Genius actually uses the method of image to think about visual visualization with or without self-knowledge. Mind mapping is a systematic refinement and improvement of this method. It uses the form of images + branches + keywords to carry out visual thinking. The whole thinking process, logic and structural level are very clear.
女主Pitawan出生贫困被母亲卖个上流社会富婆，但是对她又不好，于是她就经常勾搭男人，想让人爱她，后来看上了男主，为了得到男主不惜手段，从他的未婚妻手上抢走他，后来她明白金钱什么的都只是假象，不是真正的幸福，只有真爱才能幸福。
为了帮丈夫洗脱罪名，宁小燕忍下心中的痛毅然挺身帮助秋犁东山再起。最终，两人在长辈们的大度大爱和兄弟姐妹们的纯真亲情感召和抚慰下，深刻感悟到夫妻一场的弥足珍贵，捐弃前嫌，重新走到一起。
` ` ` ` ` ` `
2 testers
一次偶然中，十七岁的花样少女林夏（关晓彤 饰）在夜店之中邂逅了名为周宇腾（李东健 饰）的三十五岁男子，两人针尖对麦芒，不打不相识。第二天，当林夏回到学校上课时，却发现昨夜的冷酷大叔竟然摇身一变成为了自己的班主任，这意外的重逢亦让周宇腾感到十分尴尬。
更巧合的是，林夏的哥哥林冬（杨金承 饰）是周宇腾的好兄弟，这也就意味着，林夏和周宇腾早在十几年前其实就已经认识了。在学校里，个性张扬洒脱的林夏处处找周宇腾的麻烦，而聪明的周宇腾则使用智慧将其一一化解。随着时间的推移，林夏渐渐发现了自己心中对于周宇腾的感情，而周宇腾亦渐渐移不开锁定在林夏身上的目光。
名声鹊起的电视编剧殷丽英化名“殷霞”一直不肯公开露面公布真名，接受采访，在为一部电视剧的制作时，不惜狠脸点名要知名女星沈秀琴来出演，并矛盾激化所有人都莫名其妙。原来，这只是她复仇的开始……
比之在咸、阳城里和之前那些日子容易了许多，不过……不过此事只能尽力而为，杜殇他们都是训练有素的好手，做事小心稳妥，只要有机会，就一定能够办妥的，先等着吧……有时候等待完全就是煎熬，是一种痛苦，至少对于现在的白发老者正是如此。
《三世情缘》（แต่ปางก่อน）翻拍2005年的经典泰剧第一世男主角是泰国王室后裔，女主角是寄居在王宫的老挝王室后裔，王宫里的女人都嫉妒女主角的聪慧美丽，只有男主角和他的父亲喜欢女主角，和女主角最要好的是她从老挝带来的女仆和一个名叫温蒂的泰国小女孩。尽管男主角的母亲极力反对两人结婚，但是男主角的父亲做主为他们举行了婚礼，就在婚礼当晚，爱慕男主的王室女子骗女主角喝下毒药，女主角毒发身亡，男主角不久也因病过世。
Mediator pattern defines a mediation object to encapsulate the interaction between a series of objects. Intermediaries do not need to explicitly refer to each other between objects, thus reducing coupling and independently changing their interaction behavior. The specific structure diagram is as follows:
Chapter 6
二妹小玉（万绮雯饰）刁钻俏皮，常与海珠对立。她遇到了性格浪漫的小学同学李超荣（又名“超人”，彭文坚饰），两人情投意合，并闪电结婚，小玉的家庭生活不如意，幸得海珠多番开解，兄妹终冰释前嫌。
在妓院做丫头的乡下女孩小月桂（李梦 饰），“个高、胸大、没裹脚”，让老板新黛玉（白灵 饰）很不满意，却深得洪门老大常力雄（胡军 饰）欢心，成为一代上海王的女人。常力雄在与同盟会代表黄佩玉（秦昊 饰）接触过程中被暗杀，小月桂孤助无缘，产女后流落乡下。
Showtime宣布制作《低俗怪谈 Penny Dreadful》精神续篇剧《低俗怪谈：天使之城 Penny Dreadful: City of Angels》，该剧由母剧的主创﹑编剧兼执行制片John Logan继续负责。
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.
When the program starts, empty and hide all, and when clicking on the stage, send out a broadcast:
在亲人去世的感悟后,他毅然踏上了挽回幸福的旅程，因为他不想再失去一份跨越国界的亲情，一份超越国界的真爱。
