P*i
2 楼
【 以下文字转载自 astrology 讨论区 】
发信人: timenecc (timenecc), 信区: astrology
标 题: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的乃都伤不起啊！！！！！！！...(zt)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 25 22:51:06 2011, 美东)
们就各种伤不起了！！！！！！？？？？？
尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的淫上辈子都是折翼的天屎，乃们伤不起啊！！！！！！！！！
尼玛还没在一起的时候那就尼玛各种殷勤啊！！！！！！！尼玛又是买蛋糕，又是接你
下班，还要提前把饭店位置定了电影票买好啊！！！！！！！！！尼玛还没在一起的时
候神马事都不让做啊，那叫一个体贴啊！！！！！！被欺负了尼玛还会帮着出气啊！！
！！！！！在一起过后就尼玛变了一个人似的！！！！！！！！经历了这种心理落差的
淫乃们伤的起吗？？？？？？？？
乃们以为被天蝎座当风筝放的赶脚很好吗？？？？？？
心情好尼玛就拉拉线，让乃犹如穿梭在云霄当中！！！！
尼玛心情不好了就开始放线，让乃摸不着头脑！！！！不知道丫心里到底在想神马？？
？？？？
劳资又不是精神分裂！！！！！！！
尼玛天蝎座得脾气乃们也伤不起啊！！！！！！！！！
发起脾气来尼玛神马话都可以说啊！！！！！！！！！
还说神马“我就是这个脾气，你别跟我对着干，让我发过脾气就好了”
尼玛劳资就不是二妈生的，凭神马要被乃那样骂啊！！！！！！！！！！劳资少长了一
个耳朵还是一个鼻子啊！！！！！！！！！？？？？？？？？最后整的本来温婉可人的
都变成跟丫对骂的骂街婆娘了啊！！！！！！！！乃们伤得起吗？？？？？？？？？
尼玛天蝎座敢不敢不要那么霸道啊！！！！？？？？？？？
天蝎座永远脚得自己是对的！！！！！！！！！！尼玛永远说话都是一副居高临下的样
子！！！！！！！尼玛劳资要平等啊！！！平等乃们懂吗？？？？？？？劳资要的是交
流！！！！不是说教啊！！！！！
跟天蝎座谈恋爱的淫还要被洗脑啊！！！！！！！洗脑知道么？？？？？？？？尼玛他
就要把他的思想强加于乃啊！！！！！！！！他有那个自信把乃变成他想要的样子啊！
！！！！！！妈逼如果你能把劳资变成你想要的样子，那尼玛随便找个人得了，都括以
变成你喜欢的样子啊！！！！你来找劳资干什么啊干什么？？？？？？？？？而且最尼
玛伤不起的是天蝎座还打着为乃好的口号来给你洗脑啊！！！！！！！尼玛只要你表现
出一点点的自我，他尼玛就不爽了，就尼玛摆臭脸了，就尼玛不高兴了！！！！！！！
！总而言之天蝎座就是只喜欢自己的自私鬼啊！！！！！！！！尼玛跟天蝎座谈恋爱的
人你们伤得起吗？？？？？？？？
太腻歪了丫嫌弃你太粘人了！！！！！！！！！说要给自由啊！！！！！！！！！尼玛
！！！！！！！！劳资独立了丫又说劳资不爱了！！！！！！！到底要我怎么样啊？？
？？？？？？？是啊！！！！！尼玛到底要我怎么样啊？？？？？？？你倒是说啊！！
！！！！！！！但是尼玛你又不说，问到你了尼玛就说觉得挺好的，没什么问题啊！！
！！！！！！！！尼玛没问题你是在那吃屎还是干什么那苦逼样啊？？？？？？？？尼
玛敢不敢有心灵的交流？？？？？？尼玛敢不敢心里想的什么就说神马啊？？？？？？
面对这样的人！！！！！乃们伤不起啊！！！！！！！！！！！！
尼玛天蝎座占有欲能不那么强么？？？？？？？？尼玛就是微博上有人留了个“亲，晚
安”尼玛就要打电话过来质问我！质问你妈逼啊，劳资都不认识啊！！！！！！估计淘
宝上多了吧，万一是淘宝卖家呢？？？？？？？？？万一他要我给他好评呢？？？？？
？？？尼玛就一个亲字你至于么至于么？？？？？？？？
面对一个尼玛总是觉得自己是对的自以为是但又幼稚到不行的天蝎座的人乃们伤得起吗
？？？？？？？
跟天蝎座谈恋爱的人乃们真的伤不起啊！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
！！
发信人: timenecc (timenecc), 信区: astrology
标 题: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的乃都伤不起啊！！！！！！！...(zt)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 25 22:51:06 2011, 美东)
们就各种伤不起了！！！！！！？？？？？
尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的淫上辈子都是折翼的天屎，乃们伤不起啊！！！！！！！！！
尼玛还没在一起的时候那就尼玛各种殷勤啊！！！！！！！尼玛又是买蛋糕，又是接你
下班，还要提前把饭店位置定了电影票买好啊！！！！！！！！！尼玛还没在一起的时
候神马事都不让做啊，那叫一个体贴啊！！！！！！被欺负了尼玛还会帮着出气啊！！
！！！！！在一起过后就尼玛变了一个人似的！！！！！！！！经历了这种心理落差的
淫乃们伤的起吗？？？？？？？？
乃们以为被天蝎座当风筝放的赶脚很好吗？？？？？？
心情好尼玛就拉拉线，让乃犹如穿梭在云霄当中！！！！
尼玛心情不好了就开始放线，让乃摸不着头脑！！！！不知道丫心里到底在想神马？？
？？？？
劳资又不是精神分裂！！！！！！！
尼玛天蝎座得脾气乃们也伤不起啊！！！！！！！！！
发起脾气来尼玛神马话都可以说啊！！！！！！！！！
还说神马“我就是这个脾气，你别跟我对着干，让我发过脾气就好了”
尼玛劳资就不是二妈生的，凭神马要被乃那样骂啊！！！！！！！！！！劳资少长了一
个耳朵还是一个鼻子啊！！！！！！！！！？？？？？？？？最后整的本来温婉可人的
都变成跟丫对骂的骂街婆娘了啊！！！！！！！！乃们伤得起吗？？？？？？？？？
尼玛天蝎座敢不敢不要那么霸道啊！！！！？？？？？？？
天蝎座永远脚得自己是对的！！！！！！！！！！尼玛永远说话都是一副居高临下的样
子！！！！！！！尼玛劳资要平等啊！！！平等乃们懂吗？？？？？？？劳资要的是交
流！！！！不是说教啊！！！！！
跟天蝎座谈恋爱的淫还要被洗脑啊！！！！！！！洗脑知道么？？？？？？？？尼玛他
就要把他的思想强加于乃啊！！！！！！！！他有那个自信把乃变成他想要的样子啊！
！！！！！！妈逼如果你能把劳资变成你想要的样子，那尼玛随便找个人得了，都括以
变成你喜欢的样子啊！！！！你来找劳资干什么啊干什么？？？？？？？？？而且最尼
玛伤不起的是天蝎座还打着为乃好的口号来给你洗脑啊！！！！！！！尼玛只要你表现
出一点点的自我，他尼玛就不爽了，就尼玛摆臭脸了，就尼玛不高兴了！！！！！！！
！总而言之天蝎座就是只喜欢自己的自私鬼啊！！！！！！！！尼玛跟天蝎座谈恋爱的
人你们伤得起吗？？？？？？？？
太腻歪了丫嫌弃你太粘人了！！！！！！！！！说要给自由啊！！！！！！！！！尼玛
！！！！！！！！劳资独立了丫又说劳资不爱了！！！！！！！到底要我怎么样啊？？
？？？？？？？是啊！！！！！尼玛到底要我怎么样啊？？？？？？？你倒是说啊！！
！！！！！！！但是尼玛你又不说，问到你了尼玛就说觉得挺好的，没什么问题啊！！
！！！！！！！！尼玛没问题你是在那吃屎还是干什么那苦逼样啊？？？？？？？？尼
玛敢不敢有心灵的交流？？？？？？尼玛敢不敢心里想的什么就说神马啊？？？？？？
面对这样的人！！！！！乃们伤不起啊！！！！！！！！！！！！
尼玛天蝎座占有欲能不那么强么？？？？？？？？尼玛就是微博上有人留了个“亲，晚
安”尼玛就要打电话过来质问我！质问你妈逼啊，劳资都不认识啊！！！！！！估计淘
宝上多了吧，万一是淘宝卖家呢？？？？？？？？？万一他要我给他好评呢？？？？？
？？？尼玛就一个亲字你至于么至于么？？？？？？？？
面对一个尼玛总是觉得自己是对的自以为是但又幼稚到不行的天蝎座的人乃们伤得起吗
？？？？？？？
跟天蝎座谈恋爱的人乃们真的伤不起啊！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
！！
m*u
4 楼
http://www.nature.com/news/biology-must-develop-its-own-big-dat
Biology must develop its own big-data systems
Too many data-management projects fail because they ignore the changing
nature of life-sciences data, argues John Boyle.
The last week of April was designated Big Data Week. But in modern biology,
every week is big-data week: life-sciences research now routinely churns out
more information than scientists can analyse without help. That help
increasingly comes in the form of expensive data-management systems, but
these are hard to design and most are even harder to use. As a result, a
long line of data-management projects in the life sciences — many of which
I have been involved with — have failed.
The size, complexity and heterogeneity of the data generated in labs across
the world can only increase, and the introduction of cloud computing will
encourage the same mistakes. Just a stone's throw from where I work, at
least three computer companies are already touting cloud-based data-
management systems for the life sciences. We need to find ways to manage and
integrate data to make discoveries in fields such as genomics, and we need
to do this quickly.
Related stories
Biology: The big challenges of big data
Genomics: ENCODE leads the way on big data
Big data: teaching must evolve to keep up with advances
At their most basic, data-management systems allow people to organize and
share information. In the case of small amounts of uniform data from a
single experiment, this can be done with a spreadsheet. But with multiple
experiments that produce diverse data — on gene expression, metabolites and
protein abundance, for example — we need something more sophisticated.
An ideal data-management system would store data, provide common and secure
access methods, and allow for linking, annotation and a way to query and
retrieve information. It would be able to cope with data in different
locations — on remote servers, on desktops, in a database or spread across
different machines — and formats, including spreadsheets, badly named files
, blogs or even scanned-in notebooks.
That ideal system does not exist. Most academic organizations have, through
trial and error, developed their own in-house systems that work — or just
about. The systems have limited functionality and cannot be connected, which
makes collaboration difficult. The situation is as unworkable as if every
lab in the country had decided to devise its own (poor) document-editing
software.
Efforts to introduce overarching data-management systems, to which any and
all scientists in a particular field could plug in, have failed for two main
reasons. Either they demand that scientists change the format of their data
, to allow information to be entered into the system, or they demand that
scientists change the way they work, to generate standardized sets of
results. The systems are thrust on scientists who are then expected to
change, rather than taking the work of scientists as a starting point. It
should not be scientists who are required to be flexible; it should be the
system that they are being asked to use.
“It should not be the scientists who are required to be flexible; it
should be the system that they are being asked to use.”
These problems are exemplified by the expensive flop that was the US
National Cancer Institute's caBIG data-integration project, scrapped last
year after almost a decade and tens or even hundreds of millions of dollars.
It had admirable goals and seemed workable in theory, but in the end it was
too complicated to use. Crucially, caBIG relied on standardized data
formats, which called for standardized experiments. Its one-size-fits-all
approach fit nearly nobody.
There have been some successes. A widely used system called SRS allows the
linking of data held in separate well-structured repositories. And the
Biomart project joins up specially designed databases. But these were both
fairly bespoke research applications; computer giants Microsoft and IBM are
among the commercial firms that have introduced systems that aimed at a
wider reach but had little impact.
To be useful to the life-sciences community, a data-management system
probably needs to be devised and developed by the life-sciences community.
The US National Institutes of Health has a 'Big Data' initiative, and agency
head Francis Collins has spoken many times of the need to address the
problem. Now is the time for researchers to plan an open data-management
system that scientists will want to adopt. Many of the software pieces are
already available.
As a starting point, here are three lessons from the successes and failures
of the past.
First, the data are going to change. Biological information will always come
in varied formats, and these formats cannot be defined in advance. Software
engineers hate this. But a useful system must be flexible and updatable.
Second, people are not going to change. Busy scientists will adopt a new
system only if it offers substantial benefit and is painless. Many
commercial systems are unpopular because they make simple steps such as data
retrieval complicated, to stop scientists using several (rival) systems at
once.
Third, the problem is not technical. Although the latest kit is always
alluring to funders, today's cutting-edge devices will be blunt tomorrow.
Data-management systems must be driven by the need to find a workable
solution to the problem, not by a desire to make the problem fit the latest
fashionable technology.
Development of a biology-friendly system is possible, but it will require a
change in mentality. As a useful test, a good data-management system should
cost more to maintain, update and change with the times than it does to
develop. Otherwise the price is too high.
Biology must develop its own big-data systems
Too many data-management projects fail because they ignore the changing
nature of life-sciences data, argues John Boyle.
The last week of April was designated Big Data Week. But in modern biology,
every week is big-data week: life-sciences research now routinely churns out
more information than scientists can analyse without help. That help
increasingly comes in the form of expensive data-management systems, but
these are hard to design and most are even harder to use. As a result, a
long line of data-management projects in the life sciences — many of which
I have been involved with — have failed.
The size, complexity and heterogeneity of the data generated in labs across
the world can only increase, and the introduction of cloud computing will
encourage the same mistakes. Just a stone's throw from where I work, at
least three computer companies are already touting cloud-based data-
management systems for the life sciences. We need to find ways to manage and
integrate data to make discoveries in fields such as genomics, and we need
to do this quickly.
Related stories
Biology: The big challenges of big data
Genomics: ENCODE leads the way on big data
Big data: teaching must evolve to keep up with advances
At their most basic, data-management systems allow people to organize and
share information. In the case of small amounts of uniform data from a
single experiment, this can be done with a spreadsheet. But with multiple
experiments that produce diverse data — on gene expression, metabolites and
protein abundance, for example — we need something more sophisticated.
An ideal data-management system would store data, provide common and secure
access methods, and allow for linking, annotation and a way to query and
retrieve information. It would be able to cope with data in different
locations — on remote servers, on desktops, in a database or spread across
different machines — and formats, including spreadsheets, badly named files
, blogs or even scanned-in notebooks.
That ideal system does not exist. Most academic organizations have, through
trial and error, developed their own in-house systems that work — or just
about. The systems have limited functionality and cannot be connected, which
makes collaboration difficult. The situation is as unworkable as if every
lab in the country had decided to devise its own (poor) document-editing
software.
Efforts to introduce overarching data-management systems, to which any and
all scientists in a particular field could plug in, have failed for two main
reasons. Either they demand that scientists change the format of their data
, to allow information to be entered into the system, or they demand that
scientists change the way they work, to generate standardized sets of
results. The systems are thrust on scientists who are then expected to
change, rather than taking the work of scientists as a starting point. It
should not be scientists who are required to be flexible; it should be the
system that they are being asked to use.
“It should not be the scientists who are required to be flexible; it
should be the system that they are being asked to use.”
These problems are exemplified by the expensive flop that was the US
National Cancer Institute's caBIG data-integration project, scrapped last
year after almost a decade and tens or even hundreds of millions of dollars.
It had admirable goals and seemed workable in theory, but in the end it was
too complicated to use. Crucially, caBIG relied on standardized data
formats, which called for standardized experiments. Its one-size-fits-all
approach fit nearly nobody.
There have been some successes. A widely used system called SRS allows the
linking of data held in separate well-structured repositories. And the
Biomart project joins up specially designed databases. But these were both
fairly bespoke research applications; computer giants Microsoft and IBM are
among the commercial firms that have introduced systems that aimed at a
wider reach but had little impact.
To be useful to the life-sciences community, a data-management system
probably needs to be devised and developed by the life-sciences community.
The US National Institutes of Health has a 'Big Data' initiative, and agency
head Francis Collins has spoken many times of the need to address the
problem. Now is the time for researchers to plan an open data-management
system that scientists will want to adopt. Many of the software pieces are
already available.
As a starting point, here are three lessons from the successes and failures
of the past.
First, the data are going to change. Biological information will always come
in varied formats, and these formats cannot be defined in advance. Software
engineers hate this. But a useful system must be flexible and updatable.
Second, people are not going to change. Busy scientists will adopt a new
system only if it offers substantial benefit and is painless. Many
commercial systems are unpopular because they make simple steps such as data
retrieval complicated, to stop scientists using several (rival) systems at
once.
Third, the problem is not technical. Although the latest kit is always
alluring to funders, today's cutting-edge devices will be blunt tomorrow.
Data-management systems must be driven by the need to find a workable
solution to the problem, not by a desire to make the problem fit the latest
fashionable technology.
Development of a biology-friendly system is possible, but it will require a
change in mentality. As a useful test, a good data-management system should
cost more to maintain, update and change with the times than it does to
develop. Otherwise the price is too high.
D*0
5 楼
俺也是， 才发现水池下面的管道全都是搭起来的， 一点都没有紧好， 接口全是松的
， 也需要个专业的来换一下管子，，，：：（（（
， 也需要个专业的来换一下管子，，，：：（（（
P*i
6 楼
橙子，给偶一个包子。笑死偶了。。。
！！
【在 P*******i 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 astrology 讨论区 】
: 发信人: timenecc (timenecc), 信区: astrology
: 标 题: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的乃都伤不起啊！！！！！！！...(zt)
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 25 22:51:06 2011, 美东)
: 们就各种伤不起了！！！！！！？？？？？
: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的淫上辈子都是折翼的天屎，乃们伤不起啊！！！！！！！！！
: 尼玛还没在一起的时候那就尼玛各种殷勤啊！！！！！！！尼玛又是买蛋糕，又是接你
: 下班，还要提前把饭店位置定了电影票买好啊！！！！！！！！！尼玛还没在一起的时
: 候神马事都不让做啊，那叫一个体贴啊！！！！！！被欺负了尼玛还会帮着出气啊！！
: ！！！！！在一起过后就尼玛变了一个人似的！！！！！！！！经历了这种心理落差的
！！
【在 P*******i 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 astrology 讨论区 】
: 发信人: timenecc (timenecc), 信区: astrology
: 标 题: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的乃都伤不起啊！！！！！！！...(zt)
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 25 22:51:06 2011, 美东)
: 们就各种伤不起了！！！！！！？？？？？
: 尼玛每个跟天蝎座谈恋爱的淫上辈子都是折翼的天屎，乃们伤不起啊！！！！！！！！！
: 尼玛还没在一起的时候那就尼玛各种殷勤啊！！！！！！！尼玛又是买蛋糕，又是接你
: 下班，还要提前把饭店位置定了电影票买好啊！！！！！！！！！尼玛还没在一起的时
: 候神马事都不让做啊，那叫一个体贴啊！！！！！！被欺负了尼玛还会帮着出气啊！！
: ！！！！！在一起过后就尼玛变了一个人似的！！！！！！！！经历了这种心理落差的
d*n
7 楼
没displayport直接pass
L*m
8 楼
我手上目前只有一个过得去的木工，一个半桶水的电工，伤心ing ...
【在 D****0 的大作中提到】
: 俺也是， 才发现水池下面的管道全都是搭起来的， 一点都没有紧好， 接口全是松的
: ， 也需要个专业的来换一下管子，，，：：（（（
【在 D****0 的大作中提到】
: 俺也是， 才发现水池下面的管道全都是搭起来的， 一点都没有紧好， 接口全是松的
: ， 也需要个专业的来换一下管子，，，：：（（（
q*p
9 楼
这里谁是天蝎的？冒泡来看看
n*t
10 楼
why is displayport so important?
My current monitor has it, and I don't even use
【在 d****n 的大作中提到】
: 没displayport直接pass
D*0
11 楼
俺在研究看能不能自已接水管， 找天到HOMEDEPOT看看有没有好的接头， 试一下看，
，，：）
【在 L***m 的大作中提到】
: 我手上目前只有一个过得去的木工，一个半桶水的电工，伤心ing ...
，，：）
【在 L***m 的大作中提到】
: 我手上目前只有一个过得去的木工，一个半桶水的电工，伤心ing ...
P*i
12 楼
谁也不敢冒吧？回头泡不上女id了
【在 q***p 的大作中提到】
: 这里谁是天蝎的？冒泡来看看
【在 q***p 的大作中提到】
: 这里谁是天蝎的？冒泡来看看
p*y
13 楼
似乎漏光挺严重
Amazon要贵50，monoprice退货估计要运费
Amazon要贵50，monoprice退货估计要运费
q*p
14 楼
看着还挺好玩的
还有其他星座版本吗
【在 P*******i 的大作中提到】
: 谁也不敢冒吧？回头泡不上女id了
还有其他星座版本吗
【在 P*******i 的大作中提到】
: 谁也不敢冒吧？回头泡不上女id了
P*i
15 楼
橙子都不给偶发包子 ：（
看着还挺好玩的
还有其他星座版本吗
【在 q***p 的大作中提到】
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
看着还挺好玩的
还有其他星座版本吗
【在 q***p 的大作中提到】
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
c*e
16 楼
让牧之给你发
【在 P*******i 的大作中提到】
: 橙子都不给偶发包子 ：（
:
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
【在 P*******i 的大作中提到】
: 橙子都不给偶发包子 ：（
:
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
q*p
17 楼
我来发
【在 P*******i 的大作中提到】
: 橙子都不给偶发包子 ：（
:
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
【在 P*******i 的大作中提到】
: 橙子都不给偶发包子 ：（
:
: 看着还挺好玩的
: 还有其他星座版本吗
B*e
18 楼
天蝎座是几月几号到几月几号的？俺好核对一下俺家领导的八字。。。。
P*i
19 楼
为啥嫩不给偶发？！
【在 c********e 的大作中提到】
: 让牧之给你发
【在 c********e 的大作中提到】
: 让牧之给你发
P*i
20 楼
哪儿呢？
我来发
【在 q***p 的大作中提到】
: 我来发
我来发
【在 q***p 的大作中提到】
: 我来发
P*i
21 楼
是不是发现太准了？
【在 B********e 的大作中提到】
: 天蝎座是几月几号到几月几号的？俺好核对一下俺家领导的八字。。。。
【在 B********e 的大作中提到】
: 天蝎座是几月几号到几月几号的？俺好核对一下俺家领导的八字。。。。
c*e
22 楼
我讨厌星座
【在 P*******i 的大作中提到】
: 为啥嫩不给偶发？！
【在 P*******i 的大作中提到】
: 为啥嫩不给偶发？！
P*i
23 楼
靠，他那么穷! 你也好意思？
让牧之给你发
【在 c********e 的大作中提到】
: 让牧之给你发
让牧之给你发
【在 c********e 的大作中提到】
: 让牧之给你发
c*e
24 楼
人不可貌相
【在 P*******i 的大作中提到】
: 靠，他那么穷! 你也好意思？
:
: 让牧之给你发
【在 P*******i 的大作中提到】
: 靠，他那么穷! 你也好意思？
:
: 让牧之给你发
P*i
25 楼
莫情趣。。。没经
我讨厌星座
【在 c********e 的大作中提到】
: 我讨厌星座
我讨厌星座
【在 c********e 的大作中提到】
: 我讨厌星座
c*e
26 楼
恩，更年期了。
【在 P*******i 的大作中提到】
: 莫情趣。。。没经
:
: 我讨厌星座
【在 P*******i 的大作中提到】
: 莫情趣。。。没经
:
: 我讨厌星座
P*i
27 楼
哦
人不可貌相
【在 c********e 的大作中提到】
: 人不可貌相
人不可貌相
【在 c********e 的大作中提到】
: 人不可貌相
q*p
28 楼
你处女座?
【在 c********e 的大作中提到】
: 我讨厌星座
【在 c********e 的大作中提到】
: 我讨厌星座
P*i
29 楼
难得看你正儿八经啊。看来要欺负你，得来joke，O(∩_∩)O哈哈~
恩，更年期了。
【在 c********e 的大作中提到】
: 恩，更年期了。
恩，更年期了。
【在 c********e 的大作中提到】
: 恩，更年期了。
q*p
30 楼
橙子今天被追的紧啊？要不要帮手？
【在 P*******i 的大作中提到】
: 为啥嫩不给偶发？！
【在 P*******i 的大作中提到】
: 为啥嫩不给偶发？！
P*i
31 楼
re
【在 q***p 的大作中提到】
: 你处女座?
【在 q***p 的大作中提到】
: 你处女座?
c*e
32 楼
我不是处女
【在 q***p 的大作中提到】
: 你处女座?
【在 q***p 的大作中提到】
: 你处女座?
c*e
33 楼
呵呵，坏了
【在 P*******i 的大作中提到】
: 难得看你正儿八经啊。看来要欺负你，得来joke，O(∩_∩)O哈哈~
:
: 恩，更年期了。
【在 P*******i 的大作中提到】
: 难得看你正儿八经啊。看来要欺负你，得来joke，O(∩_∩)O哈哈~
:
: 恩，更年期了。
B*e
34 楼
吃！！！
P*i
35 楼
mark~ 回头有空来调戏嫩
呵呵，坏了
【在 c********e 的大作中提到】
: 呵呵，坏了
呵呵，坏了
【在 c********e 的大作中提到】
: 呵呵，坏了
q*p
36 楼
他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 P*******i 的大作中提到】
: 难得看你正儿八经啊。看来要欺负你，得来joke，O(∩_∩)O哈哈~
:
: 恩，更年期了。
【在 P*******i 的大作中提到】
: 难得看你正儿八经啊。看来要欺负你，得来joke，O(∩_∩)O哈哈~
:
: 恩，更年期了。
c*e
37 楼
帮追，还是帮逃？
【在 q***p 的大作中提到】
: 橙子今天被追的紧啊？要不要帮手？
【在 q***p 的大作中提到】
: 橙子今天被追的紧啊？要不要帮手？
c*e
38 楼
锁帖
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
P*i
39 楼
他老欺负偶！还说他骂偶，偶都不晓得。哼！
他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
P*i
40 楼
好了，偶撤了。。。不逗嫩了。。。不好玩
锁帖
【在 c********e 的大作中提到】
: 锁帖
锁帖
【在 c********e 的大作中提到】
: 锁帖
q*p
41 楼
这个老不正经的
【在 P*******i 的大作中提到】
: 他老欺负偶！还说他骂偶，偶都不晓得。哼！
:
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 P*******i 的大作中提到】
: 他老欺负偶！还说他骂偶，偶都不晓得。哼！
:
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
x*a
42 楼
我也怀疑。没有我们看着。
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
【在 q***p 的大作中提到】
: 他一般在外面是不是都很不正经啊?
c*7
43 楼
太长了。。。。。
相关阅读
请问这样的工作有前途么？浙大生研院开始出货了转行要找准方向，人生不是打麻将（转摘）HBV病毒受体（NTCP）研究进展之一周年回顾包子求篇paper教你面试谈薪酬做老板的希望自己的学生/博后继续做学术吗邓兴旺：用技术改变农民命运生物，化学专业经常有帅哥 (转载)J1还没捂热，工作职位就要被取消了，请问怎么合法的呆在美国进(转载)这样的数据投什么杂志比较好？请教Luxol fast blue-HE染色的protocol和标本处理RNAi治疗很容易了吗？Patient derived xenografts生物千老惹着谁了，老子诅咒嘲笑生物千老的人早得癌症早点死！ (转载)xiaodong的文章难道被别人抢发了？生物千老之同学会篇2 papers help! Thanks.薄厚年薪1万6paper help!