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标题: 百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程再次升华深度学习课程深度学习高级课程 [打印本页]

作者: admin 时间: 2020-10-23 13:36
标题: 百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程再次升华深度学习课程深度学习高级课程
百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程，再一次让我们提升了深度学习的应用场景，可以让深度学习更贴近我们的生活。回想从前几年机器学习的初步兴起，这个技术的领域发展和突破速度令人瞠目结舌，而这次的课程可以让同学们了解到百度的人脸识别技术，以及最新的商品物体检测技术，这就可以完全达到高级的无人购物等场景的应用。课程内容还有更多其他相关的技术课程等待同学们去探索。

===============课程目录===============

(1)\1-1 深度学习基础
(2)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
(3)\1-2 深度学习优化进阶
(4)\1-3 卷积神经网络
(5)\1-4 循环神经网络
(6)\1-5 高级主题
(7)\1-6 百度人脸识别
(8)\1-7 自然语言处理
(9)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
(10)\1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
(11)\1-1 深度学习基础\1.深度学习介绍
├─01_深度学习课程介绍.mp4
├─02_深度学习介绍.mp4
├─03_深度学习介绍2.mp4
(12)\1-1 深度学习基础\2.神经网络基础；目录中文件数:16个
├─01_逻辑回归介绍.mp4
├─02_逻辑回归损失函数.mp4
├─03_梯度下降算法过程以及公式.mp4
├─04_导数意义介绍.mp4
├─05_a^2函数的导数介绍.mp4
├─06_导数计算图与链式法则.mp4
├─07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数.mp4
├─08_向量化编程介绍引入.mp4
├─09_向量化编程的优势.mp4
├─10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新.mp4
├─11_正向传播与反向传播、作业介绍.mp4
├─12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实.mp4
├─13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍.mp4
├─14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播.mp4
├─15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现.mp4
├─16_总结.mp4
(13)\1-1 深度学习基础\3.浅层神经网络；目录中文件数:9个
├─01_浅层神经网络表示.mp4
├─02_浅层神经网络的前向传播.mp4
├─03_激活函数的选择.mp4
├─04_浅层神经网络的反向传播.mp4
├─05_作业介绍.mp4
├─06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
├─07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
├─08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
├─09_总结.mp4
(14)\1-1 深度学习基础\4.深层神经网络；目录中文件数:3个
├─01_深层神经网络表示.mp4
├─02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
├─03_参数初始化与超参数介绍.mp4
(15)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\1.项目架构；目录中文件数:2个
├─01_项目架构设计.mp4
├─02_训练与测试整体结构设计.mp4
(16)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\10.TFServing客户端；目录中文件数:6个
├─01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
├─02_Client：用户输入图片处理.mp4
├─03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
├─04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
├─05_Client：结果解析.mp4
├─06_Client：结果标记返回.mp4
(17)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\11.服务器部署；目录中文件数:2个
├─01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
├─02_项目总结.mp4
(18)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\2.数据接口实现；目录中文件数:5个
├─01_数据接口：商品格式转换实现.mp4
├─02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
├─03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
├─04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
├─05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4
(19)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\3.模型接口实现；目录中文件数:1个
├─01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
(20)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\4.预处理接口实现；目录中文件数:4个
├─01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
├─02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4
├─03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
├─04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
(21)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\5.训练过程实现；目录中文件数:14个
├─01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
├─02_训练：model_deploy介绍.mp4
├─03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4
├─04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
├─05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
├─06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4
├─07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
├─08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4
├─09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
├─10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4
├─11_训练：2队列设置.mp4
├─12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
├─13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
├─14_训练：训练流程总结.mp4
(22)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\6.测试过程实现；目录中文件数:2个
├─01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
├─02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4
(23)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\7.模型部署介绍；目录中文件数:2个
├─01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
├─02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
(24)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\8.导出模型；目录中文件数:2个
├─01_模型导出：模型输入输出定义.mp4
├─02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
(25)\1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署\9.打开模型服务；目录中文件数:1个
├─01_开启模型服务.mp4
(26)\1-2 深度学习优化进阶\1.多分类；目录中文件数:9个
├─01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
├─02_交叉熵损失原理.mp4
├─03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
├─04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
├─05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
├─06_案例：添加准确率.mp4
├─07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
├─08_案例：添加模型保存、预测.mp4
├─09_调整学习率带来的问题.mp4
(27)\1-2 深度学习优化进阶\2.梯度下降算法优化；目录中文件数:9个
├─01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
├─02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
├─03_指数加权平均.mp4
├─04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
├─05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
├─06_标准化输入带来的优化.mp4
├─07_作业介绍.mp4
├─08_作业讲解1.mp4
├─09_作业讲解2.mp4
(28)\1-2 深度学习优化进阶\3.深度学习正则化；目录中文件数:7个
├─01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
├─02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
├─03_Droupout过程与原理理解.mp4
├─04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
├─05_正则化作业介绍.mp4
├─06_作业讲解1.mp4
├─07_作业讲解2.mp4
(29)\1-2 深度学习优化进阶\4.神经网络调参与BN；目录中文件数:2个
├─01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
├─02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
(30)\1-3 卷积神经网络\1.卷积网络原理；目录中文件数:9个
├─01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
├─02_卷积网络结构介绍.mp4
├─03_默认卷积的运算过程.mp4
├─04_零填充.mp4
├─05_过滤器大小与步长.mp4
├─06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
├─07_卷积总结.mp4
├─08_池化层.mp4
├─09_全连接层.mp4
(31)\1-3 卷积神经网络\2.经典分类结构；目录中文件数:5个
├─01_LeNet5的计算过程详解.mp4
├─02_常见网络结构介绍.mp4
├─03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
├─04_Inception结构以及改进.mp4
├─05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
(32)\1-3 卷积神经网络\3.CNN实战；目录中文件数:3个
├─01_作业介绍.mp4
├─02_作业讲解.mp4
├─03_迁移学习.mp4
(33)\1-4 循环神经网络\1.循环神经网络；目录中文件数:12个
├─01_循环神经网络背景介绍.mp4
├─02_循环神经网络结构原理.mp4
├─03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
├─04_交叉熵损失计算.mp4
├─05_时间反向传播算法.mp4
├─06_梯度消失、案例介绍.mp4
├─07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
├─08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
├─09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
├─10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4
├─11_案例总结.mp4
├─12_GRU与LSTM介绍.mp4
(34)\1-4 循环神经网络\2.词嵌入；目录中文件数:2个
├─01_词嵌入介绍.mp4
├─02_词嵌入案例.mp4
(35)\1-4 循环神经网络\3.seq2seq与Attention机制；目录中文件数:17个
├─01_seq2seq介绍与理解.mp4
├─02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
├─03_Attention原理分析.mp4
├─04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
├─05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
├─06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
├─07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
├─08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
├─09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
├─10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
├─11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
├─12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
├─13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
├─14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
├─15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
├─16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
├─17_集束搜索介绍.mp4
(36)\1-5 高级主题\1.生产对抗网络；目录中文件数:6个
├─01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
├─02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
├─03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
├─04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
├─05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
├─06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
(37)\1-5 高级主题\2.自动编码器；目录中文件数:7个
├─01_自动编码器介绍.mp4
├─02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
├─03_案例：训练普通自编码器.mp4
├─04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
├─05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
├─06_案例：降噪编码器介绍.mp4
├─07_案例：降噪编码器案例.mp4
(38)\1-5 高级主题\3.CapsuleNet；目录中文件数:2个
├─01_CapsuleNet了解.mp4
├─02_深度学习课程总结.mp4
(39)\1-6 百度人脸识别\1.平台介绍；目录中文件数:8个
├─0_课程组成和目标.mp4
├─1_1_访问入口.mp4
├─1_2_机器学习平台_介绍.mp4
├─1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
├─1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
├─1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
├─1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
├─1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
(40)\1-6 百度人脸识别\2.图像技术之人脸识别；目录中文件数:9个
├─2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
├─2_1_2人脸识别_API.mp4
├─2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
├─2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
├─2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
├─2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4
├─2_1_7_人脸检测_边框.mp4
├─2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4
├─2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
(41)\1-6 百度人脸识别\3.图像技术之图像识别；目录中文件数:12个
├─2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
├─2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
├─2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4
├─2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
├─2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
├─2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
├─2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
├─2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
├─2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
├─2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
├─2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
├─2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
(42)\1-6 百度人脸识别\4.图像技术之文字识别；目录中文件数:10个
├─2_3_10_分类器代码.mp4
├─2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
├─2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
├─2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
├─2_3_4_车牌识别.mp4
├─2_3_5_通用票据识别.mp4
├─2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
├─2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
├─2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
├─2_3_9_创建分类器.mp4
(43)\1-6 百度人脸识别\5.语音技术；目录中文件数:4个
├─3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
├─3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
├─3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
├─3_2_1语音合成.mp4
(44)\1-6 百度人脸识别\6.自然语言处理；目录中文件数:1个
├─4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
(45)\1-6 百度人脸识别\7.人脸识别打卡案例；目录中文件数:7个
├─5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
├─5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
├─5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
├─5_1_3_案例_获取token.mp4
├─5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
├─5_1_5_案例_主程序1.mp4
├─5_1_6_案例_主程序2.mp4
(46)\1-7 自然语言处理\1.自然语言处理基础概念；目录中文件数:7个
├─0.NLP介紹.mp4
├─1.NLP的种类.mp4
├─2.端对端深度学习模型.mp4
├─3.词袋.mp4
├─4.Seq2Seq.mp4
├─5.Beam Serch Decoding.mp4
├─6.Attention.mp4
(47)\1-7 自然语言处理\2.自然语言处理基础实作-机器学习篇；目录中文件数:10个
├─1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
├─2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
├─3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
├─4.机器学习-NLTK_去除虚词(1).mp4.baiduyun.downloading
├─4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
├─5.机器学习-NLTK_词根化.mp4
├─6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
├─7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
├─8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
├─9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
(48)\1-7 自然语言处理\3.自然语言处理基础实作-深度学习篇；目录中文件数:3个
├─10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
├─11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
├─12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
(49)\1-7 自然语言处理\4.自然语言处理核心部分；目录中文件数:11个
├─1.CNN REIVEW.mp4
├─10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
├─11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
├─2.CNN CODE.mp4
├─3.RNN REVIEW.mp4
├─4.RNN CODE.mp4
├─5.LSTM.mp4
├─6.LSTM_CODE.mp4
├─7.文本分类.mp4
├─8.文本分类的方式.mp4
├─9.文本分类CNN&RNN.mp4
(50)\1-7 自然语言处理\5.实战项目-从无到有打造聊天机器人；目录中文件数:40个
├─0.chatbot.mp4
├─01.chatbot 搭建计画.mp4
├─02.chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
├─03.chatbot 下载数据集.mp4
├─04.chatbot 导入依赖包.mp4
├─05.ChatBot 读取数据.mp4
├─06.chatbot 创建对話字典.mp4
├─07. ChatBot 建立对话列表.mp4
├─08. ChatBot 问答集.mp4
├─09.ChatBot 数据初步清洗.mp4
├─10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
├─11. ChatBot 统计字频.mp4
├─12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
├─13. ChatBot 最终标记.mp4
├─14. ChatBot 逆向字典.mp4
├─15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
├─16. ChatBot 问答数列化.mp4
├─17. ChatBot 长短句.mp4
├─18. ChatBot input&output.mp4
├─19. ChatBot 处理输出.mp4
├─20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
├─21. ChatBot 解码器训练.mp4
├─22. ChatBot 解码器测试.mp4
├─23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
├─24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
├─25. ChatBot 設置超参数.mp4
├─26.ChatBot 启动运算.mp4
├─27. ChatBot 模型 input.mp4
├─28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
├─29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
├─30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
├─31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4
├─32. ChatBot 问答等长处理.mp4
├─33. ChatBot 问答数据批量.mp4
├─34. ChatBot 数据分割.mp4
├─35. ChatBot 训练.mp4
├─36. ChatBot 训练2.mp4
├─37. ChatBot 测试.mp4
├─38. ChatBot 输入修飾.mp4
├─39. ChatBot 开始聊天.mp4
(51)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\1.目标检测概述；目录中文件数:8个
├─01_课程要求以及目标.mp4
├─02_项目演示结果.mp4
├─03_项目结构以及课程安排.mp4
├─04_图像识别背景.mp4
├─05_目标检测的定义和技术历史.mp4
├─06_目标检测应用场景.mp4
├─07_目标检测算法原理铺垫.mp4
├─08_目标检测任务描述.mp4
(52)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\2.RCNN原理；目录中文件数:8个
├─01_Overfeat模型.mp4
├─02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
├─03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
├─04_RCNN：SVM分类器.mp4
├─05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
├─06_RCNN：候选区域修正.mp4
├─07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4
├─08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4
(53)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\3.SPPNet原理；目录中文件数:4个
├─01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
├─02_SPPNet：映射.mp4
├─03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
├─04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
(54)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\4.FastRCNN原理；目录中文件数:4个
├─01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
├─02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
├─03_FastRCNN：多任务损失.mp4
├─04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
(55)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\5.FasterRCNN原理；目录中文件数:3个
├─01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4
├─02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
├─03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4
(56)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\6.YOLO原理；目录中文件数:4个
├─01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
├─02_YOLO：单元格原理过程.mp4
├─03_YOLO：训练过程样本标记.mp4
├─04_YOLO：总结.mp4
(57)\1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理\7.SSD原理；目录中文件数:5个
├─01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
├─02_SSD：localization与confidence.mp4
├─03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
├─04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
├─05_第一阶段算法总结.mp4
(58)\1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理\1.数据集标记；目录中文件数:2个
├─01_目标检测数据集介绍.mp4
├─02_商品数据集标记.mp4
(59)\1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理\2.数据集格式转换；目录中文件数:5个
├─01_数据集格式转换介绍.mp4
├─02_格式转换：代码介绍.mp4
├─03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
├─04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
├─05_格式转换：example封装、总结.mp4
(60)\1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理\3.TFRecords读取；目录中文件数:4个
├─01_slim库介绍.mp4
├─02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
├─03_TFRecord读取：provider读取.mp4
├─04_第二阶段总结.mp4

作者: chinaboychb 时间: 2020-10-23 17:32
百度人脸识别技术+商品物体检测场景实战课程再次升华深度学习课程深度学习高级课程

作者: king_hua 时间: 2020-10-24 00:11
啥也不说了，楼主就是给力！支持吾爱编程网！

作者: 超大红细胞 时间: 2020-10-25 12:52
看帖看完了至少要顶一下，还可以加入到淘帖哦！支持吾爱编程网！

作者: jie305998 时间: 2020-11-4 22:32
哥顶的不是帖子，是寂寞！支持吾爱编程网！

作者: Yoshotm 时间: 2020-11-10 21:45
看了LZ的帖子，我只想说一句很好很强大！支持吾爱编程网！

作者: E600 时间: 2021-1-17 16:14
感谢博主分享

作者: songlaf 时间: 2021-10-17 19:30
膜拜神贴，后面的请保持队形~支持吾爱编程网！

作者: jianwyr 时间: 2021-11-7 19:29
不管你信不信，反正我是信了。支持吾爱编程网！

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