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9-2 Three Restaurants: Create three instances of the class you wrote to complete Exercise 9-1, and call the method describe_restaurant () on each instance.
“比格斯夫人”是一个真实存在的人物，她是英国臭名昭著的火车大盗Ronald Biggs背后的女人。本剧将有五集，讲述这个女人的心路历程，从一个天真少女被迫变成一个恶棍的情妇；从专横的父亲手中逃脱，体会自由与母性的美好。《比格斯夫人》向我们深入地展现了二十世纪最恶名昭彰的犯罪之一，但更重要的是为观众揭示了一段跨越三十余年、流传全世界的爱情故事。
“想要变回原状的话，就通过‘某个方法’来产生联系，并把僵尸的尻子玉拿来吧”Keppi如此告知他们三人。少年们能否相互产生联系，并夺取僵尸的尻子玉呢？！与此同时，新星玲央和阿久津真武执勤的派出所，似乎也发生了什么。
卧底探员陈凤翔（陈小春 饰）在破获一宗社团大案之后，转任文职八年被反黑组重新招回。由于江湖上最令人头痛的黑社会头目正是陈凤翔当年的小弟张志强，陈重出“江湖”，加入以张少钧（陈国坤 饰）为首的反黑B1-1组与新晋恶棍展开周旋，其中不乏昔日好友与仇家，令陈一度进退两难，好在陈与队友在合作期间培养出互信默契。正值香港回归还有三年，黑帮打算乘势大干一票。陈在调查一宗龙头棍的失踪案件时，却发现了涉及香港黑社会百年历史的惊天大阴谋。
在谢逊的见证下，张无忌和周芷若定下婚约。
苏域与叶清歌被迫分离后，以假死之计拔除了她身边的暗桩，一对爱侣得以喜重逢，解开误会。谢清运无奈退出了三角关系，意外与小师妹赫连玖重逢。木大泱壮烈牺牲，叶清歌深受刺激，决心彻查军饷案。然而此时谢子兰却突然得知，叶清歌才是自己的亲生女儿，以死给了她最后的守护。正当叶清歌与苏域两情相悦之时，北褚太后杨恭淑出使大宣，当殿将苏域身世大白于天下，叶清歌遭遇到前所未有的巨大危机，深深误会了苏域。皇帝打算置叶清歌于死地，挑明谢清运才是真正的皇子。谢清运解围，谎称她已怀有龙嗣。为保孩儿，叶清歌与苏域再度反目劳燕分飞。
想要全部歼灭我们，尽管放马过来，我倒要看看，你有多大的能耐。
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到了此时，彭越哪里还会有什么犹豫，当即点头答应下来。
《天地宝莲灯》采用了中国古代的诸多神话,人物和历史事件,营造了一个颇具东方玄幻气息的庞大的世界观。影片的整体故事虽然还是以宝莲灯为线索,但把时间追溯到了沉香的上一代,以少年杨戬的成长起落为主线展开,更加突出他个人在经历打击后,在谷底不断逆流而上,完成自我成长的故事。热血励志的英雄情结和轰烈缠绵的爱情元素并行,使得这部新颖独特的英雄少年成长记更加值得期待。
1993年由新加坡电视机构出品的30集电视连续剧《银海惊涛》，该剧网罗了一大批新加坡知名艺人，陈泰鸣、刘秋莲、朱乐玲、梁维东、李天赐、翁瑞云、林明哲和塔琳托娅等组成了强大阵容，基本上是《莲花争霸》的班底。主要讲述的是90年代初期，在新加坡生活奋斗的几个年轻人邱文龙、钱志良、韦仁杰、齐美君与马珍妮等的工作历程和彼此间的爱恨纠葛。剧情波澜起伏、引人入胜。其中邱文龙为剧中的一号人物，同时也是该剧的最大反派，主人公是反派的影视剧并不多见，因此上非常地吸引观众，成为了当时很多人记忆中难忘的经典。
There is no natural spell in general games.
"No, the whole waist is broken and people are divided into two parts from the middle." Wang Zeduan said.
“响尾蛇”将“黑蛇”装到棺材里填埋 了。此时，“黑蛇”苏醒过来，运用她的师傅白眉老道所传授的功夫从棺材里脱身。当她回到“响尾蛇”所住的拖车时，发现“响尾蛇”和另一个追杀目标“加利福尼亚蛇”正在交易她随身携带的宝刀。打斗中，“加利福尼亚蛇”放出的巴曼蛇咬死了“响尾蛇”。
靠近岐山，有一座曾被称作“小不夜天城”的扶风城。很久以前，此城花灯闪耀，夜如白昼。然而现在却被黑暗笼罩，流传着“点灯杀人”的传说。主人公温宁来到扶风城后，一入城，便发现了很多反常之处，整个城里都是老弱病残，一副萧条破败之景。黑夜来临，温宁刻意点灯，引来鬼影。正要将他擒获之时，一道蓝色剑光袭来，那黑影借机逃离。温宁抬眼一看，一道熟悉的身影从门外飞驰而入，正是他的旧相识，蓝氏子弟蓝思追。随后，温宁与蓝思追一起携手，经过不懈努力，二人最终解开谜团，擒住了幕后黑手，还百姓一个太平世间。
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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.
