你，可愿意？可是，终究没问出来。
不但要我爷爷奶奶、我爹我娘我大哥同意，还要大靖的皇上同意。
根据Gerald Durrell《希腊三部曲》改编，讲述上个世纪三十年代德雷尔一家从英国搬到希腊科孚岛定居，单身母亲与四个孩子的暖心日常。
这是一座著名的城市。城里的历史悠久文明发达，城里的生活千姿百态，城里的楼多车多，城里的人多事多，人多的地方，自然就分了不同群落，然后就有了不同层次的生活……
谁也别拉着我，我要把今天、明天、后天的饭钱都给天启。
也别叫我老师了，听着有些怪怪的。
以秦枫的医术名声，他说能治好胡老大，那是毋庸置疑的。
《出师表》是一部搞笑的政治电视剧，讲述1年合同制的区议员具世拉（林珍娜饰）和被降职的精英事务官徐孔明（朴成勋饰），携手惩戒不良作风政治人物的痛快喜剧。 朴成勋将在剧中饰演5级事务官－徐孔明，是区厅院中的顶级型男公务员，以一挡百的能力者，冷静、直率的性格像刀一样狠，所以比起同僚，他更擅长制造敌人。 林珍娜则饰演为了年薪5000万成为合同制区议员的－具世拉，没钱没背景却很会装腔作势，以改变世界的政治野心踏入了政界。
国安侦查人员在国际航空航天展会上，发现了世界上最为先进的鼠标窃听装置……恰巧，陈冬生的女儿陈月娇今天举行婚礼，陈冬生及其女婿航天所研究员杜二鸣均在展馆封闭区，无法及时赶到婚礼现
不健康的情感关系，严重的家庭冲突，致命的丑闻。一对好友为了证明自己的清白而展开逃亡，而每个转弯处都藏着危险。
无可奈何之下，项声只好放弃了继续拼杀，带领兵马急速撤退。
若是紫茄真做了安国皇后，郑家处境可就尴尬了。
意大利文艺复兴时期，英俊的艺术家兼工匠莱昂纳多·达·芬奇（汤姆·莱利Tom Riley 饰）正值青少年华，虽然个性傲慢，却有一颗聪明的脑袋。时下，他正受到佛罗伦萨共和国执政官洛伦佐（艾略特·科万 Elliot Cowan 饰）所托制造复活节庆典装置。因杰出表现荣升为军事工程师。同时，达·芬奇和洛伦佐的情妇卢克蕾齐娅·多纳蒂（劳拉·哈德克 Laura Haddock 饰）有了私情。一位神秘的土耳其人告诉他必须寻找一本神秘书籍——《叶之书》。而因为这本书，教皇的侄子，兼得力助手——吉罗拉莫·里亚里奥伯爵（布莱克·瑞特森 Blake Ritson 饰）也从梵蒂冈来到佛罗伦萨......
人到中年，營役半生，方迎風的人生卻迎來遽變！失婚失業，女兒離巢，她迷失、她頑抗，卻體力衰退、與社會脫節。身為別人的女兒、老婆、老媽，她卻忘了少女時代，也曾是個熱血勇悍、瘋狂追星的搖滾樂迷！二十年前的輕狂歲月，二十年後的柴米油鹽，面目全非的她，竟重遇當年迷戀的偶像！偶像潦倒不堪，丈夫欲斷難斷，種種挫折與衝擊，迫使她直面過去的失敗，重新振作，激勵自己與身邊人。唱著一首首動人歌曲，一群失意的中年男女，再次出發，為了自己，再活一次！
在一口封闭了三十多年的枯井里，发现了高山龙司（真田広之 饰）以及失踪已久的贞子（伊野尾理枝 饰）的尸体。经法医鉴定，贞子死亡的时间不过1、2年时间，即她在枯井下存活了三十年之久。为了追究恋人的死因，高山的女友高野舞（中谷美紀 饰）四处寻找浅川玲子（松嶋菜々子 饰）的下落 。她遇到浅川的后辈冈崎（柳ユーレイ 饰），两人循着浅川当初调查“诅咒录像带”的线索一路追查，在这一过程中，录像带的牺牲者不断出现。恐怖的贞子似乎并未从世间消失，她的诅咒仿佛恶灵般如影随形…… 本片根据鈴木光司原作改编，是前作《午夜凶铃》的正宗续集。
Cyber warfare is different from nuclear weapons. Countries secretly develop nuclear weapons. If nuclear weapons are deployed, citizens will suffer more than leaders. It is very likely to ensure "mutual assurance of destruction". The transparency treaty has been committed to the stockpiling of nuclear weapons by all countries and prohibiting the deployment of nuclear weapons. Perhaps the same applies to digital warfare?
Define two implementation classes respectively:
U.S. 381.5 million 1.9 million
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 = =!
