Dark-brown system: Jiuxiong, Myrica rubra, Chestnut, etc.
《金星小姐》纪录片时长约30余分钟。片中，金星对着镜头讲述了其在西藏的艳遇，在比利时演出时遭遇陌生人提出性要求的经历。其间，纪录片穿插了金星手术前后的画面。在整个片中，金星眼神妩媚，神态举止很女人。她对于男女之间事情直接，但感情生活并不一定幸福。
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《超级企鹅联盟：Super3星斗场》是一部大型全明星篮球团战真人秀。李晨、郑恺、萧敬腾、赖冠霖等32位各界艺人将化身训练营营员，在传奇营长李春江和球队经理Sunnee、赖美云的带领下，经受专业级别的魔鬼特训，并随时可能遭遇残酷的淘汰危机。
"I have to go home to cook for my mother. She works in a factory and is very hard. She is a person who hurts all over when she doesn't work and feels uncomfortable everywhere. She is all right when she works."
这姜二小姐也忒霸道了。
两个不同家族的儿子从小订婚了。一个不想要包办婚姻，一个想把他争取过来！
可是他并不意外，那晚，他当机立断拿下父兄，赌的就是这一刻，赌的就是他们兄妹的心性，不会落井下石。
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网剧《云南虫谷》改编自天下霸唱小说《鬼吹灯之云南虫谷》，承接《龙岭迷窟》剧情，讲述了由胡八一（潘粤明 饰）、Shirley杨（张雨绮 饰）、王胖子（姜超 饰）组成的探险三人组查到传闻中救人性命的雮尘珠成为了古滇国献王墓的随葬品，特深入瘴疠之地探寻雮尘珠踪迹的故事。
项羽走进花园，侍候在侧的宫女见到，立即想要上前见礼。
Red: safflower, madder
《台湾第一等》为大家发掘台湾的最新奇有趣,最出名及最有特色的人和事。在台湾长大的节目主持人小马,用台湾人的角度,探索和纪录最真,最特别的台湾。
两人婚后生活动荡，传闻称都有婚外情，彼得的脾气变得让人难以忍受，在他登上俄罗斯王位仅6个月后，凯瑟琳组织反对者推翻了他，开始了自己34年的成功统治，而彼得被暗杀。
此话一出口，两人的心头都有些沉重了，现如今越王尹旭正在会稽山中，身边仅有二十名贴身护卫。
ABC预订由Heather Mitchell负责，依据《罗密欧与朱丽叶 Romeo and Juliet》背景所写的续篇小说而改篇的剧集《悲恋再续 Still Star-Crossed》。Lashana Lynch将饰演女主角Rosaline，Capulet伯爵的侄女 ，罗密欧在原著中前期的恋人，外表绮丽﹑聪明﹑任性。在罗密欧与朱丽叶双亡下，在女族 长Lady Capulet（Zuleikha Robinson饰演）手下强迫成为仆人。她一直默默承受，并试图找方式发泄她受到的侮辱。她后来被下令得和Montague族长的侄子Benvolio 成婚。Wade Briggs饰演Montague族长的侄子Benvolio（罗密欧的好友），危险而英俊，认为Montague及Capulet的族人结婚并无益处。 Torrance Coombs饰演英俊，在曼托瓦的Paris伯爵，原定由他迎娶素未谋面的茱丽叶，在朱丽叶死后表示伤痛。不过这位巨骑士精神﹑浪漫主义的贵族，实际隐藏着一个黑暗秘密。据指他只签了一年合约。Ebonée Noel饰演Livia，Rosaline的妹妹，比姐姐更为漂亮，但智慧却没有姐姐的水平。 Sterling Sulieman饰演Escalus王子﹑Medalion Rahimi饰演常规角色Isabella公主，聪明﹑直率，对自己想干的事会坚定的地去做﹑Grant Bowler饰演常规角色Montague族长，性感聪明，但亦可怕﹑残酷的人，他为了提升家族地位而不择手段。Anthony Head饰演权倾一方的Capulet族长，表面上他体贴﹑阳光﹑平易近人，但当不小心得罪他时，他会立即翻脸。Dan Hildebrand饰演常规角色Friar Lawrence，希望借教会爬上上流社会。 丹麦演员Clara Rugaard以客串身份饰演朱丽叶，罗密欧由曾在《尖叫女王 Scream Queens》演出的Lucien Laviscount饰演。 《悲恋再续》由同名小说改篇，是根据16世纪莎士比亚名悲剧《罗密欧与朱丽叶 Romeo and Juliet》背景所写的续篇小说，由Melinda Taub所著，故事为Capulet及Montague家族在罗密欧与朱丽叶死后的故事。在书中，两个家族结束了世仇关系，国王下令 Montague族长的侄子Benvolio（罗密欧的好友），跟Capulet家族的Rosaline（罗密欧在原著中前期的恋人）成婚。
黎章实在听不下去了，终于踢出无影腿。
Considering N categories C1, C2 …, CN, the basic idea of multi-classification learning is "disassembly method", that is, multi-classification tasks are disassembled into several two-classification tasks to solve. Specifically, the problem is split first, and then a classifier is trained for each split second classification task. During the test, the prediction results of these classifiers are integrated to obtain the final multi-classification results. The key here is how to split multiple classification tasks and how to integrate multiple classifiers.
