[心得] 商組跨考資工心得
[本文為代PO] [原作者為強者awilliea]
文章架構:
一.前言
二.背景 成果
三.補習相關
四.準備過程
1.時間安排
2.各科準備方法
3.讀書方法
五.心態
六.結語
七.相關資料
八.範例
一. 前言:
之所以會發這篇心得文,除了感謝之前版上前輩無私奉獻的心得及考古資源外,也希望能
將自己在今年試驗過的讀書方法分享給大家,給大家一個參考,因為我試過的方法很多,
文章可能會有點長,也請大家多多包涵。
二. 背景:
119商院畢業,大學平均系排只有54%,當完4個月的兵後再準備一年的時間考資工所,大
學期間有使用過powerlanguage做過程式交易,但資工相關的科目都沒修過。
戰績:
數學 軟體 硬體 結果
台大 95 64 70 正2(英文60)
交大 69 74 52 正取
清大 58 57 正取
成大 95 80 60 正5
中央 80 86 86 正1
台科 93 99.5 正1
三. 補習相關:
因為自己是跨考的關係,所以選擇以補習的方式快速拉高對各科的熟悉度,但對於本科生
來說,可能並不需要花錢去額外補習,買個講義也許就夠了。
1.各科選擇:
數學:黃子嘉,我覺得老師的特點有 2 個,一個是非常擅長將激勵人心,能夠讓我保持
持續努力的動力(課餘會有很多小故事跟語錄),另一點是他非常擅長章節之間的知識(
老師會在章節結束時講解為什麼要教下一章節),這一點非常值得我學習。
資料結構與作業系統(OS):洪毅,老師非常擅長將【知識結構化】並【連結實務】,前
者由他每章節劃的大綱表可以看出(我的複習筆記就用到這技巧);後者則是老師課堂中
善於舉例將理論與實務做連結,讓我們在學習上能佐以參照。
計算機組織:張凡,若像我一樣對計組沒什麼基礎的,老師上課方式對我們很有利,因為
老師講課速度慢,重點會重複數次,不用擔心進度會跟不上。最重要的是,老師能夠有邏
輯的簡化複雜知識,正因如此,我於課後都會比照老師的方式複習,同時將此法應用於其
他科目上。
演算法:林立宇,老師講義編排方式很讚,只列出重要觀念,其他就是各式類型的題目訓
練。此外,老師還提供她自己的學習方式(像是演算法的學習重點在於解題的思考方式)
。
小結:老師們除了本科知識外,都有各自值得學習之處。
2.TKB(網路學園)與面授:
我【資結、OS、計組選擇面授】,我人在台北,雖然來回通勤時間長達兩小時,但我想說
自己啥基礎都沒,【有老師可以問】對我來說會較容易進入狀況,還有一個原因是單打獨
鬥有點太孤單,想體會一下大家一起上課的感覺。至於【演算法選擇 TKB 】是因為今年
(2017)的演算法開課時間稍晚,時間安排上太緊湊(連上 2 個整天),會沒有時間複
習。
3.筆記:
補習班有賣黑白講義,但我習慣在上課時自己抄筆記,因為這樣較好製作適合自己的排版
及標註重點。老師上課時會寫板書(就是講義上的內容),抄記時我習慣默念一遍,加深
印象之餘也能先知道此段落中哪些地方不懂,之後聽課時,就能更注意在自己不懂那塊。
4.題庫班:
題庫班就是老師帶著解題,但若平時上課完回去就有做題目的人,大概知道自己程度處於
一般之上的,我覺得就不需要再多花時間跟金錢去上題庫班。我衡量一下自己的基礎還行
,就沒報了。
四. 準備過程:
1.時間安排(2017.02 - 2018.02):
2 ~ 3月初:【認識自己與蒐集資料】
這時的我才剛下決定要考資工所,但還是有點茫然,因為完全不知要從何準備,直到我上
網爬些文後,才發現ptt這麼好用,於是辦了這個帳號(慚愧)。真的很感謝前人留下精
彩的討論,讓我有了準備的方向。
此外,我也重新思考,為何我會需要考研?是不是之前學習方法有問題?於是我開始閱讀
學習方面的相關書籍與文章。有鑑於自己除 powerlanguage 外沒半點程式基礎,之後補
習或考試可能會較難理解,所以我報了台大資訊系統訓練班的 c / c++ 課程,並找了一
下台政開設資工相關課程來旁聽。
3 ~ 6月初:
上完了線性代數、離散數學以及資料結構的面授,由於我是全職考生時間挺多,每周有
2 天會旁聽政大的演算法及台大的作業系統,另外參加了碩班學長組的 python 讀書會
,讀書會是自己選主題報告,但當時我才剛接觸 python,所以就隨機選了幾樣,像是
class, lock, synchronous, asynchronous 這類的(做得昏天暗地),但對之後上作業
系統幫助真的很大,我們後來還報 kaggle 競賽,靠學長姐 carry 混了張銅牌,算是開
開眼界吧。
6 月整月:
爭取時間在數學公播(於教室投影,免費二次聽講)之前複習線代後面比較難的4章,離
散則是複習前面常考的1 ~ 6章。
7 ~ 9月初: 厭倦期,撐下去
這是我最痛苦的2個月,因為除了演算法還沒開課外,其他數學公播、OS、計組全都是在
這時開課,而我是習慣上完課都會複習的人,所以時間被壓得非常緊。加上因為是暑假,
容易形成一段時間放縱、一段時間努力的狀況,在希望與絕望之間交錯,身心俱疲。我真
的很慶幸,還好當時堅持著。
9 月整月:
八成的課程都已結束,我把張凡的正課以及演算法都聽完,之後著手進行下階段的複習計
畫。把月曆拿出來,檢視自己還有多少時間,並規定自己要甚麼時間複習完,甚麼時候開
始寫考古題。
10 ~ 12 月初:【每天堅持 10小時,周日放鬆並檢視】
開始進行總複習,因為數學已經讀過兩遍,所以把重心放在其他的課程,每週都會自己訂
一個進度,並把星期日空下。若進度完成,那星期日就放鬆;若無法,就加緊補上,並在
週日晚上檢視自己這週狀況,同時訂下週的進度。
12 月整月:
寫考古題,我是做了台清交成 5 年份的考古,再加上台科及中央 3 年考古,寫完統整的
錯誤,不會的就上網找資料、筆記,大部分時間會花在檢討題目。
1 月 ~ 2月初正式考試:【每天 6 小時效率複習】
複習 6 科,要求自己效率複習,但其實在這時已經有點疲乏了(正常準備時間不用那麼
長的),讀書時間每天只用6小時。
2.各科準備方法:
課後複習一遍筆記,弄懂才去聽下一堂,若上完整章,盡量在下次上課完成該章題
目。
線性代數:
上完第一次正式課程:做線性代數分類題庫後【所有單數題】。
上完第二次公播課程:做題庫後部分偶數題。
最後複習階段:挑錯的、難的做,基礎題靠老師挑選的範例題做。
補充:老師在【線性代數幾何化的部分講的不多】,推薦到這看看,影片講述線代圖形化
,有了幾何的概念,聽公播時,讀起來有趣了許多:
https://www.youtube.com/channel/UCYO_jab_esuFRV4b17AJtAw
(中文版可至 https://www.bilibili.com 找)
離散數學:
簡述:做題方法與上述差不多,但這科稍微雜了一點。
可以參考此Link,念起來會較有動力:
https://www.slideshare.net/ccckmit/ss-57362287
建議:離散數學大致上可分成多個小區塊,若可以的話,可以用白紙寫下區塊間的連結性
、目的性,念起來會比較有幫助。
資料結構:
簡述:這科算是比較簡單,只要把洪毅老師的筆記好好念完,就差不多了。
建議:若有時間,可嘗試用程式寫出資料結構,或嘗試做題(leetcode有幫你分類好)。
演算法:
簡述:熟讀老師講義即可。題目方面,林立宇老師那本的題目我是全做,但若是時間不夠
可挑類似題型做就好,我每一章節作完題目時,會找個表列出該題型的衍伸問題(e.g.
BFS-->connected,更新spanning tree,diameter on tree ….),
建議:不懂可以去找原文書(Introduction to Algorithms),裡面講的還滿詳細的。
計算機組織:
簡述:張凡老師這科真的教得很好,上課慢條斯理,解釋得清楚,對於0基礎的人來說很
讚,有時間消化。筆記部份,無論是板書或是口頭教授,我都會抄下來上完複習,基本上
做熟書目就沒問題了。
建議:台大這塊會考得比較潮一點,我有額外找洪士灝老師的ppt來看,也有稍微了解一
下ai相關的硬體(e.g. FGGA,ASIC,HSA...)。
微信訂閱:StarryHeavensAbove、矽說、智東西
作業系統:
簡述:大部分都是背的,但有一點要注意,洪毅老師上課的部分不包含分散式系統及資訊
安全。
補充:分散式系統可參考台大薛智文老師的《作業系統》,資安(交大會考)方面可參考《
Operating System Concepts》(恐龍本)。
建議:如果要看恐龍本的話可唸完筆記後做後面題目,不會的話再往前翻,這樣吸收應該
會比較快。
3.讀書方法:
時間控管:
初期採用之前版上大大的做法,用execl表格記錄每天在各科的讀書時間,觀察是否有達
到預想標準。這方法讓我意識到瑣碎時間的重要性,也能一覽每天各項所花費之時
間,進而降低機會成本,它會幫助我們達到預想中的生活作息,推薦可以嘗試看看。此外
,也有人推薦番茄工作法,但我覺得他的持續時間有點太短,可以試著將半小時改成1個
小時(看個人)。
目標規劃:
我覺得訂讀書計畫是件滿重要的事情,因為對長期的目標來說 e.g. 考上四大,會讓人感
覺遙不可及甚至是無力,而將大目標切成一個個的小目標,會讓我比較有動力去努力(達
成它相對容易),我自己是會訂下日目標、週目標以及3個月的目標,若是完成目標則可
以給自己一點小獎賞,有點類似遊戲任務或是排名系統,增加我們衝等的動力。
刻意練習: 目標式學習→反思回饋→換方式再練習
沒有目標、沒有回饋的練習,其實只是無效練習。舉個例子來說,你今天花了4個小時練
習線性代數的題目,結果試問自己「昨天練的題型都有哪些? 錯幾題? 題目相關性為何
? 」結果回答只是:「不知道 ,錯的可能有10~15題吧? 」,不清楚自己錯在那些章節、
題型,待下次準備時就無法快速切入,補足弱項,不僅為無效練習,更耗去時間成本。
讓我們再以刻意練習的方式重新回答同樣的問題:「我做了投影相關的題目,50題medium
,10題hard,60題中錯了15題,其中10題是函數投影類型,5題為粗心算錯」,從而掌握
學習進度,適時補足。而這就是你給自己練習的[回饋]。
嘗試不同的方法:
學習過程中,偶爾會陷入「高原期」,指的是遇到瓶頸卻遲遲無法突破的狀況,此時便可
嘗試使用不同的學習方式,也許你原本的方式已經不適合現在的自己。
就我而言,在初次瀏覽時,我會希望自己至少能將老師的板書看懂,掌握每一章節的概念
,而在第二遍時,我會藉由思維導圖的方式,連通各章節間的知識碎片 (像是黃子嘉老師
口頭說的那一部分) ,到第三遍時,若是能連通的很好,則可以強化解題思路(e.g. 求行
列式的方式:行/列展、高斯喬登、特徵值、古典伴隨、方塊矩陣、轉為函式、拆/合成多
/少個行列式......)。
另外,若覺得讀起書專注度沒以前高,可以調升閱讀、解題速度,或以提升準確率為目標
,再甚-更換解題思路,藉由以上方式為自己提升挑戰性;反之,若覺得太難,就能反向
操作,降低難度慢慢使自己進入狀況。總之,嘗試做些微的改變,讓自己不要習慣。
「你必須不斷挑戰極限,好讓身體一直發生代償性變化,但若把自己逼離舒適圈太
遠,又可能造成傷害,反而導致退步」—刻意練習
未能成功的方法:
之前有嘗試將學過的東西內化並以科普文的方式實現,但我只寫了2篇便宣告放棄,嘗試
的原因是因為文字可以讓我們的思想更結構化,使我對知識的掌握得更牢固。
這是我之前寫的兩篇文章,平台是用簡書:https://www.jianshu.com/u/9c092b877a24
有興趣的朋友歡迎嘗試,我自己覺得挺有趣的,但有點花時間(因為我文筆不是很好,要
想很久)。
尋找持續不懈的動機:
既然遊戲會讓人沉迷,沒道理學習不行。
遊戲中有[任務],所以我在做練習與時間規劃上也設置對應的[目標];遊戲中有[公
會],所以我加了[讀書會];遊戲中多人打怪的地方比較有趣,所以我參加[面授課程
];遊戲中有[副本],所以我與學長參加[kaggle競賽];遊戲中有副業可與主業相輔
相成,所以我去研究學習的方法。雖然「學習」沒遊戲容易上癮,但這些方式確實增加我
讀書的動力,讓學習變得有趣。(可能我有些地方沒有比喻好,但我相信版上大大肯定可
以做得比我更好)
即時複習:
https://imgur.com/C1vIvsg
由艾賓浩斯遺忘曲線可知,沒有即時複習,學過的很快就會遺忘,我自己的方式為:在剛
補習完的通勤時間,快速的複習一遍(大概不到30分鐘),隔天起床再複習一次,之後則
是一週後上課前複習一次,這方式真的記得挺牢,且不用花太多時間就可以達到顯著的效
果。
複習的方式:將筆記蓋上,用自己的話將上課的內容默唸一遍,通常試過一次就會大概知
道自己哪一部分有缺失,再針對那一部分加強複習就可以了。
修閒娛樂:
努力學習之餘,同時也需要適當的放鬆,畢竟人的專注力有限,過度學習只會增加對該科
的厭惡,效率也不高。一般來說我同科目不會讀超過4小時,我會更換科目,或是休息放
鬆。
我嘗試過很多種娛樂,像是LOL、動漫、小說、追劇、電影、跑步、名人演講,只要不要
沉迷、能把自己拉回正軌的都可以,不過如果是能1;33m輔助你學習的娛樂m會更好(
e.g. 日劇:東大特訓班、電腦/數學相關電影、名人演講)。
睡眠:
建議睡足6~8小時,讓我們的大腦有時間將一天學習的知識轉化爲長期知識。補充:若是
太緊張睡不著或是睡眠品質不好,可到youtube搜尋睡眠BGM,邊放音樂邊睡覺,效果不錯
。
考前準備:
考古題練習:雖然考試時間為100分鐘,但我會要求自己在80分鐘以內做完,以便應付真
正考試時的突發狀況(e.g.緊張)。
預防粗心:使計算過程的編排與題目同方向(e.g. 題目分別問A,B,C的計算,但若我們計
算時採用A,C,B的順序,之後在填答案時會很容易看錯)、字體工整、養成檢查考卷的習慣
(做考古題時就可練習)、檢查答案時盡量以不同方向的觀念去檢查(e.g. 原題目是解y於
Ax上的投影向量y*,之後就可以檢查y-y*與Ax上的向量是否垂直)
緊張調適:可參考https://www.youtube.com/watch?v=gN9dlisaQVM&t=1s
裡面提到不論是抖動流汗、心跳/呼吸加速,都只是幫助我們克服困難的生理反應,不需
要去害怕這些反應。
五. 心態
1.自律與焦慮:
考研的壓力越大,對自我的要求就越高,希望自己能每天讀12小時、希望自己能早睡早起
,但偏偏偶爾還是會失控、偷懶,甚至想放棄,這時候,罪惡感就會浮現:「你怎麼能夠
這樣」、「你真是一個廢物」,無形中加大的壓力,形成可怕的迴圈,就如同Trashing。
這時候要對自己說:沒事的,這是正常人都會有的情況,你已經很棒了。自我否定就像
trashing時加大cpu的工作量,只會得到反效果,我們需要做的是體諒與勉勵自我,並想
辦法脫離恐怖深淵。
另外,其實自律跟個人相關性不大,主要影響因素為環境。舉例:我在宿舍唸書時,可能
因為周遭都是誘惑,自律能力就會比較弱,所以當我較難自律時,我就會選擇一家氛圍不
錯的咖啡廳唸書,或是到圖書館,讓自己再回到學習最好的狀態。
2.適時轉移注意力:
若你是一個注重完美的人,或是像我一樣對上述讀書方法用到有點走火入魔的人,時常過
度放大、聚焦於[沒做好的地方],進而打擊自信心,久而久之將增深壓力,又形成焦慮
迴圈(其實我一開使接觸grab-probask 版時就會這樣,覺得自己好多都不會),此時,
我們可以將注意力集中在[新學了什麼],[得到多少收穫],感受自己每天的成長,讓
這些成就感提升動力。
3.天賦是否決定一切?
我相信天賦的存在,但不信天賦能決定一切。所謂的天賦,指的是個人在特定領域具備高
敏銳度,於學習過程中能發覺自己細微的錯誤,以練琴來說,有天賦的人可能練了一遍,
就能發現7~8個錯誤,快速找到方式改進;而對於天賦較弱的人來說,練一遍可能只發現
顯而易見的2~3個錯誤,所以需要花2~3倍的努力,才能達到前者的境界。但我覺得這點
,是可以靠著老師指導與刻意練習去彌補的。
「老師」不局限於專業人士,亦可以是嚴厲的自己、一起讀書的朋友以及大神們的心得等
,鼓起勇氣將自己學習的成果與「老師們」討論,我相信都能獲得有效的回饋,長久下來
,覺察錯誤的能力上升,初始階段與天賦差距其實就沒那麼重要了。
4.保有自己的初衷:
不管是資工本科生或跨考生,既然選擇考研這條路,代表在當時抉擇的我們,內心都有那
最深層的渴望,對資工的憧憬。但是,隨著壓力、挫折與焦慮相繼蔓延,未來的你可能會
像我一樣,一度遺忘最初的那股喜歡,直到我重新拾起,才又給了我堅持的動力。
就像是《將夜》中提到的:「每個人都會碰到很多難題,想要解開這些難題,就必須專心
地做下去,就需要最瘋狂的那股痴勁兒,但這種痴卻不是山一般壓在你肩上的重量,而是
你內心深處最嚮往的那些喜悅。人生如題各種痴,就是各種喜歡,喜歡什麽便做下去,這
道題目總會有答案的。」
5.相信自己:
不論目標是只求有就好,或想全部被正取,甚至是想拚到榜單前三的,我們都必須先相信
我們能夠做到。
這裡提供大家一個想像練習:「構思完成目標時的畫面:你待在某個地方(宿舍、學校
...),用手機點開放榜名單,看到你的名字列在正取名單上(位置自己想像),試感受一下
當時的喜悅,最後,深信這就是你之後的樣子。」
6.歌曲推薦:(列一些我在低潮時會聽的歌)
信樂團《海闊天空》、任賢齊《再出發》、林俊傑《偉大的渺小》《不為誰而作的歌》、
五月天《倔強》《有些事現在不做一輩子都不會做了》《成名在望》
六. 結語:
一路走來,要感謝的人真的很多,感謝不論我失敗或成功都仍支持我的家人;
感謝給予我機會參與競賽的學長;感謝能讓我效仿學習的老師們;感謝給予我讀書動力的
讀書會夥伴;感謝樂意分享心得、資源與解答的graduate及grad-probask版上的大大;感
謝身旁帶給我歡笑的朋友;最感謝的,還是不論我多麼自私、多麼忙碌,都始終陪伴我的
女友,感謝她一路以來給予我的信心與動力。
願我現在的這份感謝,能夠給予面臨恐慌、焦慮的考研夥伴們一個繼續前進的方向,祝大
家都能在學習的道路上高歌猛進!
七. 學習方法相關資料:
書:《盜賊‧演員‧進化人》、《刻意練習》(大推)
微信訂閱、知乎作者:高太爺、曾少賢
得到APP:邏輯思維
八. 範例: (字有點醜請見諒)
思維導圖範例:https://imgur.com/vwvXDe7
解題思路範例:https://imgur.com/je8IgaG
錯題累積範例:https://imgur.com/KgAyqLM
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.133.88.69
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/graduate/M.1522852057.A.2D4.html
推
04/04 22:28,
6年前
, 1F
04/04 22:28, 1F
推
04/04 22:31,
6年前
, 2F
04/04 22:31, 2F
推
04/04 22:32,
6年前
, 3F
04/04 22:32, 3F
推
04/04 22:35,
6年前
, 4F
04/04 22:35, 4F
推
04/04 22:35,
6年前
, 5F
04/04 22:35, 5F
推
04/04 22:36,
6年前
, 6F
04/04 22:36, 6F
推
04/04 22:36,
6年前
, 7F
04/04 22:36, 7F
推
04/04 22:37,
6年前
, 8F
04/04 22:37, 8F
推
04/04 22:38,
6年前
, 9F
04/04 22:38, 9F
推
04/04 22:40,
6年前
, 10F
04/04 22:40, 10F
推
04/04 22:40,
6年前
, 11F
04/04 22:40, 11F
推
04/04 22:42,
6年前
, 12F
04/04 22:42, 12F
推
04/04 22:46,
6年前
, 13F
04/04 22:46, 13F
推
04/04 22:46,
6年前
, 14F
04/04 22:46, 14F
推
04/04 22:47,
6年前
, 15F
04/04 22:47, 15F
推
04/04 22:49,
6年前
, 16F
04/04 22:49, 16F
推
04/04 22:50,
6年前
, 17F
04/04 22:50, 17F
推
04/04 22:50,
6年前
, 18F
04/04 22:50, 18F
推
04/04 22:53,
6年前
, 19F
04/04 22:53, 19F
推
04/04 22:58,
6年前
, 20F
04/04 22:58, 20F
推
04/04 22:58,
6年前
, 21F
04/04 22:58, 21F
推
04/04 23:00,
6年前
, 22F
04/04 23:00, 22F
推
04/04 23:01,
6年前
, 23F
04/04 23:01, 23F
推
04/04 23:02,
6年前
, 24F
04/04 23:02, 24F
推
04/04 23:03,
6年前
, 25F
04/04 23:03, 25F
推
04/04 23:03,
6年前
, 26F
04/04 23:03, 26F
→
04/04 23:03,
6年前
, 27F
04/04 23:03, 27F
→
04/04 23:03,
6年前
, 28F
04/04 23:03, 28F
推
04/04 23:04,
6年前
, 29F
04/04 23:04, 29F
推
04/04 23:06,
6年前
, 30F
04/04 23:06, 30F
推
04/04 23:13,
6年前
, 31F
04/04 23:13, 31F
推
04/04 23:14,
6年前
, 32F
04/04 23:14, 32F
推
04/04 23:16,
6年前
, 33F
04/04 23:16, 33F
推
04/04 23:17,
6年前
, 34F
04/04 23:17, 34F
推
04/04 23:24,
6年前
, 35F
04/04 23:24, 35F
推
04/04 23:30,
6年前
, 36F
04/04 23:30, 36F
推
04/04 23:31,
6年前
, 37F
04/04 23:31, 37F
※ 編輯: EXPCDR (111.252.119.100), 04/04/2018 23:32:49
推
04/04 23:33,
6年前
, 38F
04/04 23:33, 38F
還有 92 則推文
→
04/05 12:48,
6年前
, 131F
04/05 12:48, 131F
→
04/05 12:51,
6年前
, 132F
04/05 12:51, 132F
→
04/05 12:52,
6年前
, 133F
04/05 12:52, 133F
推
04/05 13:23,
6年前
, 134F
04/05 13:23, 134F
推
04/05 13:24,
6年前
, 135F
04/05 13:24, 135F
推
04/05 13:44,
6年前
, 136F
04/05 13:44, 136F
推
04/05 13:48,
6年前
, 137F
04/05 13:48, 137F
推
04/05 13:56,
6年前
, 138F
04/05 13:56, 138F
推
04/05 14:31,
6年前
, 139F
04/05 14:31, 139F
→
04/05 14:32,
6年前
, 140F
04/05 14:32, 140F
推
04/05 15:07,
6年前
, 141F
04/05 15:07, 141F
推
04/05 15:28,
6年前
, 142F
04/05 15:28, 142F
推
04/05 15:33,
6年前
, 143F
04/05 15:33, 143F
推
04/05 15:43,
6年前
, 144F
04/05 15:43, 144F
推
04/05 16:10,
6年前
, 145F
04/05 16:10, 145F
推
04/05 16:18,
6年前
, 146F
04/05 16:18, 146F
推
04/05 16:32,
6年前
, 147F
04/05 16:32, 147F
推
04/05 16:56,
6年前
, 148F
04/05 16:56, 148F
推
04/05 18:46,
6年前
, 149F
04/05 18:46, 149F
推
04/05 21:05,
6年前
, 150F
04/05 21:05, 150F
推
04/05 21:10,
6年前
, 151F
04/05 21:10, 151F
推
04/05 21:29,
6年前
, 152F
04/05 21:29, 152F
推
04/05 21:42,
6年前
, 153F
04/05 21:42, 153F
推
04/05 22:34,
6年前
, 154F
04/05 22:34, 154F
推
04/06 00:39,
6年前
, 155F
04/06 00:39, 155F
推
04/06 01:01,
6年前
, 156F
04/06 01:01, 156F
推
04/06 09:13,
6年前
, 157F
04/06 09:13, 157F
推
04/06 11:15,
6年前
, 158F
04/06 11:15, 158F
推
04/06 12:28,
6年前
, 159F
04/06 12:28, 159F
推
04/06 15:12,
6年前
, 160F
04/06 15:12, 160F
推
04/06 16:31,
6年前
, 161F
04/06 16:31, 161F
推
04/07 16:25,
6年前
, 162F
04/07 16:25, 162F
推
04/07 16:25,
6年前
, 163F
04/07 16:25, 163F
推
04/08 00:52,
6年前
, 164F
04/08 00:52, 164F
推
04/08 10:29,
6年前
, 165F
04/08 10:29, 165F
推
04/10 22:38,
6年前
, 166F
04/10 22:38, 166F
推
04/11 17:09,
6年前
, 167F
04/11 17:09, 167F
推
05/12 13:36,
6年前
, 168F
05/12 13:36, 168F
推
08/17 10:50,
5年前
, 169F
08/17 10:50, 169F
推
08/02 13:48,
4年前
, 170F
08/02 13:48, 170F