格尔达与凯以及他们的父母生活在由哈拉德统治的繁荣国度里。国王哈拉德不仅是名科学家，而且还是一名发明家。格尔达因她魔法技艺不佳而十分烦恼，因为她的家人都是技艺精湛的魔法师。当一件魔法神器在冰雪女王城堡的废墟中被发现时事情发生了转变，这件魔法神器可以将所有的魔法师放逐到镜像世界中，而这里是一个没有退路的地方。现在，只有格尔达可以解救她的家人，而解救的唯一方式是需要她联手她的前敌人—冰雪女王。
3.2. 2 Turn on the event scheduler
不过可以用一种最粗糙简单的方法划分，肤色越白地位越高，越黑越惨。
自然是后者。
五月一号《寻秦记》开始连载，六月一日《寻秦记》开始付费阅读。
1994年十月，三个电影学院的学生——迈克（Michael C. Williams 饰），希瑟（Heather Donahue 饰）和乔什（Joshua Leonard 饰）前往马里兰州的布莱尔小镇，拍摄一部关于女巫布莱尔的纪录片，然而在拍摄过程中三人全部失踪。人们在一年以后，发现了他们留下的电影胶片，记录了他们失踪前发生的一切……
辰初时分，阖家老小及管事家人等全部出动，从张宅出发，向后沿着西山山脊，往祠堂行去。
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苏樱却故作一脸冷冰冰的表情，说道。
Season 3, Episode 7: The Six Napoleons《六个拿破仑半身像》20 August 1986
杨长帆也不怎么着急，贝壳生意也就这样了，再囤一些，我也该转业了。
“世纪恶女”安藤贵和毒杀情夫一案震惊全国，从而也揭开第二季故事的序幕，依然不改本性的古美门冒天下之大不韪出任贵和的律师，为其进行无罪辩护，谁知却遭到曾在其门下实习的新人检察官羽生晴树的阻截，在一番激烈的庭审辩护之后，古美门史无前例首尝败绩。在此之后，梦想为所有人带去幸福的羽生辞去公职，转而开起律师事务所。而古美门和黛真知子致力于游说贵和上诉的同时，为了弥补事务所的开支而不得不接手萝莉女性欺骗宅男、天才告诽谤、女方整容离婚案、邻里纠纷、知识产权侵权、一妻多夫争夺抚养权等等各类奇怪棘手的小案子。在这一过程中，羽生与古美门亦敌亦友，在竞争中共同成长，同时羽生也成为了古美门继三木律师之后又一个难缠的对手。
很快中午就到了。
嗯，也就紫茄温柔沉静些，有点闺秀的样子。
清代末年，朝政腐败，中国惨被列强瓜分，内忧外患，民不聊生。生于渔村的黄澄可，为替身世可怜的冬至寻访亲人，并开拓视野，遂离开家乡来到省城，因缘结识了九位忠肝义胆、重情重义的江湖好汉。为了保家卫国，不惜抛头颅，洒热血，抛却儿女情长，救民于水深火热，谱写了一段段令人敬仰的英雄事迹，更成为日后家喻户晓的传奇人物--英雄十虎。
以少数男生中多数女生的后宫状态的学园为舞台，夹杂着黄段子的搞笑段子爆裂的无力系喜剧《学生会干部们》的剧场版动画第2弹。原作是《周刊少年Magazine》连载的氏家全四格漫画，至今为止除了剧场版之外，还通过TV系列第二季和OVA、OAD等动画化。在私立樱才学园高中部，男女学生为524人，男女学生为28人，其中以意外事件成为学生会副会长的主人公津田Tatoshi为中心，描绘了充满个性的学生会的校园生活。以饰演高智的浅沼晋太郎、将高智引入学生会的学生会长·天草シノ一角的日笠阳子为首，至今为止的系列中大家都很熟悉的出演者们汇聚一堂。导演也由曾参与制作TV系列第2季和剧场版前作的金泽洪充担任。
「高飞家族」中的高飞是一个有点古板的单亲爸爸，独立抚养一个爱耍帅装酷的青少年儿子。 高飞虽然头脑简单，却拥有一颗赤子之心。他不是什么英雄人物，却忠于自己，对自己充满信心。他的品味非常单纯，也不爱追求时髦，不管世界如何改变，三呎高的三明治永远是他的最爱。虽然他不听歌剧，但他的心中始终奔扬着美妙的旋律。他的格言是“聆听内心的声音并努力追寻自己的梦”。 「高飞家族」不是一部剧情复杂、场景华丽的动作冒险影集，整部影集的角色刻画都是一些至情至性的人物个性，以幽默风趣的手法处理一般家庭会碰到的问题，它让人们发现，在平淡无奇的日常生活中其实也有趣味的一面。 「高飞家族」同时也反映出迪士尼动画在过去几年的成长，他们对卡通人物的个性特质做更深度的呈现。结合五０年代憨厚滑稽的高飞角色和九０年代的精密动画技术，高飞家族在小屏幕的动画质量上是别的动画无法比拟的。
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.
RQ1, …
