将汤喝完后，慢条斯理地用帕子擦了擦嘴角。
1951年夏天的银山市，人们在适应着刚解放的新生活，而一场百年不遇的大暴雨已经在上游玉龙山区形成，并朝着银山推进，预计很快就会到达。银山湖水库是保卫整个城市的关键，但所有人都没想到，残暴而令人恐惧的食人鱼就在湖里。这就是国民党潜伏敌特精心策划所布下的一个死局，他们将食人鱼放进了湖里，大量繁殖，而特大的暴雨洪水就要来临，如果银山湖水库开闸泄洪，食人鱼就将顺流而下，整个中国的水域势必被毁于一旦，而如果不开闸泄洪，百年不遇的洪水将冲垮水库堤坝，淹没整个银山，二十万人的生命将化为乌有。更为可怕的是，潜伏敌特“101”就隐藏在革命队伍里，他们总是“捷足先登”：银山要转移二十万群众，他们就制造车祸，堵死银山公路，彻底困住了这二十万人；留美水产专家方妮刚找到了灭鱼的方法，方妮就被杀害了；敌人洋洋得意，他们等待着暴风雨和洪水的到来，而新生的红色政权，则面临着敌我和内外，以及人和自然的双重而巨大的危机和考验。数日之内，生死之间，一场你死我活、残酷而激烈的较量开始了……
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A FIBA match lasts 40 minutes and consists of four sections, each of which lasts 10 minutes.
该片讲述了无法继续在一起的夫妇为了幸福而发生的喜剧故事，权相佑饰演内衣公司营业部科长“赵贤宇”，李贞贤饰演翻译“朴善英”，李钟赫饰演动物医院的医生“安相哲”，电影将真实的反应韩国成人男女的现实生活。
你去桌上，那壶水，你倒一杯喝了就好了。
Lorenzo和父母弟弟生活在阿根廷小城Patagonia，一天父母朋友的儿子Caíto借住他家。Caíto是个羞涩又沉默寡言的男孩。爱好不同的两人成为朋友，经常骑车登山，有了很多共同语言，也产生了暧昧情愫，就在这时Lorenzo的父母将Caíto赶了出去…
Omitted. . Incomprehensible
一九四九年秋，国民党兵败山城。叶大龙率领解放军小分队秘密进入重庆侦察。国民党国防部二厅中将林南轩暴病身亡，军统特务计雨棠、宪兵队长沈超等一干人等各怀心事地前来吊丧。原来，国民党情报部门溃退前埋下的一颗定时炸弹并留下了一份36名战略特工的名单。谁掌握了这份名单就意味着抓到了一张控制重庆地下特务搜索之中计雨棠等人发现里面只有一双玲珑的绣花鞋。一场混乱之中绣花鞋被吴家仆人惠妈藏起……大军开进重庆，沈超公开地下党员身份，被任命为公安局长。他向负责地下党工作的丁部长汇报林南轩家开棺现场的情况得知，原来林南轩是地下党员，"空棺名单"是他和丁部长为了摧毁一个更大的阴谋—敌特毁灭山城的“槟榔计划”—而设下的一个计谋，由于开棺现场的混乱竟未能成功。沈超断定掌握“槟榔”行动的人会误认为名单就在绣花鞋中……
爸，你打我干什么？让你瞎说。
故事发生在一座机场，海关检查人员发现了一个鼻青脸肿的年轻人。年轻人声称自己是十年前失踪的孩子Adrien Legrand。对于他的父亲文森特来说，这标志着漫长噩梦的终结，终于把儿子带回了家。与此同时，一系列可怕谋杀案的发生对该地区构成了巨大压力，而汽车展厅里的模特Alexia却具有目标受害者的所有特征。
山芋哥哥和红椒姐姐他们也是一样。
便哄他们说，剩下的留给哥哥们晚上回来吃。
幕末动乱期。为了寻找失踪的父亲，从江户来到京都的少女雪村千鹤。出现在这千鹤面前的，是展开令人意想不到的可怕行径的“罗刹”和土方岁三（崎山翼饰）率领的“新选组”的队员们。新选组一瞬间就将罗刹斩断。但是，千鹤的父亲？纲道，无论是罗刹还是新选组，都有着密不可分的因缘。不久，千鹤置身于新选组，开始寻找父亲…。
The fixed number of times uses int function, for example, the induction time is 16.3 s, that is, 32 times, 16.5 seconds, that is, 33 times, 16.7 seconds, that is, 33 times.
香荽忙问道：王翰林怎么想起来要出使安国呢？王穷奇道：姑娘怎么猜到是在下要去，而不是皇上派的差使？香荽摇头道：我哪里能猜到。
可是到最后还是被这个卑鄙小人寻找机会给逃走了……因此英布心里有些过意不去。
Marcello（马尔切洛·丰特 饰）在贫穷的城郊地区生活，是位宠物狗梳毛工。他生性低调，人们都很喜欢他。一天，他遇到了刚刚出狱的好友Simoncino（爱德华多·佩谢 饰）。后者是位吸食可卡因成瘾的前拳击手。出狱后，他开始在街区内敲诈勒索，很快便扰乱了当地的平静。出于对好友的信任，Marcello也被慢慢卷入犯罪的漩涡。在经历背叛和抛弃之后，他决定展开复仇……
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.
