Abstract public int calculation (int num1, int num2);
At present, many of Gao Yin's works have been deleted from students' textbooks, and Gao Yin himself is sorry for this.
罗建平在射击俱乐部一呆就是十年，可是自从十年前拿了一次联赛冠军之后他便再没有亲近过冠军的奖杯――他总是打不好最后的一枪。主教练白昆意外地给他放假，并强迫他半年内不许再摸枪，原因是他这个爱徒实在太执着于射击，罗建平的生活中除了射击训练之外几乎是一片空白。被教练硬推出射击队之后，罗建平偶然遇到了小璇，小璇是个快乐单纯但是又刁钻任性的女孩，她对枪技高超但却缺乏生活常识的罗建平充满了兴趣。两个人在碰撞中产生了感情，罗建平在爱情中也体会到了教练白昆的苦心，他决定与小璇结婚，他要过一个正常人的生活，这个生活的另一个重心当然就是小璇。刘云是小璇的表姐，两人从小一起长大，姐妹感情深厚，刘云极其疼爱自己这个刁蛮任性的表妹，甚至于在自己的感情生活中也处处不离小璇的身影，也因此而导致了与男友许凡的分手。还没来得及从失恋中恢复过来的刘云又开始在表妹与罗建平的交往中倾注大量的精力，两姐妹总是那种怪怪的三角关系。俱乐部面临降级的危险――如果再不能夺冠的话。董事会因此而重金引进从国外回来的选手楚海楼，虽然主教练白昆极
剧情描述了73岁的老人濑山克子某天离家出走在奇怪的照相馆拍摄了照片后，相貌突然回到了自己20岁时模样的故事。
一晃眼十年过去了，昔日的少年都已长大成人。俊相的母亲和她在美国认识的丈夫一起回到了韩国，一同回来的还有他们的儿子民享。在一次酒会上，柔真遇见了民亨，发现他竟然就是当日声称已经去世的俊相！然而，民亨却对柔真一点印象都没有……
小学里，胆小怯懦的黎语冰一直被“大王同桌”棠雪欺负，他们唯一的共同之处，是都有一个冰上梦想。当他们在霖大重逢时，黎语冰已经成了霖大冰球队的“冰神”，而棠雪却是个迷茫学生。黎语冰设计让棠雪变成了自己的“受虐”小助理。在这场报复行动中，黎语冰渐渐发现，棠雪性格中的优点，而自己打冰球最倚赖的勇气，正是来自棠雪，而棠雪也在黎语冰的帮助下，找回了曾经失去的速滑梦想。两人终于互通心意，但随着小时候的误会爆发，花滑天才喻言介入，棠雪初恋边澄回归，与棠雪不合的校花周染干扰，父母阻挠，比赛受伤，运动生涯面临抉择。一个个压力接踵而来。在爱与梦想交织的冰面上，两个热血盎然的心将爱化为动力，滑向未知而悸动的人生。
兰顿失去了他的父亲阿德洛克，现在已经在边境城镇贝尔福雷斯特参加了塔州联盟军校。
想为外孙辩驳，也无从辩驳。
故事有喜就有悲。
沈悯芮摇了摇头，不舍地将簪子递回，这么上好的东西，给长贵留着吧，将来传给媳妇，可不要丢了。
其他演员包括Christine Ebersole﹑Matt Jones﹑Maribeth Monroe﹑Shola Adewusi﹑Barry Shabaka Henley及Travis Wolfe, Jr.。
翘儿往茶壶里添上热水，重又给杨长帆倒上，别说你，就说县里的何货郎，家里都是十几二十个家丁。
Sailboat
罗欧和唐觅是一对龙凤胎，一个跟爸爸姓，一个跟妈妈姓，两人父母过世早，从此兄妹两人过着相依为命的生活。时过境迁，哥哥罗欧被星探发掘出道成了一颗成长的新星，而妹妹唐觅一直平凡长大。原本星途平坦的罗欧却突然遭遇车祸昏迷不醒。这令唐觅的生活与精神跌入谷底，为了哥哥的梦想能延续，唐觅女扮男装通过海选接替了哥哥的角色，进入了剧组。进入剧组唐觅再次遇到学长杨瀚，此时的杨瀚已是如日中天的大明星，早不记得这个学妹了。杨瀚对眼前这个上进的阳光健康年轻人很是器重，但纸是包不住火的，他很快就发现了唐觅的“秘密”，一系列的误会却让两个擦出了爱的火花。
这个大城市的少年由于搬家得以与钓鱼这种运动接触，虽然是初学者，但武藏好象为钓鱼而生一样进步神速，尤其是与钓鱼界的年轻王者“奇迹吉姆”的相遇更激起了他为钓得更好而努力的热情。
我们那时候……她怀念地说起以前在乡下种地的时候，虽然穷，那心里踏实。
本剧以龙门古镇为背景，讲诉了薛佳凝扮演的楚笑笑是北京长大的80后女子，人气小生杜淳饰演的男一号则是龙门古镇的孙氏后代孙翌伟，清华毕业(学汽车制造)，又出国留学，后回到北京工作(IT行业)，由于被初恋女友佟洁抛弃，过失致使哥哥死亡,心里承受着巨大的压力。30多岁还未成家，家人最盼望的就是他能带个媳妇回家过年，于是他就开始网上租女友，于是楚笑笑和孙伟伟就成了一对“合约情人”。而这对“合约情人”回到龙门古镇一方面要讨得家人开心，又暗中斗法，幸得孙翌伟的外甥钟垒(冷中易饰演)的暗中帮助，最终获得真爱谱写浪漫的故事。
For codes of the same length, theoretically, the further the coding distance between any two categories, the stronger the error correction capability. Therefore, when the code length is small, the theoretical optimal code can be calculated according to this principle. However, it is difficult to effectively determine the optimal code when the code length is slightly larger. In fact, this is an NP-hard problem. However, we usually do not need to obtain theoretical optimal codes, because non-optimal codes can often produce good enough classifiers in practice. On the other hand, it is not that the better the theoretical properties of coding, the better the classification performance, because the machine learning problem involves many factors, such as dismantling multiple classes into two "class subsets", and the difficulty of distinguishing the two class subsets formed by different dismantling methods is often different, that is, the difficulty of the two classification problems caused by them is different. Therefore, one theory has a good quality of error correction, but it leads to a difficult coding for the two-classification problem, which is worse than the other theory, but it leads to a simpler coding for the two-classification problem, and it is hard to say which is better or weaker in the final performance of the model.
不过细看下来，他还是觉得范依兰更胜一筹。
