王尚书点头道：你且问来。
Composite Reuse Principle (CRP) is to use some existing objects in a new object to make it part of the new object. New objects reuse used functions by delegating to these objects. In short, it is necessary to use synthesis/aggregation as much as possible and not inheritance as much as possible.
当男闺蜜想养娃找你借子宫，却因医院失误和那个无法忘记的前男友的现女友错换了精子，女主就.....
Employers who implement piece-rate wages or commission wages and other forms of wages shall, on the basis of scientific and reasonable labor quotas, pay workers no less than the corresponding minimum wage standard.
内容提要： 平凡善良的大一女生小水刚步入新的大学环境。刚开始沉默寡言的她不太与同学交流，在同学的帮助下，小水敞开心扉，渐渐地与同学们结识成为好朋友。在好友王昕、刘莉莉、袁媛的鼓励下，小水成功地报名了学校的话剧社，结识了优秀的阿亮学长。小水很想多和阿亮学长学习，向阿亮学长一样优秀。同学们都看到小水在话剧社里的努力练习，虽然期间经历了小插曲，但最终在小水不懈的努力下，拿到第一名的好成绩。小水也成为全校校花级人物。
你那些儿子，眼下都乖的很，过几年十几年二十几年，谁知会怎样？瞧瞧张槐，没敢把这话说出来。
本剧有4个故事，①一男与二女同时交往，②一对关系开放的男同性恋，③几对情侣住在一起，④一个不愿意给出承诺的男人。
雅号？他有得雅号的能耐？少爷……雅号用在这类人身上，是讥讽。
Tashi Villagers: I don't believe it, but I don't believe it in a word.
毕业后，进入社会的他们差别逐渐拉大，苏韵锦忙于工作，程铮则抱怨其没有时间陪自己，误会和矛盾不断，终于让苏韵锦下定决心分手。程铮在苏韵锦离开的日子终于明白：爱是平等，是尊重，是信任。他放开家庭所给与的一切，凭借自己的力量打拼出一番事业，同时默默为苏韵锦付出。当苏韵锦回头时，发现程铮还在原地等她，两人终成眷属。
自视甚高的记者余美仁（谢楠饰）是电视台里炙手可热的晋升人选，为了击败对手，她不惜挑战无人胜任的采访任务——前往南方的偏僻小城，去揭露一个有机农场的重大秘密。不料，余美仁在那里不仅遇到了“猪队友”——脱线少年小达（马昂饰）和中二少女莫莫（丁一一饰），更发现低调随性的农场主竟是自己的“克星”——小学同学李十全（方力申饰）。小时候只要两人相距50米以内，她就会出糗倒霉。然而为了事业，余美仁不得不和“克星”擦出亦敌亦友的火花，在保持50米距离的同时，一段阴差阳错又爆笑感人的爱情正在这个浪漫的小城悄然绽放。
(a), the problem recurrence:
戚继光叹然道，我回程后请命去南京，让信得过的匠人对这几张图评点一二，若匠人点头，大事可成。
《牛仔裤的夏天》由一群女孩子主演，该片根据2001年安·布拉谢尔最畅销小说改编而来，讲述了四个闺中密友的故事，这四个小姑娘第一次没有在一起过夏天，将她们联系在一起的是一条会魔法的牛仔裤，尽管这四个女孩体形、个头和欣赏力各不相同，但这条神奇的牛仔裤却总能适合她们。在接下来的一个夏天，在分开的日子里，会飞的牛仔裤给身处不同的地方的她们带来了不同的奇遇，让她们都经历了一个难忘的夏天。
这次无量量劫，是盘古开天辟地以来，最大一次杀劫。
B, women: sailing 470, sailing Europe, windsurfing Mie class;
客轮“极光号”神秘地撞上了多岩石的大海，威胁到整个岛屿和一名年轻女子及其姐妹的生命，她们必须通过寻找失踪的尸体以获得赏金来生存，同时也面临着在家中寻求庇护的游客的危险
Super Data Manipulator: I am still groping at this stage. I can't give too much advice. I can only give a little experience summarized so far: try to expand the data and see how to deal with it faster and better. Faster-How should distributed mechanisms be trained? Model Parallelism or Data Parallelism? How to reduce the network delay and IO time between machines between multiple machines and multiple cards is a problem to be considered. Better-how to ensure that the loss of accuracy is minimized while increasing the speed? How to change can improve the accuracy and MAP of the model is also worth thinking about.
********秦枫当然不会将难处告诉林聪，只道：此事在下已经明了，定会尽力安排。
彭越轻叹一声，心情似乎有些沉重。
