电视剧《美人为馅3》将于12月上线，在《美人为馅》第三季剧情中，韩沉、白锦曦、徐司白恢复记忆，徐司白是七人团领导者S的真实身份也将曝光，七人团也被黑盾组个个击破。
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Can you send it to the Blue Line next door
Private Memento Memento;
影片讲述了美丽的“无岛”上七名居民连续被杀的故事，徐英姬扮演的女主人公，从原本淳朴的女性一瞬间变成了残忍的女人。另一位主人公池成媛则是见证了一连串事件的人。
一个年轻的将领正在茁壮成长。
Attacking TCP Connections
新时代的年轻男女，在面临婚姻门槛前却变得犹豫和彷徨。女强人明亮与同事高见是工作上的死对头，但两人都抵触婚姻，希望只谈没有责任的恋爱，两人一拍即合，成为秘密情侣，他们在相处中互相吸引，却又害怕关系更近一步，导致摩擦不断。娇娇女包念念被兽医方思齐所吸引，主动追求却不小心怀孕，被双方父母逼婚。领证当日念念不慎流产，没有了这个结婚的理由，她与思齐的关系更加脆弱，但思齐却想出了一个“新婚姻关系”来挽留念念。于小诺的男友承磊虽有歌唱才华却穷困潦倒，她不甘心就这么嫁给他，然而就在小诺积极寻找高富帅的时候，承磊竟然意外成名，但小诺却很快发现，她正与承磊越走越远。三对情侣经历重重矛盾与分分合合，终于都明白了婚姻的真正含义，“高明”与“思齐”决定接受婚姻的挑战，而小诺则决定先让自己成为有资格结婚的女人。
《苍茫英雄》就是江成海投稿侠客文化的小说。
看到国术这个全新的词语，大部分人都有些懵，有些迷煳，因为他们从来就没有听说过这个词。
该剧讲述了拥有13岁年龄差却同甲的18岁青年与31岁青梅竹马之间的爱情故事。
本片通过三代知识分子的经历，以史诗的手法，描述了20世纪中国当代科学和教育家波澜壮阔的奋斗史，塑造了以钱学森、华罗庚、邓稼先、钱三强、朱自清、周培源、吴有训等为创作原型的卓然不凡的艺术群象，生动再现了从抗战爆发的清华北大到烽火硝烟的西南联大，再到新中国诞生之初，一代学子在烽火硝烟中发奋学习长大成人，赴美留学，并取得令世界瞩目的科学成就，最终冲破重重阻挠，毅然返回祖国贡献青春和才华，以满腔热血和拳拳的赤子之心奠基共和国科教大厦的史实。震撼人心的科学生涯，一波三折的人物命运，可歌可泣的爱情故事，色彩绚丽的时代背景，构成了本剧悲壮感人的爱国主义之魂。
No.65 Krist
Alexi Hawley执笔﹑Liz Friedlander导演的ABC警察剧《菜鸟老警 The Rookie》过去被直接预订成剧，由《灵书妙探 Castle》男主Nathan Fillion主演。《菜鸟老警》根据真人真事改编，Nathan Fillion饰演主角John Nolan，他是洛杉矶警局里最老的菜鸟警察。John离开了舒适的小城镇，来到洛杉矶追求自己的警察梦；此刻他身边的其他菜鸟都是二十出头，被上司认为只是遇上中年危机的主角，得跟年轻的同伴一样应付这个危险﹑滑稽﹑不可预测的世界。《黑暗物质 Dark Matter》主演Melissa O’Neil饰演女主 - 洛杉矶菜鸟警察Lucy Chen，将会与John有感情发展。Afton Williamson饰演刚被提升为训练警官的Talia Bishop，第一个被指派给她训练的就是菜鸟John﹑ Eric Winter饰演咄咄逼人的训练警官Tim Bradford﹑Richard T. Jones饰演警长Wade Grey，身为警局监管警官的他与John成了死对头。Titus Makin饰演热心的菜鸟Jackson West警官，他父亲是洛杉矶警局的高层指挥官。Alyssa Diaz饰演希望当上警探的训练警官Angela，不过当Jackson West被指派给她时倒成了麻烦，因为他的父亲可是对警局有发言权。Mercedes Mason饰演警监Zoe Andersen，主角那自信﹑无礼的指挥警官。
影片讲述了一名少女在某个巨型秘密实验室里醒来，她逃出实验室，偶然遇到努力从犯罪组织那里守护自己的家的庆熙。闯入庆熙家里的犯罪组织和少女冲突后，少女以压倒性的实力打败了他们。这期间，秘密实验室一直在追踪少女，这名神秘的少女到底是谁？
Action: Is the A book I ordered here yet... thinking so, I opened the package.
得了白血病，需要找出孩子的亲生父亲，于是回到韩国寻找提供精子的父亲。
Update self!
Probability Theory: This one is not specially recommended, because it is not very good at learning, so it is misleading not to make recommendations. No matter what books you read, you just need to master the key knowledge. Can't ask Bayes when the time comes, you don't even know how to push it = =!
