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《巨人》是韩国SBS电视台2010年播出的创社20年台庆剧，由刘仁植导演，张英哲编剧，李凡秀、郑宝石领衔主演。是一部以上世纪60~70年代首尔江南大开发为题材的时代剧，以上世纪60年代的首尔为舞台，讲述了三兄妹在首尔城市大开发中的成长故事。
该团伙头目黎叔意欲收服王薄遭拒，该团伙其他成员与王薄比试皆败下阵来，交手之中却被潜伏的警察把钱掉包，后警察现身，将双方逮捕，黎叔和王薄，王丽均欲从车厢上逃走，却相遇。王丽先走后，王薄为保护傻根的钱与黎叔交手不敌，临终时意欲惊动警察，并发短信给王丽，安慰她没事，剧终黎叔被捕，画面定格于王丽在西藏拜佛的那一幕。
于是。
Wang
而在我心中，痞.子蔡和轻舞飞扬却还在甜蜜的恋爱着。
戴东官（欧阳震华 饰）经营着又父亲用毕生精力创建的酒楼，自称拥有“皇帝舌”的戴东官尝尽了天下的美食，用心打理酒楼的生意。一天他遇到了一个声称要为父报仇的小小（陈妙瑛 饰），小小竟然出卖东官使东官不得不逃到了北京。不久小小得知东官是无辜后，主动前往认错，两人冰释前嫌。
本剧改编自钓卷和著、《孤独的美食家》久住昌之原案合作的同名人气漫画。故事讲述了在浅草做人力车车夫的鲛岛野乃住在同一栋公寓的房东的孙子·汤毛诗子，留学生艾丽莎·利贝拉和三位女性在各地个性丰富的澡堂巡游，通过“哈达卡的交往”逐渐加深友情，身心都暖洋洋的治愈系故事。饰演主人公野乃的是现在在电视剧、电影、广告中最具话题性的女演员之一·奈绪。NHK晨间剧《一半，蓝色》中饰演女主角的好友，备受瞩目。都丸纱也华在女演员、写真等领域广泛活跃。除了饰演艾丽莎的模特、女演员之外，最近在综艺节目中也很有人气的高桥由宇。而野乃们所居住的汤毛庄的大家·千夜子，则分别由出演过许多电影·电视剧的名演员·根岸季衣饰演。
故事发生在当下某市，贝丽丽是一个大学刚毕业的“职场菜鸟”，是一个心地善良、单纯可爱的平凡女孩，她有个缺点，常常说话不过脑，为此总是好心办坏事。贝丽丽所在部门因为一个失误搞砸了公司的一笔海外大生意，部门四名员工集体遭辞退。经理乔逸樵挺身而出，带着大家成立“瞧一瞧工作室”。为省开支，几人选在偏远郊区的一栋四层楼里落户开张，由此结识了四肢发达头脑简单的二房东杨威和蜗居在阁楼里搞科研的神秘房东。六个人在这栋小小的办公楼里，就此上演了一出出巧合与偶然交织的爆笑喜剧。
1928
1985年，军区医疗小组奉命救助正在施工关键阶段的铁道兵某部三连，医疗小组中心莫莉、曾补玉、赵益勤、文婷、王剑云，从此和三连的战士结下不解之缘。几年后，他们转业并开始新生活。曾补玉在北京郊区盖房，踏实度日。三连连长沐建峰和莫莉重逢后感情升温，王剑云与文婷也谈婚论嫁。但文婷却发现患有遗传性精神病，她主动离开。沐建峰自愧不如莫莉，也悄然离去下海经商，娶了赵益勤。莫莉嫁作他人妇。1998年，改革浪潮中，曾补玉受作家周在鹏启发将住所改造成补玉山居，战友们偶尔到这里来追忆当年。数年过去，王剑云离婚寻回文婷再续前缘。沐建峰离婚，但他却最终不能和莫莉在一起。赵益勤寻到了新的人生伴侣。此时的补玉山居在市场大潮中即将被淘汰，但它却永远记载着这几个战友近半生的情缘和最纯真的情感
吴凌珑眉头微皱，一时不知道该说什么。
在这个时空中存在的无数平行世界之一——
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刘克豪、徐寅初这对宿命对手，一场“地上”、“地下”间的较量再次拉开帷幕！最终，刘克豪和他的战友们凭着自己高超的智慧和对社会主义的高度信仰，成功地粉碎了敌人的一个个阴谋，保卫了人民当家作主的胜利果实。
徐朗搶在高博之前，通過黑客獲知周揚（老周）身在泰國清邁附近一座寺廟，參加一個短期禪修班。但緊張的工作導致其妻極度不滿，提出離婚。徐朗不顧妻子，出發飛往泰國。與此同時，正在巴黎度蜜月的高博趕回北京，在徐朗的手機中植入病毒和跟蹤器，一路跟蹤徐朗去了泰國。
该剧讲述了解放战争时期共军将士和反动势力殊死决战的背景下，发生在解放军军官马龙、女大学生莫莉、国民党“恶魔中校”之间跌宕起伏的故事
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.
