作女（作读zuō 一声），是指不安于平凡生活的女性，渴望激情与刺激。 喜欢“作”的女人在英语中叫做“high-maintenance woman”，她们不安于平凡平淡的生活，渴望激情与刺激，最突出的表现是爱跟亲密的人无端闹别扭，不管伴侣怎么努力，就是猜不准她的心思。
北宋年间，外族纷纷觊觎大宋国土，形成对立的局面。丐帮帮主乔峰因拒绝副帮主妻康敏之爱遭报复指为契丹人后裔而受尽中原武林人士唾弃。峰力平反遂四出追查身世，期间认识了大理世子段誉及虚竹和尚，并结拜为兄弟。峰追寻身世时屡遭奸人所害，含冤莫白，更错杀红颜知己阿朱，后为救朱妹阿紫寻医至大辽，辗转成为大辽南院大王，但与中原关系则更趋恶劣。誉为人豁达开朗，对貌若天仙的王语嫣一见倾心，可惜嫣只钟情其表哥慕容复，令三人陷入一段纠缠不清的苦恋。竹天性纯良，宅心仁厚，深得高人指点，武功高强，后被选为西夏驸马。峰、誉和竹在汉胡相争的时势下，竟在异域拥有举足轻重的地位，究竟三人会如何了断江湖及感情上的恩恩怨怨。
5个和世界格格不入的少年犯，在一次社区服务中被奇异的闪电击中，阴差阳错的，每个人得到了超能力。强硬的凯莉可以听到别人的想法，蒙羞的运动员科提斯发现自己在后悔的时候可以回转时间，派对女孩艾丽莎，任何摸到她的人都会陷入强烈的性需求。羞涩的西蒙在感到被别人忽视的时候可以隐身，而自以为是的雷森却失望的发现自己仿佛没有能力，他们感到惊喜，更多的还是疑惑和苦恼，而上天赐予他们这些超能力是有意义的。而这些意义是什么呢？惩治作恶的坏人？改变病态的社会？还是一味的利己主义？超能少年5人组的命运将会如何？
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电视剧《一个人战争》讲诉了发生在真实和残酷的抗战背景下，在紧凑的8天内一小队特殊组合的人群的抗战故事。
陈启点点头，接通电话。
Y市，某集团公司老板林树在地下黑帮威逼利之下欠下巨额赌债，决定铤而走险，到赌埤是行最后一博，可是赌运不佳，遭遇老千强哥暗算，更在赌场 林树的神秘失踪，林家老太太，其妻刘爱兰、女儿林佳宜艰难度日，地下赌庄的六子亦步步进逼。眼看林家经营的百年面店危在旦夕，而女儿林家宜又不幸患上重症，生死垂危…… 林树决定孤身暗中调查地下赌场，待罪之身又不敢向公安部门报案；黑道老大辉哥：为了报复林树杀死强哥，辉哥利用六子威胁林家，交出祖屋……林树混迹地下赌场之内，暗中寻找强哥死亡真相，在六子的配合下，设计将辉哥骗到面馆……
刘家因为这是头一个闺女出门，且许的又是郑家。
想起这个，急忙就把那信递给林聪道：我有事想麻烦林队长：请将这封信捎给我爹。
五百万高价版权，那是一个大饼，我们看得到，摸不到。
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其三就是他内心也看不上此等行径，觉得若是男女有情，当另行议事，携恩图报或是趁机要挟决非君子所为。
明朝嘉靖年间，外患频繁，内乱加巨。武林四师兄冷血（仼泉 饰）、无情（吴奇隆 饰）、铁手（王九胜 饰）和追命（卢星雨 饰）在师父诸葛侯之（董志华 饰）调教下，成为江湖奇侠，专为皇上平定边关之患。冷血因与宁安公主（范冰冰 饰）斗气，打斗中挨了温世安（高峰 饰）一掌，暗恋他的雅风（左小青 饰）心疼不已，但皇上却想不明白女儿为何喜欢一个江湖莽汉。公主出游被掳，冷血拼死相救，为报答冷血，公主决定下嫁托罗（陈军 饰）。日本人伊藤（吴奇隆 饰）假伴无情，抢劫富商，夺取官府库银，被嫁祸的无情找其理论，反遭伊藤讥讽，并以雅风当人质逼无情就范，冷血只身探牢将无情与雅风救出。四兄弟由于中了调虎离山计，致使山庄百人被杀，神侯发誓铲平彩灯会，他派四徒分路调查，江湖上又将上演一幕血雨腥风
王舒望和陆露在泰国相遇相识，经历了一系列惊心动魄的事情之后，相爱了。回国后，两人准备结婚，却遭到了双方家庭的反对。王舒望放弃了北京的事业，来到上海，开了一家陶瓷店，向陆露的家人证明自己可以给陆露更好的生活。陆露的父母依旧认为王舒望和陆露不合适，不同意他们的婚事。王舒望的异父异母姐姐赵燕也多次来到上海，还和陆露的妈妈蒋妙音发生了争吵。这让两人的婚事再度拖延。陆露和王舒望的爱情不断经受着来自双方家庭的打击和考验。
所以我想着，从他外婆家吃了晌午饭再回去，不是正正好。
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本片根据福本伸行的漫画原作改编。在藏龙卧虎的麻将世界，江山代有英豪出，今日是只手遮天的帝王，明天就可能败在麻坛新秀的手下，纳忠臣服。而在波涛汹涌的麻将历史长河中，拥有银色头发的赤木茂（本乡奏多 饰）注定是一个不可被忽视的重要人物。他虽然年纪轻轻，却拥有缜密冷静的头脑和胆识，甫一出场便挑败麻坛重量级人物，由此震惊黑道，并被冠名为“传说的麻将士”。与之相对，拥有黑白两道背景的鹫巢岩（津川雅彦 饰）正是傲立在麻坛顶点的“黑暗之王”，他创立“鹫巢麻将”不仅敛财无数，更借机除掉无数天资聪颖的麻坛新秀。为了攻破这个狡猾男人的防线，昭和40年的某个夏日，不良刑警安冈（神保悟志 饰）拜托赤木杀入鹫巢的巢穴。两代麻坛巨子注定要展开一场激烈的搏杀……
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-Coding: N categories are divided M times, and one part of the categories is divided into positive classes and the other part is divided into negative classes in each division, thus forming a two-classification training set. In this way, a total of M training sets are generated, and M classifiers can be trained.
