本剧讲述了上世纪二三十年代云南腾冲这个翡翠古城的一个传奇故事，一块玉石界天下无双的皇帝玉，一批为它献出生命的玉雕大师，一段经历了岁月洗礼的沉淀，造就了让人垂涎的绝世珍宝，玉中之王，翡翠凤凰！一代玉雕大师文之光因为收藏了 “翡翠凤凰”，招来杀身之祸，各方势力争夺不休，文之光最终导致家破人亡。
《洗冤录》着于宋代，是法医史上的惊世巨著，其作者却是一个饱受歧视的棺材遗腹子。30岁以前，他一直靠打更为生，不料一宗命案改变了他的人生……因分地纠纷而找村长理论的宋慈与劫富济贫的江湖女贼唐思意外地卷入了谋杀村长的案中，被判死刑，后得到新知县宋翊及熟悉验尸的马贵相助，沉冤得雪。宋翊聘宋慈为忤作，两人合作屡破奇案，声名大噪。唐思因宋翊救命之恩，暗生情愫，但宋翊已与聂枫发展感情。这时一名长相与宋翊一模一样的人突然出现，原来假宋翊为求功名，将真宋翊推下山崖冒名顶替，做起了知县；后又攀附权贵，抛弃聂枫而娶富家女蓝彩蝶为妻，岂料蓝家早已外强中干，负债累累。假宋翊感到彩蝶是他的负担，故设计陷害。其奸险面目渐渐表露，但他每次行凶时均非常谨慎，都要彻底毁尸灭迹。宋慈无计可施之际，意外地发现了真宋翊的尸体，经过艰苦地调查取证，在唐思和聂枫的帮助下，最终惩戒了凶手，伸张了正义。
杨长帆说着擦了擦嘴角起身，出来帮我验验货吧，有个号称是宋徽宗的字画，我反正不信。
一位单亲母亲，带着一儿一女(“汤姆·里德尔”弗兰克·迪兰和艾丽西亚·戴伯南·凯瑞饰)，联手男主肖恩(克利夫·柯蒂斯饰)一起末日求生。剧集故事发生的时间与《行尸走肉》第一季相同，不过故事发生地在洛杉矶。
集女生宠爱于一身却毫不关心的仁河（张根硕饰）,偶遇允熙（允儿饰）后,心中再也抹不去她的身影过允熙掉落的日记了解了这个从未与之交谈过的女孩,之后的某日,两人再次相遇,共撑一把伞在雨中漫步然而,仁河在表白之前却得知自己的好友东旭也喜欢允熙再加上因为喜欢着仁河的慧贞的关系,四人饱经了爱情的成长之痛允熙与在美国遇见的留学生生下了女儿依娜32年后,徐俊捡到了为了参加北海道植物园招聘韩国职员的面试的依娜掉落的手机,两人彼此第一印象很糟糕,但越想避开却反而变得越近仁河与允熙也迎来了32年后的首次重逢
你每天坚持看电视，就知道了。
After creating some subclasses of Pizza, you can start testing:
夜幕下，年过五旬的妓女阿春（田中绢代 饰）在街头游荡，走进一个寺庙后，她回想起自己坎坷悲惨的前半生。
身为夏家的小女儿，夏天美（唐嫣 饰）一直倍受父母的宠爱，个性难免有些软弱。善良的她因为严格（邱泽 饰）前女友孙晓菁（郑罗茜 饰）的穷追不舍而决心放弃这段感情。带着满心的伤痕，天美回到了家人的怀抱之中，在父亲的温柔陪伴之下，天美渐渐获得了治愈。故事并没有就此结束，还会有怎样的困难等待着夏家一家人呢？
滨海市公安局立即成立了专案组，张雷被任命为专案组副组长，与老资格的刑警陆延平搭档。对于张雷来说，侦破这起案件具有双重意义，既是他作为一名刑警必须要完成的职责，又是在为牺牲的好战友和失去了未婚夫的妹妹复仇。但是侦破工作进展得并不顺利，以狡猾擅于躲藏着称的雷老虎在案件发生后就迅速藏匿···
年轻夫妇苏醒与奚彬有个儿子奚望，身边的妈妈都以不能让孩子输在起跑线上为理由给孩子们报了各种课程，可苏醒夫妇让儿子自然成长。眼看要上小学，原本小区对口的全区最受欢迎的小学被换成新成立的小学，让苏醒跟着其他妈妈焦虑起来。该给孩子超前教育还是轻松教育、要不要为了进热门的学校换房、要不要为上特长班投入巨资？这些问题让坚持不落人后的苏醒和抗拒拔苗助长的奚彬争执不断。同样的问题也困扰着小区其他三位母亲。四个家庭的夫妻关系、亲子关系和代际关系经历着巨大挑战。而当奚望因为心理压力患上了口吃，苏醒才明白最应该成长的是她自己。苏醒决定不再纠结于起跑线上的竞争，回到立德树人的初心才能帮孩子站上人生真正起点。对口的新小学开学了，苏醒和妈妈们把孩子们送进校园，短短一年的学前教育让年轻父母也收获了人生中重要的成长经历。
两个盗贼在银行碰巧看见二麻存钱，于是设计让三妹实施美人计诈骗。
都市小白领甄可意突然遇到花美男甄骏，对方竟声称女主千年前的老祖宗是他兄弟，被古人赖上的甄可意只能与“活祖宗”开始了啼笑皆非的同居生活，是阴谋还是爱情？
来到这里的死者各种各样，有的已经接受了自己的“死亡”，而有的还没能理解现状。
I think it's time to do it
张无忌会不会去波斯，接小昭回来？对。
冷幽默中逐步走向温情的舒适路线。一家子性格鲜明，奶奶爷爷都可爱的要飞上天。
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.
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