母亲早早就为蒙泰定下了门当户对的亲事，对方是娇蛮千金大小姐薇雅（Panward Hammanee 饰）。一次偶然中，碧雅因为采摘无忧花而遭到了薇雅的无情打骂，就在此时，蒙泰出现救下了碧雅。之后，机缘巧合之下碧雅成为了薇雅家里的女佣，随着时间的推移，她和蒙泰之间逐渐产生了感情。
将棋初学者田中步对八乙女漆一见钟情，加入了将棋部。
杨豆豆将母亲给的钱借给好友林大卫投资却失败，为了圆谎，租了美斯特对面的厕所拉上马浮云成立了一家手机软件公司。梦想成为时装设计师的余娅刚经受完失恋加失业的双重打击，又遇人不淑，碰上马浮云这样“过分靠谱”的IT怪咖男青年，害她面试美斯特公司因迟到失败。为了找到容身之所，余娅勉强加入3Y手机软件小公司作前台，却反客为主，心甘情愿留下做了这里的主心骨。马浮云开发了一个个“不靠谱”的离奇软件，几个年轻人为了“上市”梦拼搏努力着，惹出了一桩桩笑话。余娅帮助了马浮云克服了初恋魔咒邓莎的心理障碍，马浮云也把余娅从水深火热的极品家庭中挽救了出来，逐渐地，这一对冤家男女，不知不觉的爱上了对方。美斯特公司设计总监安敏是个相亲控、“白骨精”，早就为自己择偶定下了高大上的模板，却一头栽进了青涩男孩杨豆豆为她准备好的麻袋。
一起逃课
由浩瀚娱乐、瀚怡影视、三尚传媒联合出品，聚焦都市职场女性面对的生育危机，该剧讲述了身份背景不同的三位女性，面对生育压力，面对事业、面对家庭，分别走向不同的人生道路。无论她们如何抉择，每一条路都艰难险阻。最终三个女人各自成长，突破难关，实现自我价值，迎接自己的幸福。
《深夜食堂》讲述了发生在一个小餐馆的故事，这里的菜单只有猪肉酱汤套餐一种，但是老板可以根据客人的要求利用现有食材做出各种料理，而且他还会和客人一起带出一个个充满人情味的故事。来小餐馆的有各式各样的客人，有黑社会份子，有没名气的演员，还有上班族和OL三人组。
Thank you for the special tip of Popular Science:
Reporter: Everyone's reaction is what they think.
那算了，我自己捡吧。
全13回。2009年秋に第1部（第1～5回）、2010年秋に第2部（第6～9回）、2011年秋に第3部（第10～最終回）を放映予定。
教室有不同的色调。缺乏自信、在学校里不起眼的女高中生志乃莉，有一个交往了半年的男朋友。对方是所有人都憧憬的班级里的中心人物水崎。本以为不会往来，没想到会成为恋人的志乃莉，看起来过着充实的生活。但是，她有一个无法告诉任何人的秘密。某日发生的某件事，让志乃莉走进了一个不可思议的世界。土气不起眼的自己，变成了班级里的红人。而原本是班级中心人物的那个人，却到了班级的角落里。班级的阶级制度逆转了，成为了另一个2年B班。在另一个世界里，教室、同学与往常存在着什么差异。志乃莉能走出这个世界吗？
民国年间的天津卫水患频发，河中怪力乱神之事不绝。河上警察队队长郭得友深得师傅“老河神”的真传，一手点烟辨冤的绝技，告慰冤魂无数。漕运商会会长离奇死于河中，郭得友背负嫌疑与会长之子丁卯，青梅竹马的女伴顾影，以及天津市政府秘书长之女肖兰兰一同查清案件，发觉种种诡谲的迹象都指向了二十年前的一段往事。当时一个叫做“魔古道”的邪教组织肆虐京冀一带，二十年后，郭得友和丁卯再次发现了“魔古道”的踪迹，郭得友、丁卯、顾影、肖兰兰四人为了阻止魔古道的复辟，卷入了一桩桩惊悚离奇的案件之中。
1949年，党中央领导人进驻北京香山，在国共和谈破裂的千钧一发之际，全力筹划建立新中国。
2006年秋 知名時尚會場內，正舉行年度盛大的藝術品拍賣會。任職知名畫廊經理的林美鳳（陳美鳳飾）亦在其中，且標得數樣價值不斐的藝術品。當今日最後一件競標品小心翼翼被搬上展示台時，那是一幅1946年，由醫生畫家許子文（倪齊民飾）所畫的人物油畫，名為「一生只愛妳」。在覆蓋油畫的紅布掀開瞬間，現場一片嘩然，眾人目光如箭般射向林美鳳。因為，畫中清新脫俗的女子竟與她長的一模一樣，彷彿孿生姊妹，亦或者根本就是同一個人！
Game capacity 1.9 G
1945年4月中旬，吴家村的平静忽然被打破了。村里开始不断出现诡异之事：村民吴振堂家蒸好的一桶米饭莫名其妙地不见了；村民竹竿家的衣服和长老吴茂吉家的腊肉也不翼而飞；更有村民铜罐子家的狗被人杀死在村路上；接着，吴振堂在河里发现了外出村民的尸体……这一系列怪事让淳朴的村民感到疑惑和恐惧。
众人听如此简单，都兴奋不已，摩拳擦掌，连催快开始。
Usually, I will choose the final submission model in a conservative way. I will always choose the integrated model after weighted average of reliable models and determine the relatively risky model. Because in my opinion, the more parameters, the greater the risk. However, I will not choose an unexplained model, even if it scores higher in the ranking.
