾祸的原子玲，技术超群的卓四风组成的“冒险三人组”（ML调查组），将一个个充满奇异的怪案抽丝剥茧，带你走进、>、、、、等一系列诡异惊险的奇幻旅程。有没有勇气接受我们为你准备的惊悚、悬疑、艳情、凄婉的历险考验大餐？CF中的迷幻特警，目前在山东一区，具有较强的意识和精准的射击本领，是山东一区众多高手中的佼佼者。
就是这样毫不相关的两个人却遇到了一起，把俗到不能再俗的失忆情节，玩出了新意。失忆的傲慢女人和厚脸皮的男人，演绎了一出热闹的爱情喜剧。
大龄单身男青年郑鲤，生活细致渴望爱情，面对女性时有异于常人的思维方式。有一个暗恋多年的女神，和一个蹭吃蹭喝的发小，更有一个花式催婚的妈，在生活和工作中产生了一系列令人捧腹的笑料。虽然总是遇到一些困难挫折，一次又一次被生活扼住了喉咙，但他仍然没有失去对生活的信心，坚持自我，这样的他会迎来人生的曙光吗？
展硕邻居文颖朗为爱犬之人，对展硕待犬只的态度极之不满，因此当爱犬东东失踪时，颖朗认定乃展硕所为，二人关系势成水火。时一只自来狗豆豆突然出现，弥补了颖朗的伤痕。不料，Rocky竟与豆豆共堕爱河，但见主人互不瞅睬，两只精灵狗儿顿觉头痛...
但是，你俩也别给我惹事，否则咱们一起倒霉。
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.
