5G base station construction is in full swing,
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严嵩走的非常是时候，留下其余人来收拾这个烂得不能再烂的摊子。
谢谢皇帝，我们本应经常去入贡，只是弗朗机人霸占了航路，他们会攻击他国的船只，我们本地已经有人牺牲了。
李家是一个普通的传统家庭，老爷子一生追求堂堂正正、是一位退休在家的老车间主任，但他这一生的追求，如今面临的却是儿女无情无意的挑战。老妈更是一位敞敞亮亮，吃苦耐劳，为儿女付出一生的善良母亲。本来好端端的一个家，却被俩个‘不着调’的儿女弄得乌烟瘴气，矛盾重重，新的世界新事多，一大家新的难事儿、怪事儿就少不了，本来老了该歇歇了，应该享得儿女的呵呼，没想到一天到晚却更加手忙脚乱了，刚按倒葫芦又起了瓢。
1. Need to extend the functionality of a class
北方某城市一伙劫匪公然光天化日之下持枪强枪银行运钞车、劫走巨款、打死打伤运钞员劫案发生举城震惊刑警队长洪毅和战友们根据现场留下线索、明察暗访费尽周折终于电视台女导演赵安娜帮助下找到了案犯踪迹原来这个制造惊天大案主犯正洪毅部队生死战友文德良于这对昔日战友正义与邪恶搏杀中展开了一场生死之战洪毅率刑警队追踪并击毙文德良弟弟案犯文德华并得到文德良妻子何晶举报后包围了正要逃窜文德良穷凶极恶文德良则乘机劫持洪毅爱女娟娟面对生死亲情考验洪毅和战友舍生忘死、义无反顾将文德良为首凶犯一举歼灭捍卫了金盾尊严……
该剧讲述了不相信法律，用拳头解决的无法律师为了报母亲之仇，孤身一人站在正义的法庭之前，对抗以无所不能拥有权力之人的律师的故事。这是一部刻画只为了复仇奔跑的律师，描述他的复仇之路和成长之路的法庭动作剧。李准基饰演对权力内部者们下刀的律师奉尚必，他小时候亲眼目睹母亲惨死，之后因为悲愤而把为母亲报仇视为人生目的和绝对任务。徐睿知饰演做任何事情非常有主导性有主见的夏在伊一角，本是律师，因为对法官暴行成为了事务长，成为了事务长以后和奉尚必相识，成为了事件的中心人物。李慧英饰演法律界受人尊敬的“Mother特蕾莎” 车文淑， 虽然是个绝对女王的存在，但是她是个独吞各种权力，欲望和恶的化身的人物。她的面前出现了奉尚必，她开始动摇了。崔民秀饰演对权力和欲望充满野心的财阀会长安武周一角，他隐藏着自己无耻的过去和极其恶劣的本色，是个十足的心机男。
该剧根据同名小说改编。讲述了少女林朝夕（张子枫 饰）由于长期仰望父亲林兆生（雷佳音 饰）和初恋裴之（张新成 饰）两位数学天才，从而悄悄掩埋了内心对于数学的热爱，直到经历了双时空之旅，她迸发出了超越想象的力量。在父亲老林的引领以及裴之的帮助下，林朝夕重拾信心，与伙伴们并肩作战，为了追寻真理与爱而拼尽全力。
外面一个稚气未脱的声音传来。
An event can have many listeners attached to it. These listeners tell the system to call my XXX method when the event occurs by registering their own event handling routines.
小朋友，能不能别笑了，要表现出很生气。
明朝末年，开国以来年纪最小的皇帝登基，继位之时年仅四岁。“七王之乱”兴于朝野，各王之间开始了兵权竞争。其中势力最大的，莫过于宁王。百姓在战乱中养成了习武之风。宁王为了巩固自己的势力和防止叛乱的发生，挟天子以令诸侯，颁布了“禁武令”。习武之人皆遭迫害，就连五大门派也未能逃过此劫难。五大门派在危难时刻将镇派之宝封藏起来，取天雷之火打造了一块千年玄铁令牌，并分成五块。从此，江湖上流传着一句话：得令牌者得天下…… 十八年后，油嘴滑舌的江湖混混小黄瓜，一心想当大侠的庞天豪，身负血海深仇的贵小雪，因为江湖令和朝廷的通缉阴差阳错的踏上了逃亡路。在寻找江湖令的路上，伴随着官兵的追捕和各路奇葩的江湖人士搅局，展开了一段搞笑、惊险、荒诞的旅程。
第一机械厂发生火灾，财会室烧死了四个人，工人的工资也全烧。共损失金额一百九十多万。消防队长发现有回火来到现场勘察，从墙里挖出弹头。根据弹道学原理，发现这并不是简单的火灾而是持枪抢劫大案。地面证据，死者位置都被变动了，从墙上弹痕判断，杀人凶手是两人，先灭口、后用炸弹焚屋炸毁现场，案发现场遭到两次破坏。police认为此案有许多疑点，对此案提出三个主要疑点，没有放入此案的案卷中，所以将不能作为合理翻案的最关键的证据重新调查还此案一个真相……
In the face of death, there is no standard answer.
For codes of the same length, theoretically, the further the coding distance between any two categories, the stronger the error correction capability. Therefore, when the code length is small, the theoretical optimal code can be calculated according to this principle. However, it is difficult to effectively determine the optimal code when the code length is slightly larger. In fact, this is an NP-hard problem. However, we usually do not need to obtain theoretical optimal codes, because non-optimal codes can often produce good enough classifiers in practice. On the other hand, it is not that the better the theoretical properties of coding, the better the classification performance, because the machine learning problem involves many factors, such as dismantling multiple classes into two "class subsets", and the difficulty of distinguishing the two class subsets formed by different dismantling methods is often different, that is, the difficulty of the two classification problems caused by them is different. Therefore, one theory has a good quality of error correction, but it leads to a difficult coding for the two-classification problem, which is worse than the other theory, but it leads to a simpler coding for the two-classification problem, and it is hard to say which is better or weaker in the final performance of the model.
