Central focus metering: It is a traditional metering method, which pays attention to about 2/3 of the position in the center of the picture. The advantage of this metering method is that it is easier to control the effect.
郑氏道：小喜，你是跟我的老人了。
Ten: Understanding the Intermediary Model
小说家仲尼在婚姻失败后转型写小说，通过好友开发的新型VR技术，仲尼化身为自己笔下的四位主人公，分别是保镖、拳手、线人以及老千，仲尼在体验了他们不同的爱情故事之后，对自己现实中失败的婚姻有了新的认识，并且明白了爱情的含义，于是仲尼振作起来，将小说写完，同时也走出了过去的阴影，重新面对自己的人生。
段落二，讲述的是这三个人长到了40来岁，变成了三个臭皮匠。他们走到了社会上，在社会上闹出的各种各样的喜剧和笑话。
6.3? SYN cache
? Second, create an implementation class:
"Charming New Zealand" Episode I Colorful Country
Last sentence, keep a low profile and study hard. See you next time.
刑警支队副队长古慧生是刚从刑警年轻警察刘晓波心目中的英雄。八年前，他以一封匿名信把当年的义兄弟刘万东送进了监狱，八年后的一个大雨天，在义母的墓前，他与已经出狱的刘万东再次相遇，刘万东眼里喷出的复仇的火焰，让他心寒。由于他的隐瞒，致使两个无辜的房客惨遭毒手，重案队长也因此献出了宝贵的生命。古慧生被迫脱下了挚爱的警服。事业与爱情同时遭受致命的打击。脱下警服的古慧生刑警本色还在，虽然流落社会，但依然靠着多年的经验帮助已经成熟的刑警刘晓波成功破获一起轰动一时的新型冰毒案。人间自有真情在，在红颜知己方怡的帮助下，古慧生摇身一变，以商人的身份重新回到当年战斗过的那座城市。可惜好景不长，随着入主水上挖沙的买卖，古慧生在金钱和权力面前逐渐迷失了自我，不顾刘晓波的多次警告走上了歧途。多年的爱情心愿未果，曾经的兄弟情受到考验，古慧生在挖沙船捅破惊天窟窿之后，只身潜逃。但命运无常，曾经的“粉丝”刘晓波成了追逃的正义之师。英雄气和匪气浑然一身的古慧生到底该如何面对自己昔日的战友，刘晓波又将以何等智慧与当年的偶像
陈广陵原本家境殷实，其父早逝却不学无术整日与江湖骗子大头文鬼混，茅山派掌门派大弟子祁秀美企图加害潘馗。被龙虎山掌门凌啸天得知消息，命侄女凌彩月下山，欲联同其师兄潘馗除魔，没料到二人性格不合，时生争执，屡误大事，岂料彩月与潘馗徒弟陈广陵二人暗生情愫。
不过今日中秋，工程也搁下了。
1934年，美国，一个名叫本·霍金斯的逃犯跟随一个嘉年华队伍旅行。这个嘉年华被一个隐身不露的经理所拥有，在这里有一些怪人———侏儒、玩蛇的女子和占卜师。霍金斯也身怀异能，他可以治好瘸子和唤醒死人。他经常和一个牧师做相同的怪梦，牧师使他相信两人都是上帝意志的体现，他开始施展绝技……
远藤贤一（Kenichi Endo）隐瞒自己的身份，并在“秘密温泉/各地著名温泉”中担任“光辉人中井”。
将露娜诺娃卷入其中，阿科成为魔女的第一步就此开始——
Physical Critical Hit Rate Treasure Pearl
[Differences between Squat and Hard Pull Movements and Training in Strength Lifting and Weightlifting] [Reprint/Collection]
该剧讲述了明朝“土木堡”事件期间，皇帝亲征边疆离宫后，后宫诡异事件频发，修仙道士天目瞳(张晓晨饰)受命入宫捉妖办案，探案中与太监小蘑菇(张浩然饰)、锦衣卫女首领云湘蓉(卢蒽洁)三人之间产生的爱恨情仇。
Her second...
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.
