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    跟我一起去旅行 - 图书

    2004
    导演:S·H·E
    S.H.E出道以來的第一本完全寫真書 S.H.E首度出國渡假,到3人最想去的印尼巴里島,以「跟我一起去旅行」為主軸,大量的照片為主,搭配3人的旅行心得,充份展現3人活潑、率真的個性,呈現女生一起旅行的快樂氛圍! 整體內容以多樣化的生活,結合當地的特殊景點及風土民情,並有3人嚐試水中排球、浮潛….等各種水上休閒活動的內容,透過旅程中的點點滴滴呈現最自然S.H.E!
    跟我一起去旅行
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    跟我一起拿下冠军 - 小说

    导演:茄子红了
    凌风,一个足球迷,爱玩足球经理,一不小心穿越回2011年,加盟了西甲联赛升班马巴列卡诺闪电队,成为了球队绝对的大腿,踏上了征服欧洲足坛的旅程。 在欧洲足坛,他获得了世界足球先生,西甲最佳足球经理等称号,亦收获了异国爱情,抱得美人归。 而且,为了振兴龙国足球,买下了一只球队,培养国足人才,通过球员兼教练模式,带领国足开启世界杯之旅。
    跟我一起拿下冠军
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    跟我一起走 - 小说

    导演:蚀越
    简介:小心脚下,跟我一起走,我会永远在的
    跟我一起走
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    跟我一起走 - 小说

    导演:蚀越
    简介:小心脚下,跟我一起走,我会永远在的
    跟我一起走
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    跟我一起拿下冠军 - 小说

    导演:茄子红了
    凌风,一个足球迷,爱玩足球经理,一不小心穿越回2011年,加盟了西甲联赛升班马巴列卡诺闪电队,成为了球队绝对的大腿,踏上了征服欧洲足坛的旅程。 在欧洲足坛,他获得了世界足球先生,西甲最佳足球经理等称号,亦收获了异国爱情,抱得美人归。 而且,为了振兴龙国足球,买下了一只球队,培养国足人才,通过球员兼教练模式,带领国足开启世界杯之旅。
    跟我一起拿下冠军
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    跟我一起去养老院吗 - 小说

    2025言情·近代现代·爱情
    导演:胡辣羊蹄
    【软件开发师vs金融资本家】绝症自鲨的妈,抛妻弃子的爸。万木春的人生从来都是困难模式。是不是葬礼都会下雨?——万木春呆滞的想。一把黑伞倾斜而来,段儒风问她要不要跟自己回家。万木春答应了,她认得她,是妈妈公司的老板。那年万木春初三。——万木春万万没想到自己跟贵人的儿子段嘉庆谈起了恋爱,可这场恋爱伴随着自卑和不信任夭折了,一项温吞的万木春说出锥心刺骨的话,段嘉庆去了国外。再次相见,段嘉庆变成了万木春的甲方,会议室中万木春一如既往的冷静,可还是因段嘉庆犀利的言辞红了脸。绅士的、温柔的、粘人的,严厉的,哪个才是真的他?—万木春的家里只剩下姥姥,年纪大了却喜欢待在乡下。她的团队与男主共同研发智慧养老APP,帮助空巢老人生活及让在外漂泊子女尽孝心。她本以为段嘉庆还是为达目的不择手段,却在开发需要真实数据时帮了她一把,“跟我一起去养老院吗?”生生,万木春会一直像妈妈期许的坚韧成长生生不息。男高洁破镜重圆he
    跟我一起去养老院吗
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    和父亲一起去旅行 - 图书

    导演:泰戈尔
    泰戈尔是印度诗人、哲学家和印度民族主义者,1913年他获得诺贝尔文学奖,是第一位获得诺贝尔文学奖的亚洲人。在他的诗中含有深刻的宗教和哲学的见解。对泰戈尔来说,他的诗是他奉献给神的礼物,而他本人是神的求婚者。他的诗在印度享有史诗的地位。代表作《吉檀迦利》《飞鸟集》。
    和父亲一起去旅行
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    跟我一起画条龙 - 小说

    导演:翻身压马路
    职场社畜王少杰,穿越后意外觉醒画圣系统。 第一次绘画,画出一条神龙! 第二次绘画,画出一门意大利炮! 宗门上下皆是震惊!太上长老立即出关! 神龙公主吓呆倒地:什么?你画的神龙比我血脉还精纯?! 太上长老泪流满面:祖宗显灵啊!有了这名为意大利炮的神器,我宗终于能复仇了!
    跟我一起画条龙
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    跟我一起画条龙 - 小说

    导演:翻身压马路
    职场社畜王少杰,穿越后意外觉醒画圣系统。 第一次绘画,画出一条神龙! 第二次绘画,画出一门意大利炮! 宗门上下皆是震惊!太上长老立即出关! 神龙公主吓呆倒地:什么?你画的神龙比我血脉还精纯?! 太上长老泪流满面:祖宗显灵啊!有了这名为意大利炮的神器,我宗终于能复仇了!
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    跟我一起学机器学习 - 图书

    2022计算机·编程设计
    导演:王成 黄晓辉
    本书系统地阐述机器学习中常见的几类模型,包括模型的思想、原理及实现细节等。同时,本书还结合了当前热门的机器学习框架Sklearn,对书中所涉及的模型进行用法上详细讲解。全书共10章,第1章介绍机器学习开发环境的配置;第2章讲解线性回归模型的基本原理、回归模型中常见的几种评价指标,以及用于有监督模型训练的梯度下降算法;第3章介绍逻辑回归模型的基本原理和分类模型中常见的几种评价指标;第4章介绍模型的改善与泛化,包括特征标准化、如何避免过拟合及如何进行模型选择等;第5章讲解K最近邻分类算法的基本原理及kd树的构造与搜索;第6章介绍朴素贝叶斯算法的基本原理;第7章介绍几种常见的文本特征提取方法,包括词袋模型和TF-IDF等;第8章讲解决策树的基本原理,包括几种经典的决策树生成算法和集成模型;第9章介绍支持向量机的基本原理与求解过程;第10章介绍几种经典的聚类算法及相应的评价指标计算方法。
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