贪心学院计算机视觉CV课程

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  • TA的每日心情
    难过
    2018-8-28 00:36
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2019-10-29 21:09:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程目录
            任务100:道路行车道检测代码讲解.mp4' @& X. ]+ _1 Z, S
    5 J/ c, s% B3 B$ C0 S
            任务101:在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp42 G! Z" h( h9 S2 Y" R
    : m/ ~3 P- _$ D% H: Y" S
            任务102:项目介绍.mp4  H4 `; p+ r) D3 v8 M: H
    8 y% j1 [* {  Z
            任务103:交通指示牌识别的简介.mp4, X: Z  c9 k# N7 V+ ^5 H
      |2 c9 W, x1 R
            任务104:交通指示牌识别课程的编程任务.mp4

            任务105:如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4- P) j' O) V! r0 \6 h4 W

            任务106:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4( e7 W4 r+ `) r

            任务107:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02.mp4

            任务108:色彩空间转换.mp4

            任务109:直方图均衡.mp4! B0 ?1 {9 F- Q6 ^2 P$ w; f

            任务10:问答环节.mp4

            任务110:图像标准化.mp4  @, L8 K0 Y4 r0 r

            任务111:使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4( W8 E8 I: F1 n( ^9 c, H; v: f

            任务112:作业上传的要求.mp4/ q' r  ], p4 k6 y* Y0 ^

            任务113:介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4
    : |6 k$ c) f) s1 u" o
            任务114:代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4/ F9 T7 I* y. V
    $ l3 f/ f8 B2 z7 T) M$ u8 [
            任务115:卷积神经网络的数学原理01.mp48 {1 R; m2 R1 h9 J, A/ d8 ]$ J
    * J6 ]- ]# D; z! W1 g1 Z# M* K6 y
            任务116:卷积神经网络的数学原理02.mp44 i/ f2 C2 b( E. Y2 A1 V

            任务117:深度学习调参-直播-01.mp4& z9 V0 P) C9 ?# H, t/ v) o8 `

            任务118:深度学习调参-直播-02.mp41 n5 c) X: W0 [2 I7 B5 N# ?

            任务119:深度学习调参-直播-03.mp4, \0 a: P1 @, ~

            任务11:环境安装.mp41 m' A) T% b+ t$ ]4 `; L

            任务120:卷积层的启发.mp4
    , N7 Q$ `6 w8 T6 v$ ]( [& \
            任务121:卷积层的定量分析.mp46 t5 ^; D1 }: D4 g; @  r

            任务122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4

            任务123:多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4& ~: [* B) J1 A6 |/ m
    & ?$ U9 t( ^/ Y' L# I6 k3 u
            任务124:池化层的原理 定量分析.mp4

            任务125:卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4/ U5 c  I2 p' k' w  i6 ^' z
    3 |5 m- j! s  n) Y! N5 J
            任务126:卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4: Y& L5 r! F0 _* i0 N3 R" c0 J
    ! P1 T# w7 e! i  p
            任务127:基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4! Q8 ]6 L1 m: r* _4 C  Z

            任务128:AlexNet的结构分析.mp4

            任务129:ZFNet的结构分析.mp4
    & B2 n# Z5 j9 [4 W
            任务12:二元分类问题.mp4

            任务130:VGG的结构分析.mp4' T* M. G+ s; f9 e( I

            任务131:GoogleNet Inception的结构分析.mp4

            任务132:Inception V3的结构分析.mp4

            任务133:ResNet的结构分析.mp4

            任务134:ResNet的代码实现.mp41 u8 y4 ~/ m" p

            任务135:基于内容的图像搜索理论基础.mp4

            任务136:基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4, u4 v$ n8 O" n5 z5 `

            任务137:使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp48 N+ a! F" p$ w6 p

            任务138:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-01.mp4& y7 l2 \. U1 B3 r# I1 w6 y1 R

            任务139:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-02.mp4" _( [1 J5 d0 j
    2 T* a! Y" b4 C( N+ l- J
            任务13:逻辑函数.mp4' t/ M4 o% p* m

            任务140:项目介绍.mp4

            任务141:自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4  ?. p7 f, r2 n3 O; t5 q2 s5 J, H

            任务142:如何收集训练数据.mp49 z" c" F0 s! W$ m% r0 `* g
            任务143:理解分析训练数据.mp4
            任务144:自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4. b/ }' [$ b& l9 z7 _+ ~
            任务145:提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化.mp4
            任务146:探索数据01.mp4
            任务147:探索数据02.mp4# U: \4 v' ]& H1 g3 T1 x5 i
            任务148:图像增强01.mp4
            任务149:图像增强02.mp4
            任务14:指数与对数 、逻辑回归.mp48 I% F" e, ]5 D0 i
            任务150:解决数据不平衡的问题 DataGenerator的应用.mp4
            任务151:网络结构实例.mp4
            任务152: 图像增强部分的代码讲解.mp4
            任务153:DataGenerator部分的代码讲解.mp4! X* ~1 A" }( U( b& K0 o1 C
            任务154:网络结构实现部分的代码讲解.mp47 v% Y* z* |/ e& H3 Q
            任务155:方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4
            任务156:使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解.mp4
            任务157:模拟器自动驾驶的展示.mp42 p9 Y+ D1 i/ c  Y6 y( h% H
            任务158:通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题.mp4! _) q  b. L0 Y* ~: p
            任务159:如何安装Python 连接模拟器的Python 库.mp4
            任务15:示例.mp4
            任务160:windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp43 B6 f  g* u, Z+ K
            任务161:mac 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
            任务162:目标识别综述.mp4
            任务163:基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4& T; C4 r" Q1 @6 D; q: D4 x, e
            任务164:Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4
            任务165:R-CNN的工作原理.mp40 m0 _/ o! S) T

            任务166:R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理.mp4
    4 I5 u: N8 {( S5 w+ J7 \% D4 @
            任务167:R-CNN的不足之处.mp4. _- t. x  n/ @4 e
    , w: F; a7 G" z# I
            任务168:Fast R-CNN详解.mp48 m5 W) U, I1 t& N& u5 A

            任务169:Faster R-CNN Region Proposal Network.mp41 T- i' L& ~% x. d: w9 v' v2 |
    2 ]9 V, k9 a- a  w: F, W
            任务16:损失函数.mp4/ u/ [7 ~' E6 V1 t3 n* u
    6 h; m# n+ ~- S2 k9 g
            任务170:R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结.mp4) N' H  T: \  j3 e0 J

            任务171:目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4* f5 \# N7 F, O

            任务172:SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4
    ' y6 f+ P# |/ c8 Y/ G+ r
            任务173:SSD的网络结构.mp44 ?& x: v# }! d/ {6 \, ?1 z
    2 P2 r7 T' c6 f- A; B! c
            任务174:如何使用卷积作为最后的预测层.mp4
    1 Z2 q+ [1 ^+ Y$ n0 F) G
            任务175:SSD的训练过程.mp4
    3 Q! @9 J+ b3 x: g8 m6 W& U* r
            任务176:SSD的实验结果分析.mp4% _6 I: E5 p. R6 S: m8 N
    & Z* y0 l6 R/ p9 E2 _' l0 O: d
            任务177:VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4

            任务178:SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4

            任务179:使用卷积作为最后的预测层详解.mp4
    7 }/ g# o* P, r3 ^: S! y/ V
            任务17:损失函数推演.mp4
    6 M' V- `% h, V
            任务180:SSD定位损失函数详解.mp4+ x+ M5 f. [. v% c$ ?6 I+ }1 K" b) \( @
    , H; d3 m2 {$ I& W3 z# y% c
            任务181:SSD中Anchor尺寸 宽高比 中心位置的确定.mp4

            任务182:SSD中分类损失函数详解.mp4

            任务183:Non-Max Suppression的原理.mp4

            任务184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4: y3 B6 E, l6 U: u

            任务185:图像分割简介.mp4

            任务186:基于深度学习的图像分割U-Net的原理.mp4

            任务187:Transposed Convolution原理与运用.mp4% x, ?- G% x4 c% N/ d# v

            任务188:U-Net的代码讲解.mp4
    ' [% h3 N0 x$ J+ e) M" m! Q  i
            任务189:图像生成的原理.mp4
    5 ^3 K' z, {4 n0 p/ j
            任务18:梯度下降法.mp4
    ) z) U  j7 N3 ]6 s$ R! f, r
            任务190:使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4

            任务191:图像风格转移的原理.mp46 b0 P0 L# b! L- b4 [3 M# H/ P

            任务192:使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解.mp4, i- O$ F0 t7 |4 C
    + t- P, Y3 x; p. Z8 Q
            任务193:SSD的原理回顾.mp49 Q5 |' g* n# Z! X

            任务194:编程项目的训练数据介绍.mp49 v, b( G' q% K& g9 p  i# m8 [
    / W1 q; e# g: g4 R; B8 \- ~
            任务195:对SSD模型对产生Anchor有影响的参数讲解.mp48 K5 I/ t2 A9 z$ Z1 d7 f

            任务196:对候选框精选处理有影响的参数讲解.mp43 p& @  j- r2 D+ w
    0 X+ h, l9 S- j( k/ i0 [9 d: |* v
            任务197:对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4: `6 P& y1 X& d. u1 N" B2 y6 h+ a
            任务198:具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4: S9 K8 u& L2 m2 p
            任务199:编译模型, 使用模型做预测.mp4! O7 h! c" N7 q0 _! U( r/ r
            任务19:应用.mp4
            任务1:机器学习、深度学习简介.mp45 j; t6 }! `2 ?6 q% D. h
            任务200:SSD解码的实现.mp4
            任务201:帮助函数IoU, 坐标转换, SSD损失函数, Non-Max-Suppression的实现.mp4
            任务202:二值化神经网络的简介.mp4
            任务203:二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理.mp4
            任务204:二值化网络的训练算法.mp4. K3 E9 v7 P7 U8 o- i; }
            任务205:二值化网络的实验结果.mp43 E' E# m  z3 x; i
            任务206:二值化全连接网络的代码讲解.mp4
            任务207:DropoutNoScale层的实现.mp4
            任务208:BinaryDense层的实现.mp4
            任务209:二值化卷积神经网络的代码讲解.mp4
            任务20:直播答疑.mp4; E/ L& C0 s; e
            任务210:项目作业要求.mp4: m9 Z9 I1 G& A4 f9 w2 k
            任务211:神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4
            任务212:MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析.mp4
            任务213:ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4
            任务214:EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理计算量分析和实验效果.mp4
            任务215:lightweight-network答疑时间.mp4
            任务216:回顾EffNet的原理.mp4
            任务217:EffNet的代码讲解.mp4
            任务218:One-Shot Learning 的意义和工作原理.mp4! B) D5 I- ]& y
            任务219:用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍.mp4
            任务21:自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4  i4 J  t2 N1 R/ }- F
            任务220:Siamese 深度神经网络的实验和结果分析.mp47 j: b! @; X3 K4 }* B0 H6 m
            任务221:Transposed Convolution 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现.mp4  f2 k6 P# a* w, m1 G  M) t
            任务222:Transposed Convolution 的梯度推导.mp4
            任务223:将卷积核转换为Toeplitz Matrix用于矩阵乘法实现Transposed.mp4% {9 r: H4 t% u2 ^: H" j
            任务224:同学对课程的效果反馈调查.mp4' i( F" D6 K2 \6 X1 F6 |( D, B2 z
            任务225:使用 Siamese 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍.mp4! ]8 @. K) H* J& Y3 u
            任务226:PyTorch 基础教程.mp4
            任务227:Siamese One-Shot learning 知识回顾.mp4( I1 t2 R* z8 F! v8 w5 p
            任务228:使用 PyTorch torchvision 库高效读取数据.mp4: C5 [5 y( U8 O. [) `* @3 A
            任务229:使用 PyTorch 定义 Siamese 网络结构.mp4) D. U' x% I- e# H' a/ E7 v% `% n
            任务22:使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp47 |4 n2 B2 t* Y% o1 t- N; s# g
            任务230:使用 PyTorch 写训练网络的代码.mp40 |6 U2 m+ k* |6 m) S* ]5 Y5 _( M
            任务231:使用 PyTorch 写测试网络的代码.mp4
            任务23:数据预处理 数据增强.mp4
            任务24:建立BatchGenerator高效读取数据.mp4
            任务25:训练网络 保存训练的中间过程数据.mp4& P! `1 m% K" Z& S4 E0 B
            任务26:查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合.mp4
            任务27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Python库Keras的介绍.mp46 w" q. |4 |5 I0 P4 y0 j- e
            任务28:使用Pandas读取鸢尾花数据集, 使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4
            任务29:使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp48 q. P8 h( B7 f& j" D
            任务2:深度学习的发展历史.mp45 q3 ]/ E: o" y! _2 z! E
            任务30:训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.mp4
            任务31:神经网络数学原理(1): 神经网络的结点,权值,激活函数.mp4
            任务32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Feed Forward)算法.mp4
            任务33:神经网络数学原理(3):神经网络的前馈(Feed Forward)算法续,Softmax层的数值问题.mp47 m2 s) ^8 c0 o9 t) Z
            任务34:神经网络数学原理(4):神经网络BP(误差反向传播)算法.mp49 D1 E7 T4 f$ a6 h6 r, J  ^' f
            任务35:神经网络数学原理(5):神经网络BP(误差反向传递)算法续.mp4  m5 H+ u4 K9 c4 R: w; ]
            任务36:神经网络数学原理(6):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递).mp4
            任务37:神经网络数学原理(7):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递)续.mp4
            任务38:Neural.Network.Loss-直播01.mp44 Z7 E: l2 z! V5 e& p" J
            任务39:Neural.Network.Loss-直播02.mp4
            任务3:现代深度学习的典型例子.mp4
            任务40:Neural.Network.Loss-直播03.mp4
            任务41:梯度消亡.mp4. H% D8 y+ O7 x- J) C% b- L- ?
            任务42:梯度消亡问题分析.mp4
            任务43:梯度消亡解决方案.mp4, L. |( d4 M/ N2 j+ N
            任务44:过拟合.mp4
            任务45:DropOut 训练.mp4
            任务46:正则化.mp4
            任务47:最大范数约束 神经元的初始化.mp4
            任务48:作业讲解与答疑-01.mp4+ D9 q$ s" \# B3 T) F2 M
            任务49:作业讲解与答疑-02.mp4( J+ R' l# u  j
            任务4:深度学习在计算机视觉中的应用.mp4
            任务50:为什么需要递归神经网络?.mp4
            任务51:递归神经网络介绍.mp4& M& u& j0 t: [5 d
            任务52:语言模型.mp40 i# K( J6 q1 X7 ?
            任务53:RNN的深度.mp4: \1 c4 c; S5 [1 z9 }! x; V
            任务54:梯度爆炸和梯度消失.mp4: B9 i: I" H4 S% G
            任务55:Gradient Clipping.mp4( e2 T% E# s( C3 t% Z8 q+ ?
            任务56:LSTM的介绍.mp44 o* o: Q3 S. L; s, M- c1 j
            任务57:LSTM的应用.mp4
            任务58:Bi-Directional LSTM.mp4. q, O& I7 s. f& v
            任务59:Gated Recurrent Unit.mp4
            任务5:深度学习的总结.mp4
            任务60:机器翻译.mp4
            任务61:Multimodal Learning.mp4+ e4 K1 e+ N" h  F8 W' P" \
            任务62:Seq2Seq模型.mp4
            任务63:回顾RNN与LSTM.mp47 p$ M5 z- O' c+ n; i  k+ p! t+ l
            任务64:Attention for Image Captioning.mp40 d9 d; a, k: |3 z
            任务65:Attention for Machine Translation.mp4: J& g* n# K* }6 Q
            任务66:Self-Attention.mp4
            任务67:Attention总结.mp43 P2 i  B" u( z( K' O, D% ^
            任务68:neural network optimizer直播-01.mp4
            任务69:neural network optimizer直播-02.mp48 c! j1 w4 I% q. [. a
            任务6:开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp47 S! P" ^0 |- j# S9 ~. Z+ B
            任务70:neural network optimizer直播-03.mp4
            任务71:项目介绍.mp4

            任务72:看图说话任务一-01.mp4) D  {: v5 |% ^, q

            任务73:看图说话任务一-02.mp4
    # P* E9 R. ~7 p
            任务74:看图说话任务一-03.mp4

            任务75:任务介绍.mp4
    1 I! ~  ?9 A  ]( g% @/ n; t# J" h
            任务76:如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4" f4 ]5 d  v$ b2 S* }
    ; f' z0 D" U! m: W# r
            任务77:如何实现“load_vgg16_model”函数.mp4) T) s( Q. b0 h/ e0 `

            任务78:如何实现“extract_features”函数.mp4: E( m4 K: a$ D& V9 m
    . t1 m3 D. w* ~# `0 G1 z
            任务79:创建Tokenizer01.mp45 b( W0 W$ B# V# ~+ G- h" K

            任务7:GPU驱动程序安装.mp4

            任务80:创建Tokenizer02.mp4) w  K, y% r, e' N7 b0 |' l* }

            任务81:产生模型需要的输入数据01.mp4) Y& Y  Y5 x" |# B4 z  w
    5 Z! c; x( J% b& m5 a
            任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4

            任务83:任务的概述.mp4

            任务84:Input Embedding和Dropout层介绍.mp46 _9 v5 B5 }: _) W: S* [! o, R. V+ S
    5 `6 c3 \$ a6 E3 Y2 h
            任务85:LSTM Add层的介绍.mp4
    ( c* M. V7 ~" U5 q8 ^7 _% U
            任务86:如何训练模型.mp4! f- `1 ^) |" T/ D9 f- x8 k- D
    ) m4 e' r& K% C0 r
            任务87:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01.mp4

            任务88:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02.mp4
    : c1 ^3 }' y. ?: [# p3 U
            任务89:如何调用generate_caption函数.mp4

            任务8:CUDA的安装.mp4

            任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4
    " W( s2 J( F( g! z. Z3 z2 Y; R
            任务91:读取和显示数字图像.mp45 N, y, ?2 @; T1 f8 m/ k" {
    6 b2 g4 U7 f4 n& |# o) m! @
            任务92:数字图像大小缩放.mp4
    ( ^! K5 \5 y* Y2 ]; ^8 O: ?" R0 d9 A
            任务93:数字图像直方图均衡.mp4: i5 S' L) V0 D( d
    1 C5 e6 z& y$ N) U) F
            任务94:图像去噪声.mp4$ H) r% _! e0 W) b$ ]. d

            任务95:图像边缘检测.mp4
    $ o$ E" ^. V" C
            任务96:图像关键点检测.mp4

            任务97:道路行车道检测简介.mp4
    9 F4 D) V$ Q3 f3 t. m1 T
            任务98:Canny边缘检测.mp4! `- K, s  C$ u) C: E0 m6 r5 ^" d
    4 M8 n7 d7 h3 H/ q1 I/ _
            任务99:霍夫变换用于直线检测.mp4

            任务9:cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.mp4



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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-10-30 07:11:55 | 显示全部楼层
    确实是难得好帖啊,顶先
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  • TA的每日心情
    开心
    7 小时前
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2019-10-30 11:26:23 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-10-31 20:31:54 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-10-31 22:18:10 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-11-1 18:40:54 | 显示全部楼层
    项先,再看看
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  • TA的每日心情
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    发表于 2019-11-2 18:32:14 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
    开心
    11 小时前
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2019-11-3 07:17:53 | 显示全部楼层
    确实是难得好帖啊,顶先
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2019-11-5 07:44
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    发表于 2019-11-3 13:08:15 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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