收起左侧

[机器学习] python数据分析与机器学习实战2017年7月

479
回复
3950
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情

    19 小时前
  • 签到天数: 474 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2017-10-9 02:16:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    python数据分析与机器学习实战
    2017年7月新课  课程总时长:11小时12分钟
    适用人群/ m  D$ \# |1 Z" j5 ~( d7 o
    数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
    5 `* b) G) L# K+ u课程概述  i) Q3 B& {# d- _1 B
    课程概述:
    ! M, J1 S4 |3 ~  M$ ]9 E$ _使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。3 [7 n; r) S4 N* R: C) t  E, b

    5 Q( D& j- J- _. `) U课程特色:
    / ]' _6 M$ }. \% W6 H8 a1.        通俗易懂,快速入门
    ; \0 b  \3 n! G0 C" M对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释,实例演示。6 E$ W& T& }+ m# i+ \- M
    2.        Python主导,实用高效2 K/ h; I- \8 @2 r" a
    使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。& M1 \& |6 R( D' U& `( h
    3.        案例为师,实战护航4 _( b' X+ z' D3 y  i" A& G4 A
    基于真实数据集,从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。' X/ [0 G2 i# f! J) |) h; r
    4.        持续更新,一劳永逸
    7 ?# h; D) N6 [5 i; h3 ^( VPython数据分析与机器学习课程会支持更新下去,逐步加入更多算法与案例。
    , l9 ^2 x; V$ U+ g0 Q9 f) Q6 d% a. m
    课程学习路线图:2 {# U. S& u. D) ^+ y

    - @- N# k' E' N8 E$ x3 l
    , i3 P3 t5 H; z0 T  R4 V! i* r目录
    5 Q% l* _' Q6 ^0 Q章节1: Python科学计算库-Numpy
    8 u& E' c8 n6 W* @$ Z+ h7 u        课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46, K4 D: i" {- T/ H4 Q2 o
            课时2机器学习概述  10:04
    ) D! T+ J( s+ }        课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)  13:10
    + [+ _; f5 t) E- D$ z        课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
    5 j$ Y9 @9 J, t, s% Q- I& y) k  L        课时5科学计算库Numpy  10:32
    ) p; \7 Z. ^9 C( _; |        课时6Numpy基础结构  10:41
    $ L3 x6 |4 H0 d$ P; N        课时7Numpy矩阵基础  05:55
    7 u8 Z. X! I3 b( U        课时8Numpy常用函数  12:02+ d* H& ^' R# {9 t! Y$ u' |, |
            课时9矩阵常用操作  10:18) a' {. F) q" ~
            课时10不同复制操作对比  10:49' J# E3 _) g7 f* v& Z; m) q
    , k5 l5 {2 E$ M; @
    章节2: python数据分析处理库-Pandas" _: Z+ W+ }3 A: k, N! Q
            课时11Pandas数据读取  11:50
    / E3 v2 l3 X8 [" N9 _5 Y        课时12Pandas索引与计算  10:26
    5 {" f9 u9 a+ c, j& n        课时13Pandas数据预处理实例  13:01( X: c6 |4 @; P
            课时14Pandas常用预处理方法  11:113 _/ v9 e% S( }8 @& L
            课时15Pandas自定义函数  07:446 u+ O( j, v* l7 o0 A+ M
            课时16Series结构  12:291 J0 i7 ~. t0 H; o  W' t

    $ P  _* f. ]: m5 C- T9 x/ J( S章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
    % N" S+ _7 u* u8 }9 e        课时17折线图绘制  08:25* k/ S7 C6 g8 J8 d
            课时18子图操作  14:05
    ; Q% p$ T) H1 N7 z2 W$ T) T5 |0 ^        课时19条形图与散点图  10:12
    2 e; c! u% ?. h2 F  V4 E        课时20柱形图与盒图  10:17
    3 U) F% \  r$ c: M3 ?        课时21细节设置  06:13
    8 L! P6 @$ `: U1 Q3 W* \
    5 T. e3 m2 f8 o$ K3 R章节4: Python可视化库Seaborn. p. R) {; Y+ C8 g: n5 D, O  U
            课时22Seaborn简介  02:44
    ( A  n: a, ?8 w/ D3 r( S        课时23整体布局风格设置  07:484 u; c% p, r) p' S
            课时24风格细节设置  06:50
    + c) P' H  b& R4 \0 J( j% }        课时25调色板  10:40
      }: {$ _  O' j7 v/ g: D) X        课时26调色板颜色设置  08:18
    4 x" k3 l: C4 _9 c        课时27单变量分析绘图  09:38
    $ e# R& E' W; l5 z/ F+ q# p3 H7 `; ?        课时28回归分析绘图  08:53
    % W* W: N$ D' [9 W, x        课时29多变量分析绘图  10:36/ d2 [/ `- v( X' d6 n) a% t
            课时30分类属性绘图  09:40
    " s7 W7 R% Y6 Y# r. K7 e) M. x5 q        课时31Facetgrid使用方法  08:508 u7 e, r+ A* n
            课时32Facetgrid绘制多变量  08:30, h/ ]' F; Q/ j
            课时33热度图绘制  14:19
    & X; P" [5 O( y( [, n! p( c7 d
    2 ~) c3 p& P* e1 q" x2 o# o章节5: 回归算法
    , `% e5 p, k' r8 i8 m5 c        课时34回归算法综述  09:423 I0 w0 L. p' i7 V* A& X, t4 V
            课时35回归误差原理推导  13:01% `3 V0 Y& C7 d+ `5 b) s" d
            课时36回归算法如何得出最优解  12:05
    2 s$ n# A* v/ ~, c        课时37基于公式推导完成简易线性回归  08:40/ _  q+ `4 z, U- F) ?
            课时38逻辑回归与梯度下降  16:591 p! n) A5 I& O; d
            课时39使用梯度下降求解回归问题  15:13
    - v$ ?( O9 P* q9 e) w/ i, h' K* V* i5 l, S! H# G
    章节6: 决策树
    : Z- T2 B9 P5 x: T. u& c! E5 o! X. q1 G        课时40决策树算法综述  09:40
    9 j0 u+ ?: T  m$ ]6 R: W& `        课时41决策树熵原理  13:20
    6 L$ R+ a& E0 O8 ]        课时42决策树构造实例  11:002 X2 @* F, ^- F" l9 f' |8 k
            课时43信息增益原理  05:27
    4 {9 W; d) D0 ^9 ?2 S& y" G' R        课时44信息增益率的作用  16:39
    # t) u; H" @2 I0 K3 u' |4 b1 Y9 q        课时45决策树剪枝策略  12:08
    7 I  c# A  [* B, |4 _3 ?0 y+ X0 g3 Z5 T        课时46随机森林模型  09:15
    + _; f9 ?! n- o& J9 {        课时47决策树参数详解  17:49. w) R& O8 Z9 e9 X

    0 i. ~) }5 C3 X. \; N  F) w章节7: 贝叶斯算法; ~! m, c* k; p
            课时48贝叶斯算法概述  06:58% x+ ~+ a, r- Y
            课时49贝叶斯推导实例  07:38" p% T) ~5 b0 E; B0 n. Q2 W( R' }
            课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:46+ F: C7 S- z6 C8 i4 }* G
            课时51垃圾邮件过滤实例  14:10
    3 o+ ~, M$ o/ n. z) @$ A% R! a        课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:211 a  b0 h- u# j

    ! S) ~+ Q; b+ D2 e2 w章节8: 支持向量机$ r2 y2 v8 B& m1 P" Z9 G! \
            课时53支持向量机要解决的问题  12:01
    # {5 H# q) r) Y$ d1 }+ j        课时54支持向量机目标函数  10:01
    5 `: r6 X0 b, u! K* \$ M- O1 d        课时55支持向量机目标函数求解  10:05, Y' r+ f! E6 J. g$ a2 p
            课时56支持向量机求解实例  14:18' T$ V& X: ]& d/ `* q
            课时57支持向量机软间隔问题  06:55
    : Z3 k" H$ X+ x; V; _4 }        课时58支持向量核变换  10:172 v1 h9 z! x1 a; S
            课时59SMO算法求解支持向量机  29:29  P, L6 P# f* L5 Y) D4 y/ ~
    4 |; ~" e3 K7 |& \! \' F7 C5 }" S
    章节9: 神经网络3 A/ I5 j5 C: g$ R6 }1 z
            课时60初识神经网络  11:28
    3 b, M0 ]5 P" P2 A2 D        课时61计算机视觉所面临的挑战  09:40
    ) ]( G4 q, r! T0 [  s7 K+ j9 E        课时62K近邻尝试图像分类  10:01* M, Z/ S! b# _1 b, D, K4 T
            课时63超参数的作用  10:318 x5 Y6 U4 k$ K4 m+ }: M7 }
            课时64线性分类原理  09:35* _; ?& O( v" R: r5 w
            课时65神经网络-损失函数  09:18. {6 K! [/ r) {( G
            课时66神经网络-正则化惩罚项  07:19
    ; F3 v0 U8 _1 g' L+ [: O        课时67神经网络-softmax分类器  13:39
    3 D3 [( {+ E9 |* @0 B5 {5 \        课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
    ' p& C% b- \# |2 V$ E: D5 Z        课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:493 B# w+ s0 G3 M
            课时70神经网络-反向传播  15:17- [. I7 w0 U- y2 j; N( \
            课时71神经网络架构  10:11$ c% {9 z6 d9 [  L# |
            课时72神经网络实例演示  10:39  U9 u  u: P% L% m8 {
            课时73神经网络过拟合解决方案  15:54$ h5 Y" s+ g% c6 g, F9 {/ h
            课时74感受神经网络的强大  11:30
    * ~/ ?  M6 {; Y" f1 g" u( L" I' l: T. @5 c# Z3 X7 A, r$ d
    章节10: Xgboost集成算法' Y8 r% d/ B- ~
            课时75集成算法思想  05:35
    1 x; C/ w9 F/ A6 @( K6 m9 q5 g        课时76xgboost基本原理  11:07+ G$ A, \+ ]  S2 J$ Q
            课时77xgboost目标函数推导  12:18
    6 T7 v8 f7 W% |/ p1 m' f" c& i        课时78xgboost求解实例  11:29
    3 S% h5 l! Y9 u# w* ~5 P7 K        课时79xgboost安装  03:324 u, ?& F, ^9 L- Y: z% p. [, e
            课时80xgboost实战演示  14:44
    1 M  e, X: u2 v+ c( V        课时81Adaboost算法概述  13:01
    4 M& ~" v' U# m6 r: Z6 Q6 \' c. @" @! K, _
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
    . u) r- v+ e1 G6 j, |5 A5 |        课时82自然语言处理与深度学习  11:58* O; g" @6 J! \/ z& B# R
            课时83语言模型  06:16( ]* q& `' W4 w3 r9 c: Q- d: T1 h
            课时84-N-gram模型  08:32
    4 _6 w2 u( @7 A+ p0 u        课时85词向量  09:28
    + o' h3 B$ p) L$ }: k) y        课时86神经网络模型  10:03
    * Z- u4 J; _) W' h/ s' E) ^  ~        课时87Hierarchical Softmax  10:014 J1 V* z' A0 l" r* X6 L
            课时88CBOW模型实例  11:21/ i+ t' W: g+ @% K0 g# A
            课时89CBOW求解目标  05:39
    , c- x: {! _! `9 F+ w        课时90梯度上升求解  10:11
    $ y3 R) e- F/ `3 Y6 ]  j9 a        课时91负采样模型  07:15
    6 C' v7 v7 ~! X# ^  S/ M/ H$ [, p7 @4 _. A+ v8 T1 L/ m8 }/ k
    章节12: K近邻与聚类
    8 z* I/ q$ G7 C7 n2 J: z: G        课时92无监督聚类问题  16:04
    3 a: ?6 N# T9 n( c1 [        课时93聚类结果与离群点分析  12:55
    7 Q+ T' ]& [6 w4 u+ j# \        课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23: z6 h& z1 W! T$ s+ I
            课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58
    # ^. Q$ K; o! J* g5 I+ @/ U        课时96K近邻算法原理  12:34  [& |# o( [7 C. w+ O  G
            课时97K近邻算法代码实现  18:44
    : i. l& W0 z6 w( Q! M: C9 ~+ D# v1 }9 m6 `
    章节13: PCA降维与SVD矩阵分解. c) b7 H* e0 c" U' h
            课时98PCA基本原理  10:48
    3 s) i+ Z* b% m        课时99PCA实例  08:34. p' ~9 P) V/ r+ ^, j
            课时100SVD奇异值分解原理  10:08
    9 h# r. O- b1 Z, K% Y4 u        课时101SVD推荐系统应用实例  13:31
    1 m0 M2 W+ l0 `5 |
    . s# X8 {" c3 ^; R! n- l: X. G6 }章节14: scikit-learn模型建立与评估
    0 {' u0 ]/ m9 Z- Y2 C        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09' A2 Z: o( z% t% D+ U
            课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:02
    2 v8 ?* e: u/ N        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12+ V+ s! i" k( M) r: z$ i$ u2 c5 z
            课时105 模型效果衡量标准  20:09
    ) |$ R% o9 |4 u0 j# `+ S: ?3 H        课时106ROC指标与测试集的价值  14:31
    4 N0 ^$ n! l5 L5 L        课时107交叉验证  15:15
    ' O0 T( F# z% z# h        课时108多类别问题  15:524 ?' u# z  t- _% l& K, f, F& n
    7 P! e2 z* b- F
    章节15: Python库分析科比生涯数据3 c2 h9 |7 O0 q- Z  V# p
            课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45
    ' g# H' L! t+ w8 G: _: v8 y        课时110特征数据可视化展示  11:41
    ( t" L7 i  Z' h$ e        课时111数据预处理  12:32
    . V" Y3 [- D3 Y3 `& l0 }) U3 {        课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12
    0 {% J4 c: P4 q. F3 X" d8 _: Z4 D* t  y$ w, C4 A8 x- D; [0 D4 D+ [  c$ i
    章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测
    . p! N+ m) r4 V! k2 [        课时113船员数据分析  11:02
    " ?+ D5 {' r& L  S. y        课时114数据预处理  11:39
    9 K) z) E/ {0 ]7 E        课时115使用回归算法进行预测  12:13$ n' ~! d1 |- t
            课时116使用随机森林改进模型  13:25
    ! u+ F7 K& r, Y6 W9 g        课时117随机森林特征重要性分析  15:55; a& I3 U8 [9 O+ L

    : X  u% _% w6 F1 N0 [. W章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
    , H2 D* F) L; {3 w) B        课时118案例背景和目标  08:32
    - e5 M% U; e* w3 `% _- s, B        课时119样本不均衡解决方案  10:18; J# o/ B' ]$ |- N" Q+ m& V
            课时120下采样策略  06:36
    / X& D" G. j- w( A" C: ^        课时121交叉验证  13:03
    & i% d3 C) }. ~( r- B$ [8 R        课时122模型评估方法  13:06
    , m6 h1 g0 h: A! }6 Z; y        课时123正则化惩罚  08:096 e9 ]/ S+ E' `; L0 g( {
            课时124逻辑回归模型  07:37
    0 H( v1 s" \& I2 ~5 p5 N& d4 `        课时125混淆矩阵  08:53
    * m5 X1 o) I/ ^8 a        课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:01) o, Z( e0 O; W' h+ @$ b
            课时127SMOTE样本生成策略  15:51% W7 |' }7 O5 W% v' a

    6 K; _2 q7 X# Q1 H6 H章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务; m5 _. ?' S. @% E, _; `6 G2 U
            课时128文本分析与关键词提取  12:116 ~- E- ^! k) y$ S) a
            课时129相似度计算  11:44! X, S5 Q) z$ @2 P( y
            课时130新闻数据与任务简介  10:20
    2 ]1 G$ `, a# a  N; D( T5 y        课时131TF-IDF关键词提取  13:28- z$ d" h( ]" W; F  n
            课时132LDA建模  09:10* m4 J8 U8 L9 u* n% N
            课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类  14:53
    8 P) A/ k1 f' p9 @% {$ q+ y; M1 y) t' f2 w
    章节19: Python时间序列分析& S  ^8 S1 M( {0 E# Q  o
            课时134章节简介  01:03) q" o! {- @5 M4 m
            课时135Pandas生成时间序列  11:28
    * D" d4 T( X9 _/ @        课时136Pandas数据重采样  09:22
    ) i6 ~2 I' e6 `        课时137Pandas滑动窗口  07:47/ h3 \3 Y6 C) C3 ]
            课时138数据平稳性与差分法  11:10
      u: K6 b% ~' J2 ?; q* f0 ^        课时139ARIMA模型  10:349 m1 I) V  D! R
            课时140相关函数评估方法  10:46% [6 y' F* S4 n0 q! ?
            课时141建立ARIMA模型  07:48% L; g5 {& j; C
            课时142参数选择  12:40
    1 O, f; w' |) k# X. f7 o" r# z        课时143股票预测案例  09:576 G7 h" O/ a% K& W' d- b
            课时144使用tsfresh库进行分类任务  12:04
    - O0 q2 T: O( M% b/ c        课时145维基百科词条EDA  14:30% H. K2 I# ^- r4 L* a3 s
    0 A2 G( a3 [$ R2 O' e" _/ g2 h
    章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型- ~* b  ~4 R2 \; @2 v
            课时146使用Gensim库构造词向量  06:224 W% y4 d1 H$ R
            课时147维基百科中文数据处理  10:274 ?- Z  s( I4 d/ S7 i
            课时148Gensim构造word2vec模型  08:52
    ) r; a) e9 m2 B! T8 R+ @& ?! o! L        课时149测试模型相似度结果  07:42
    7 o9 x" Z! x0 t& v* Z- Q
    ; I6 Z+ t2 M+ A' D, K& o章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
    7 |$ R) Y. ~! N. B, v$ j/ P        课时150数据清洗过滤无用特征  12:081 d1 K! Y3 ~3 d9 B4 Y# N
            课时151数据预处理  10:12
    : S2 ~2 x  D" w, ?' g        课时152获得最大利润的条件与做法  13:26
    ) l: c1 O7 f& q$ E5 A8 q6 H7 @        课时153预测结果并解决样本不均衡问题  12:47
    4 b% {8 `7 {& ^( ?& K8 k) ^# t9 f0 x8 S: Q, `8 L2 {2 Y
    章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警0 O3 O% L" O5 c- y! F: T
            课时154数据背景介绍  06:353 T9 v/ ?" `: G: i8 s. x  n
            课时155数据预处理  10:05; Z0 K" M: F+ k0 u6 `; i, ]/ ^
            课时156尝试多种分类器效果  08:32* c1 `  E! e' O
            课时157结果衡量指标的意义  19:50
    ; E& x9 e; ?1 Y. O: S2 l7 h5 g        课时158应用阈值得出结果  06:26
    5 c2 a7 p3 b% b/ u( D+ P: g, j. {  |% ^7 }) d" A
    章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集
    . }4 }6 }2 G+ j+ x7 y* E5 m        课时159内容简介  02:13& [# z' H' i) z
            课时160数据背景介绍  10:30
    6 @! X4 S& O7 T- E) |$ F; R" S        课时161数据读取与预处理  13:09
    , J2 F# g+ `/ J        课时162数据切分模块  14:42- e7 Z& v( n% p/ |+ K/ b
            课时163缺失值可视化分析  13:270 Q7 b& h6 @; v7 g; p
            课时164特征可视化展示  12:23
    9 u$ k( y" O# Z4 e" d. e. c7 ~        课时165多特征之间关系分析  11:21
    ! o5 t! i; p; W2 T# m% y; [1 ^        课时166报表可视化分析  10:38
    : O! |6 X! ]2 |        课时167红牌和肤色的关系  17:16
    0 `# b  K7 }4 _
    $ p4 l) g0 ?6 a! m章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集# e. I) E7 C7 ^, {
            课时168数据背景简介  11:05" H, A6 P& F! F  Z# x
            课时169数据切片分析  17:26
    9 z9 V  l# M3 O1 g: q+ i        课时170单变量分析  15:21. |( f. O% d  m* N4 Z
            课时171峰度与偏度  11:37
    2 u& g; e0 y. ~; \, x+ V% D        课时172数据对数变换  09:43; \% D5 u6 y9 d* T5 \4 K' l
            课时173数据分析维度  06:550 c2 I# f; }$ k) {" B
            课时174变量关系可视化展示  12:224 U9 ^& P, z! {& ]& B

    2 H3 v; a7 N& Y$ s3 X" V# N* I章节25: 机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析
    7 _& o# e' e3 K& J! ~        课时175建立特征工程  17:25
    4 w- W% N% f2 G) n2 C% ~        课时176特征数据预处理  10:348 O; z% L& u& C  z; B$ d" ]" d  Q5 r
            课时177应用聚类算法得出异常IP点  17:598 d" v; O7 I' c
    & f& A, {( n; @. g* I& z- s
    , {9 r$ M$ W) v1 a
    下载地址:itjc20
    2 T% o: _  X- B* z# N" O, o
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

    2 W4 V* o9 M# W+ Q! M. f2 N" s/ t. f, p6 {% X$ [

    本帖子中包含更多资源

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
  • TA的每日心情

    2017-11-24 10:41
  • 签到天数: 4 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-10-9 02:54:20 | 显示全部楼层
    kankan
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    慵懒
    2018-5-13 23:35
  • 签到天数: 6 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-10-9 06:59:58 | 显示全部楼层
    感谢楼主分享~
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    11 小时前
  • 签到天数: 186 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-9 08:16:51 | 显示全部楼层
    66666666
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    3 小时前
  • 签到天数: 122 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-9 09:34:46 | 显示全部楼层
    感谢楼主
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    11 小时前
  • 签到天数: 122 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-9 09:46:11 | 显示全部楼层
    多谢,收了
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    昨天 13:01
  • 签到天数: 34 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-10-9 09:55:03 | 显示全部楼层
    % a4 T0 l/ A2 v( h- w/ P. y
    感谢楼主分享~
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    昨天 08:47
  • 签到天数: 191 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-9 10:01:18 | 显示全部楼层
    学习学习
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情

    2017-10-24 11:48
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-10-9 14:42:45 | 显示全部楼层
    谢谢,看看好不好
    回复

    使用道具 举报

  • TA的每日心情
    奋斗
    6 天前
  • 签到天数: 87 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-9 20:46:43 | 显示全部楼层
    这个必须学习的
    回复

    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