《勿忘我》是描述一名年轻男子和一名年轻女子在大学之间的爱情故事。在说再见之前，他给她一枚上面刻着“勿忘我”的花戒指，以提醒他们发自内心的话“我们将永远拥有彼此，勿忘我。如果你还爱我，请带着它，但如果这个爱被毁了，那么请把它取下来。“
林聪鄙视地看着王管家，神情很不屑。
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。
何风听了，神情有所缓和，对黎章道：本将军就念在你昨日立功的份上。
《打黑重案组》故事发生在南方市，当地的公安局打黑重案组遭遇到一桩棘手案件。在破案过程中，重案组受到各种各样的阻挠，案件侦破几度中断。但公安局长和乾警们不为困难所阻，不顾自己和家人所遭受的苦痛，坚持调查最终查清案情，一举打掉了南方市的黑恶组织。
来自加利福尼亚圣巴巴拉的佩顿·霍巴特是一名出身富家的学生，他自七岁起就知道自己要成为美国总统。但是，他首先得度过最危险的政治难关：圣塞巴斯蒂安高校。为了当选学生会主席，赢得自己在哈佛的一席之地，并且坚持走自己非凡的成功之路，佩顿必须智胜那些不留情面的同学，而且还不能牺牲自己的道德和精心塑造的形象。
基于Sarah Vaughan所著同名畅销小说，聚焦英国特权精英的丑闻和被卷入其中的女性。原著讲述一名雄心勃勃的威斯敏斯特政客在被控强奸后婚姻破裂的故事，妻子相信丈夫是无辜的，而控方律师同样坚信他是有罪的。
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北宋末年，皇帝昏庸，奸臣当道。外虏压境，强梁四起。是非颠倒的时代，老百姓们饱受压迫，在此期间，自然有一些不甘压榨的人揭竿而起，愤而反抗。醉酒景阳冈的好汉武松打死老虎，更手刃了杀害兄长的仇人西门庆。鲁莽却仗义的提辖鲁智深打死镇关西，倒拔垂杨柳。忍辱负重的八十万禁军林冲夜奔，逼上梁山再度受辱，奋起杀死白衣秀士王伦。郓城押司黑脸宋江（鲍国安 饰）与托塔天王晁盖暗中通信，怒杀阎婆惜，以及时雨之名挂帅梁山。一百单八将相继云集水泊梁山，扬起了替天行道的大旗……
一盘棋五百年未解残局，一部武侠经典揭开其中之迷，一段情历经磨难难成姻缘，而情与义悬在爱与痛的边缘，掣一把残缺魔剑杀戮江湖，任血雨腥风、爱恨情仇、生死别离…… 至尊盟的盟主官御天欲称霸天下，决心揭开五百年前埋藏于映镜湖底的生死棋局宝藏秘密。任千行乃官御天麾下精英，他在奉命寻找棋局的钥匙凌霜剑时巧遇结义兄弟燕藏锋。千行对食神刘依依爱得疯狂，可无奈刘依依早对燕藏锋情有独钟，绝望的千行野心狂妄，意欲称霸天下……燕藏锋心仪海鲨宫宫主赫连霸的义女拜玉儿，怎奈他们之间却隔着杀母之恨的障壁。因缘巧合，女扮男装的铸剑城少主剑雄救起了因重创而失去记忆的燕藏锋，剑雄忍着刻骨的相思，迟迟未向藏锋展露她女儿的容颜……任千行失去理智。他强逼燕藏锋决战生死棋，就在藏锋使尽全身气力也无法抵抗千行的千钧一发之刻，箭神后裔箭隐惊现战场，破了凌霜剑，最终结束了这场浩劫，令江湖浩劫的宝藏也永远地沉埋在了镜映湖底。
依稀看见张槐、张杨、赵耘、板栗等人迎上前来，问他什么话儿。
比赛场中，梁山伯见到祝英台，惊为天人，后因四九闯入，祝英台看见了躲在马文才台下的梁山伯，被他的文采倾倒……
巴克是一只骨骼壮硕身材强壮的狗，本来在大法官家里过着养尊处优的生活的它，被园丁偷走，卖到了严寒的阿拉斯加，成为了雪橇犬。巴克坎坷的命运并没有就此终结，之后，它又辗转经历了好几个主人，他们残暴而又冷酷的对待巴克。不仅如此，巴克在狗群中也为了保住自己的地位而经历了巨大的挑战 。
雍正（郑少秋饰）在擅改遗旨的传言中登基后，大举诛灭夺谪功臣，更大兴文字狱排除异已，吕氏一家亦因此惨遭灭族。吕四娘（梁铮饰）为报灭门之仇，苦练武功，欲刺杀雍正。危急之间，吕四娘赫然发现雍正乃汉国贤君，终以民族大义为先，与雍正协议推行满汉一体新政。究竟吕四娘是否忍痛杀掉平生最尊敬之君王，而雍正又如何坚守其苦心经营的江山……
《潜水艇奥利》中的主角奥利和贝斯是两只年轻的调研潜水艇，他们从不循规蹈矩，时常恶作剧。在人类主管“深海司机”道格的带领下，它们探索水下世界并发现了很多从前不为人知的有趣秘密。在执行任务的同时，他们被各式各样的冒险所吸引而分心，但它们也从每次的冒险经历中提出问题并学到教训，愉快地成长。
玉米见爹真答应了，登时乐坏了。
讲述了年轻警官闻涛由于一个无心之过，导致战友牺牲。因为心怀内疚，他毅然决定接替战友充当卧底。一路风雨，没想到越接近事实的真相，危险越大。当他最后撕开事实的面纱时，却发现了残酷的真相。亲情与法，孰轻孰重，闻涛在战斗中成熟起来。
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.
