4 The minimum speed for 3 lanes in the same direction is: 110 kilometers per hour for the left lane; The middle lane is 90km; The right lane is 60 kilometers.
mai为了生计假扮人妖，成为了炙手可热的新星，并认识了ter这个导演，成功地让ter为自己动了心动了情，于是一场爱与性别的博弈在男主的心里开启……
婚前婚后、男人女人之间的两性关系和相处方式，是这几年最受欢迎的话题！而当最呛辣的大老婆狄莺，遇上最俗辣的好老公屈中恒，究竟他们会有什么火花产生呢？节目中除了邀请艺人，更会邀请专家，来分享他们看到婚姻中最常出现的状况是什么？！透过节目分享，将教大老婆们如何让老公更爱你，教老公们如何更懂老婆的心！婚姻中的男女想维持关系良好的夫妻关系，就不能不看大老婆俱乐部；未走进婚姻中的热恋男女，不想婚姻变成爱情坟墓，就更要看大老婆俱乐部！
《我的美女老师》改编自网络热门修真玄幻同名小说，是一部结合了校园青春和修真玄幻的轻喜剧风格网络剧。讲述的是大学毕业的秦朝，偶得魔神附体，无意中救了身份神秘的大学老师苏姬，从而打开了他的修真之路，成了苏南大学的保安，发生了一连串的奇遇，不断拥有了各种修真法力，收获了和苏姬老师的爱情，奇遇、夺宝、天生魔体，校园故事，奇遇连连•偶像剧的面孔，青春剧的浪漫，玄幻中又不乏诙谐，堪称都市修真剧里的经典之作。
The network is full of useless packets
不久，一位官员来访，他说：“你已经去世了，3年前。”。
齐宝厨不学无术，仅靠烧的一口好菜混到酒楼厨子的位子，陆艺珍的到来，让他都掉了主厨的位子，只好在酒楼对面摆摊卖臭豆腐，他与陆艺珍的梁子也就接下，两人相爱相斗，宝厨的厨艺也在这过程中逐渐成长。
NBC宣布续订喜剧《善地 The Good Place》第四季，新季尚未知多少集，但如果照惯例的话应该也是半季13集左右。新的一季将作为最终季于2019年9月播出。
NBC续订了芝加哥背景的三部剧《凤城火情》(续订第7季)、《芝加哥警署》(续订第6季)、《芝加哥医院》(续订第4季)。
转向板栗，红椒呢？板栗赔笑道：夫子是不是过两天再见？红椒……呃，眼下红椒有些不对劲。
书灵在艰难抉择后，将笔记本的真相告诉韩颜敏，当发现自己的一切行为都是被眼前这个男人操纵的时候，韩颜敏开始怀疑这份感情的真实性，她又一次选择了封闭自己，流下来分离之泪。
改编自超人气漫画IP的网剧，围绕神秘力量展开，讲述了神秘血统族群少女李诗雅与重度洁癖男姜志浩的爱情故事。男女主角在爱情与人性之间的摇摆和挣扎，剧情绝对算是“虐心至极”。
警队辖下的特别任务连(SDU)，俗称飞虎队，除了支援警队部门侦查刑事重案、潜水搜索，还肩负非一般重要任务，如对付持有重型军火、穷凶极恶的悍匪、恐怖分子、国际性活动的保安工作或出任政商要人的贴身保镖等，随时面对生死。 负责领导飞虎队行动组A Team的指挥官展瀚韬，对下属要求异常严格，不时安排艰辛的体能训练，确保队员体能处於颠峰状态，足以应付徘徊生死边缘的艰巨任务，是典型「魔鬼教官」。瀚韬与枪法如神、工作投入认真的下属－ 狙击手庄卓源堪称「最佳拍档」。一方面由瀚韬这铁面无私的「黑面」教官鞭策飞虎队员；另一边厢，又有圆滑的卓源扮演缓和紧张气氛的「白面和事佬」。
于是他在一个小说里写下2046,这个属于未来世界的地方，将生活点点滴滴化为文字，将对往昔的悼念，化为对未来的憧憬。他写下一个日本青年和一个机械人相恋的故事，写下一列神秘火车，定期开往一个可以找回失落记忆的地……
仙界大会考，道人有道淳朴淡然，感动考官泥娃娃，意外升仙。有道被分往财神府做清钱小吏，整日数铜钱。他恨恶铜臭之气，决定触犯天条，不做神仙。有道假意调戏八公主，不想八公主假戏当真，情窦初开。八公主力保有道当财神，这样有道便可以娶自己做财神奶奶。玉帝派财神府大师兄和有道一起投胎下凡，竞争财神之位。八公主作弊，大师兄误入贫穷的钱家，有道跌入京城第一富的柴家。八公主选了与柴家交好的丁家，与有道结下小儿亲。人算不如天算，大师兄在钱魔的帮助下，扫除障碍，青云直上，娶得兰花仙子。柴家落败，有道险些被处死。八公主对有道一直不离不弃，两人历尽甘苦，终成一方巨贾。最后，有道品悟财神秘籍，战胜了大师兄，成为财神。
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.
