dmz社区

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 3230|回复: 45

学途无忧人工智能机器学习课程

[复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-2-27 00:02
  • 签到天数: 8 天

    [LV.3]偶尔看看II

    76

    主题

    183

    帖子

    367

    积分

    荣誉会员

    积分
    367

    发表于 2024-2-18 12:07:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

    本站资源全部免费,回复即可查看下载地址!

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
    XT-人工智能机器学习课程-无课件
    ├──01 课程介绍_ok.mp4  3.32M
    ├──02 Python基本知识_ok.mp4  22.81M
    ├──03 Windows下安装Anaconda_ok.mp4  18.44M
    ├──04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4  12.01M
    ├──05 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4  25.87M
    ├──06 Python工作环境_ok.mp4  62.64M
    ├──07 Python基本语法_ok.mp4  22.42M
    ├──08 Python对象_ok.mp4  64.90M
    ├──09 Python流程控制_ok.mp4  25.83M
    ├──10 函数的定义与使用_ok.mp4  53.60M
    ├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4  52.54M
    ├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4  33.57M
    ├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4  28.13M
    ├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4  17.60M
    ├──103 课程概述_ok.mp4  14.41M
    ├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4  19.54M
    ├──105 用户RFM行为特征提取(代码演示)_ok.mp4  7.63M
    ├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4  21.39M
    ├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4  8.51M
    ├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4  6.95M
    ├──109 连续变量特征转换(代码演示)_ok.mp4  21.42M
    ├──11 闭包和装饰器_ok.mp4  15.55M
    ├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4  21.08M
    ├──111 类别变量编码(代码演示)_ok.mp4  12.07M
    ├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4  13.23M
    ├──113 日期型变量处理(代码演示)_ok.mp4  14.61M
    ├──114 特征转换之缺失值处理(代码演示)_ok.mp4  7.37M
    ├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4  14.72M
    ├──116 特征转换之特征组合(代码演示)_ok.mp4  5.90M
    ├──117  特征转换之特征组合_ok.mp4  12.14M
    ├──118 数据降维概述_ok.mp4  18.53M
    ├──119 数据降维之主成分分析(PCA)_ok.mp4  18.67M
    ├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4  22.40M
    ├──120 数据降维之主成分分析(PCA代码演示)_ok.mp4  14.68M
    ├──121 数据降维之线性判别分析法(LDA)~1_ok.mp4  19.28M
    ├──121 数据降维之线性判别分析法(LDA)_ok.mp4  14.26M
    ├──122 数据降维之线性判别分析法(LDA代码演示)_ok.mp4  11.17M
    ├──123 特征选择概述_ok.mp4  14.11M
    ├──124 单特征重要性评估_ok.mp4  18.43M
    ├──125 单特征重要性评估(代码演示)_ok.mp4  8.55M
    ├──126 课程总结_ok.mp4  4.42M
    ├──127 本章引言_ok.mp4  5.06M
    ├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4  20.19M
    ├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4  45.05M
    ├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4  11.32M
    ├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4  20.85M
    ├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4  15.49M
    ├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4  49.71M
    ├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4  11.35M
    ├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4  9.64M
    ├──135 本章引言_ok.mp4  6.87M
    ├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4  14.72M
    ├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4  26.70M
    ├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4  16.21M
    ├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4  24.56M
    ├──14 输入输出_ok.mp4  17.72M
    ├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4  19.74M
    ├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4  28.32M
    ├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4  30.81M
    ├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4  16.65M
    ├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4  12.48M
    ├──145 本章引言_ok.mp4  2.56M
    ├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4  14.25M
    ├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4  27.99M
    ├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4  11.84M
    ├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4  32.62M
    ├──15 字符和编码_ok.mp4  14.30M
    ├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4  13.20M
    ├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4  22.89M
    ├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4  15.32M
    ├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4  17.80M
    ├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4  12.05M
    ├──155 特征变量的组合_ok.mp4  16.66M
    ├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4  20.52M
    ├──157 本章总结_ok.mp4  8.83M
    ├──158 本章引言_ok.mp4  1.24M
    ├──159 什么是K近邻_ok.mp4  8.59M
    ├──16 正则表达式_ok.mp4  59.58M
    ├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4  6.53M
    ├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4  7.98M
    ├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4  16.09M
    ├──163 K近邻参数优化_ok.mp4  14.93M
    ├──164 特征标准化和转换_ok.mp4  23.50M
    ├──165 K近邻总结_ok.mp4  6.56M
    ├──166 本章引言_ok.mp4  3.81M
    ├──167 什么是决策树_ok.mp4  12.27M
    ├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4  6.52M
    ├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4  21.29M
    ├──17 课程介绍_ok.mp4  4.59M
    ├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4  27.48M
    ├──171 决策树算法对比_ok.mp4  10.62M
    ├──172 决策树剪枝_ok.mp4  14.31M
    ├──173 决策树代码演示_ok.mp4  28.02M
    ├──174 决策树参数调优_ok.mp4  11.06M
    ├──175 决策树总结_ok.mp4  7.30M
    ├──176 本章引言_ok.mp4  2.18M
    ├──177  什么是支持向量机_ok.mp4  8.97M
    ├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4  12.69M
    ├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4  11.97M
    ├──18 Numpy基础_ok.mp4  2.58M
    ├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4  8.53M
    ├──181 支持向量机总结_ok.mp4  5.68M
    ├──182 本章引言_ok.mp4  1.40M
    ├──183 贝叶斯公式_ok.mp4  10.73M
    ├──184  朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4  16.89M
    ├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4  14.74M
    ├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4  2.58M
    ├──187 课程概述_ok.mp4  5.12M
    ├──188 相关和回归_ok.mp4  15.81M
    ├──189 一元线性回归模型_ok.mp4  5.85M
    ├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4  15.86M
    ├──190 最小二乘法_ok.mp4  11.06M
    ├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4  16.86M
    ├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4  13.53M
    ├──193 课程总结_ok.mp4  7.30M
    ├──194 多元线性回归模型_ok.mp4  4.98M
    ├──195 多重共线性概念_ok.mp4  8.15M
    ├──196 逐步回归方法_ok.mp4  13.48M
    ├──197 过拟合与正则化_ok.mp4  8.86M
    ├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4  19.71M
    ├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4  22.87M
    ├──20 创建ndarray_ok.mp4  20.50M
    ├──200 非线性回归简介_ok.mp4  5.14M
    ├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4  8.95M
    ├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4  15.82M
    ├──203  回归模型常用评估指标_ok.mp4  13.98M
    ├──204 回归树(CART)基本原理_ok.mp4  13.24M
    ├──205 回归树代码演示_ok.mp4  15.53M
    ├──206 课程概述_ok.mp4  5.43M
    ├──207 什么是聚类分析_ok.mp4  6.85M
    ├──208  相似度与距离度量_ok.mp4  12.16M
    ├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4  19.18M
    ├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4  16.14M
    ├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4  17.63M
    ├──211 K均值算法调参_ok.mp4  14.94M
    ├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4  25.56M
    ├──213 聚类分析总结_ok.mp4  4.83M
    ├──214  什么是关联规则_ok.mp4  27.79M
    ├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4  18.37M
    ├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4  16.05M
    ├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4  11.36M
    ├──218 关联规则代码演示_ok.mp4  12.65M
    ├──219 关联规则总结_ok.mp4  3.48M
    ├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4  20.73M
    ├──220 课程总结_ok.mp4  3.63M
    ├──221 什么是推荐系统_ok.mp4  8.12M
    ├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4  13.34M
    ├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4  6.64M
    ├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4  12.50M
    ├──225 机器学习经典案例:垃圾邮件过滤模型_ok.mp4  206.24M
    ├──226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4  157.46M
    ├──226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4  135.17M
    ├──227 机器学习经典案例:餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4  88.93M
    ├──228 课程概述_ok.mp4  6.23M
    ├──229 模型融合基本概念_ok.mp4  22.20M
    ├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4  2.63M
    ├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4  6.70M
    ├──231 Bagging融合_ok.mp4  12.46M
    ├──232 Boosting融合_ok.mp4  6.52M
    ├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4  24.84M
    ├──234 随机森林算法(分类)代码演示_ok.mp4  22.98M
    ├──235 随机森林算法(回归)代码演示_ok.mp4  12.33M
    ├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4  10.75M
    ├──237 Adaboost算法(分类)代码演示_ok.mp4  16.68M
    ├──238 Adaboost算法(回归)代码演示_ok.mp4  10.99M
    ├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4  21.76M
    ├──24 选择ndarray的元素_索引_ok.mp4  8.98M
    ├──240 GBDT算法(分类)代码演示_ok.mp4  11.47M
    ├──241 GBDT算法(回归)代码演示_ok.mp4  10.24M
    ├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4  8.32M
    ├──243 Xgboost算法(分类)代码演示_ok.mp4  22.38M
    ├──244 Xgboost算法(回归)代码演示_ok.mp4  11.80M
    ├──245 课程总结_ok.mp4  7.47M
    ├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4  20.19M
    ├──247 文本特征表示方法(词袋模型)_ok.mp4  10.29M
    ├──248 TF-IDF算法_ok.mp4  15.53M
    ├──249 词表征方法(词向量)_ok.mp4  24.69M
    ├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4  8.16M
    ├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4  30.18M
    ├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4  26.14M
    ├──252  循环神经网络RNN介绍_ok.mp4  14.96M
    ├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4  25.42M
    ├──254 背景与部分原理_ok.mp4  41.38M
    ├──255 模型原理_ok.mp4  37.78M
    ├──256 数据_ok.mp4  65.15M
    ├──257 代码_ok.mp4  53.08M
    ├──258 总结_ok.mp4  52.23M
    ├──259 项目概述_ok.mp4  8.01M
    ├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4  6.97M
    ├──260 数据观察_ok.mp4  88.41M
    ├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4  43.69M
    ├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4  43.16M
    ├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4  29.85M
    ├──264 项目概述_ok.mp4  10.21M
    ├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4  15.92M
    ├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4  31.83M
    ├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4  31.28M
    ├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4  7.14M
    ├──269 项目概述_ok.mp4  11.91M
    ├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4  25.54M
    ├──270 对文档进行分词_ok.mp4  8.74M
    ├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4  26.72M
    ├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4  22.18M
    ├──273 训练文档分类模型_ok.mp4  13.78M
    ├──274 模型效果的评估_ok.mp4  17.48M
    ├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4  15.97M
    ├──276 预测房价项目概述_ok.mp4  8.63M
    ├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4  112.00M
    ├──278 数据清洗_ok.mp4  81.08M
    ├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4  48.69M
    ├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4  25.52M
    ├──280 特征筛选_ok.mp4  31.69M
    ├──281 模型训练_ok.mp4  67.21M
    ├──282 对新数据进行预测_ok.mp4  24.80M
    ├──283 项目概述_ok.mp4  16.70M
    ├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4  19.19M
    ├──285 客户RFM分析_ok.mp4  33.57M
    ├──286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4  32.82M
    ├──287 模型部署和应用_ok.mp4  22.55M
    ├──288 项目概述_ok.mp4  40.76M
    ├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4  96.49M
    ├──29 numpy进阶_ok.mp4  1.49M
    ├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4  111.34M
    ├──291 训练图像分割模型_ok.mp4  115.54M
    ├──292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4  120.12M
    ├──293 模型串联+项目总结_ok.mp4  93.39M
    ├──30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4  5.63M
    ├──31 复制和视图_ok.mp4  6.52M
    ├──32 附1_Windows下安装Anaconda_ok.mp4  18.44M
    ├──33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4  11.95M
    ├──34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4  25.88M
    ├──35 scipy简介_ok.mp4  5.03M
    ├──36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4  7.91M
    ├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4  14.79M
    ├──38 特征值和特征向量_ok.mp4  9.93M
    ├──39 解线性方程组_ok.mp4  5.50M
    ├──40 最小二乘法_ok.mp4  6.83M
    ├──41 本章引言_ok.mp4  12.04M
    ├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4  41.59M
    ├──43 Pandas数据查看_ok.mp4  43.45M
    ├──44 Pandas数据选择_ok.mp4  65.79M
    ├──45 Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4  61.02M
    ├──46 Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4  73.70M
    ├──47 Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4  68.64M
    ├──48 Pandas数据加载_ok.mp4  31.24M
    ├──49 Pandas多层索引_ok.mp4  36.00M
    ├──50 Pandas数据变形之关联_ok.mp4  44.74M
    ├──51 Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4  48.12M
    ├──52 Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4  50.92M
    ├──53 本章引言_ok.mp4  18.81M
    ├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4  35.05M
    ├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4  45.97M
    ├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4  18.59M
    ├──57 Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4  29.50M
    ├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4  20.45M
    ├──59 Matplotlib子图_ok.mp4  18.16M
    ├──60 本章引言_ok.mp4  4.60M
    ├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4  24.14M
    ├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4  38.43M
    ├──63 数据挖掘的方法论(CRISP-DM)_ok.mp4  21.75M
    ├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4  15.29M
    ├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4  28.43M
    ├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4  35.85M
    ├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4  32.55M
    ├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4  21.36M
    ├──69 本章引言_ok.mp4  6.42M
    ├──70 认识数据_ok.mp4  25.69M
    ├──71 描述性统计分析_ok.mp4  28.75M
    ├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4  38.34M
    ├──73 连续变量的分析方法_ok.mp4  32.21M
    ├──74 相关性分析_ok.mp4  48.01M
    ├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4  20.40M
    ├──76 事件的关系与运算_ok.mp4  17.24M
    ├──77 事件的概率_ok.mp4  20.51M
    ├──78 随机变量的分布_ok.mp4  23.23M
    ├──79 期望与方差_ok.mp4  21.46M
    ├──80 联合分布_ok.mp4  21.05M
    ├──81 条件分布与条件期望_ok.mp4  21.83M
    ├──82 正态分布_ok.mp4  15.95M
    ├──83 总体与样本_ok.mp4  26.73M
    ├──84 样本均值与方差_ok.mp4  17.13M
    ├──85 次序统计量与分位数_ok.mp4  16.52M
    ├──86 矩法估计_ok.mp4  20.84M
    ├──87 极大似然估计_ok.mp4  17.10M
    ├──88 贝叶斯估计_ok.mp4  16.55M
    ├──89 区间估计_ok.mp4  17.46M
    ├──90 假设检验_ok.mp4  22.72M
    ├──91 多元线性回归(上)_ok.mp4  22.63M
    ├──92 多元线性回归(下)_ok.mp4  23.35M
    ├──93 判别分析(上)_ok.mp4  16.46M
    ├──94 判别分析(下)_ok.mp4  17.88M
    ├──95 数据处理_ok.mp4  19.51M
    ├──96 系统聚类法_ok.mp4  17.98M
    ├──97 动态聚类法_ok.mp4  23.05M
    ├──98 主成分分析_ok.mp4  20.02M
    ├──99 样本主成分及其应用_ok.mp4  17.96M


    下载地址:

    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    温馨提示:
    1、本站所有内容均为互联网收集或网友分享或网络购买,本站不破解、不翻录任何视频!
    2、如本帖侵犯到任何版权问题,请立即告知本站,本站将及时予与删除并致以最深的歉意!
    3、本站资源仅供本站会员学习参考,不得传播及用于其他用途,学习完后请在24小时内自行删除.
    4、本站资源质量虽均经精心审查,但也难保万无一失,若发现资源有问题影响学习请一定及时点此进行问题反馈,我们会第一时间改正!
    5、若发现链接失效了请联系管理员,管理员会在2小时内修复
    6、如果有任何疑问,请加客服QQ:1300822626 2小时内回复你!
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
  • 签到天数: 340 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    3204

    帖子

    7244

    积分

    深不可测

    Rank: 9Rank: 9Rank: 9

    积分
    7244

    发表于 2024-2-18 13:48:18 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    10 小时前
  • 签到天数: 565 天

    [LV.9]以坛为家II

    1

    主题

    1266

    帖子

    4310

    积分

    傲视群雄

    Rank: 8Rank: 8

    积分
    4310

    发表于 2024-2-18 14:31:24 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    无聊
    5 小时前
  • 签到天数: 1999 天

    [LV.Master]伴坛终老

    4

    主题

    5517

    帖子

    1万

    积分

    超凡入圣

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    17255

    发表于 2024-2-18 14:47:24 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    昨天 10:40
  • 签到天数: 1695 天

    [LV.Master]伴坛终老

    0

    主题

    2426

    帖子

    9345

    积分

    超凡入圣

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    9345

    发表于 2024-2-18 16:24:18 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-10-5 21:29
  • 签到天数: 15 天

    [LV.4]偶尔看看III

    1

    主题

    56

    帖子

    161

    积分

    心领神会

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    161

    发表于 2024-2-18 20:31:15 | 显示全部楼层
    确实是难得好帖啊,顶先
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    昨天 12:38
  • 签到天数: 958 天

    [LV.10]以坛为家III

    4

    主题

    2341

    帖子

    7845

    积分

    深不可测

    Rank: 9Rank: 9Rank: 9

    积分
    7845

    发表于 2024-2-18 20:53:24 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    昨天 00:10
  • 签到天数: 282 天

    [LV.8]以坛为家I

    4

    主题

    745

    帖子

    2430

    积分

    一代宗师

    Rank: 7Rank: 7Rank: 7

    积分
    2430

    发表于 2024-2-18 21:11:01 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    11 小时前
  • 签到天数: 436 天

    [LV.9]以坛为家II

    4

    主题

    3350

    帖子

    8085

    积分

    超凡入圣

    Rank: 10Rank: 10Rank: 10

    积分
    8085

    发表于 2024-2-18 22:45:30 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    前天 09:25
  • 签到天数: 109 天

    [LV.6]常住居民II

    0

    主题

    349

    帖子

    1034

    积分

    技冠群雄

    Rank: 6Rank: 6

    积分
    1034

    发表于 2024-2-18 23:14:47 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    QQ|Archiver|小黑屋|本站代理|dmz社区

    GMT+8, 2024-12-23 11:20 , Processed in 0.151423 second(s), 38 queries .

    Powered by Discuz! X3.4 Licensed

    Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

    快速回复 返回顶部 返回列表