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[机器学习] python数据分析与机器学习实战2017年7月

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  • TA的每日心情
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    8 小时前
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    [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, G# Z& G/ o+ Q! F! n  C% j$ N
    数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
    9 W/ G. z$ \- p2 Z/ s( k课程概述7 H1 L" w0 K; {& ^; n
    课程概述:
    ' c, S# E5 S7 D7 G; i0 x5 m6 a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。
    4 u# e7 K* m0 h& t' Z* J$ s7 K& F: i, a+ l& _8 V
    课程特色:1 w: |0 c" r% Q( f! {7 C
    1.        通俗易懂,快速入门
    " [% M! g7 `7 q) x* @* D# T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。- z; ]" a+ T# s' S# v- W
    2.        Python主导,实用高效
      `, l+ [! w9 s+ H1 D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。) n, r) M- |  ], e8 A
    3.        案例为师,实战护航
    ; q8 s& }% e; C8 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。
    * l5 l: ^# ]/ w+ h3 o4.        持续更新,一劳永逸. ]9 f: d4 Z0 K& }- k+ Q  ~& V
    Python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。! _( [; U; [$ P6 G  o3 {& d
    : \4 ?, |1 a/ o! u' p7 q
    课程学习路线图:
    2 x+ x% |  h$ G/ ^2 r9 v
    ! |8 K6 n2 p8 W1 ^0 d) a6 Q
    1 G- c% j- N2 y1 e- e目录( J6 U8 b6 j' N6 h& w! b: [
    章节1: Python科学计算库-Numpy: x& N1 w9 d# z: B' g' o4 [1 S
            课时1课程介绍(主题与大纲)  10:46
      @; P3 m/ D* e4 s1 L% L* \  s        课时2机器学习概述  10:04: {( Q( \( D9 E, Z! n% V
            课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)  13:10$ E' W- w. x6 }/ r
            课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)
    5 a& |$ h' I' U        课时5科学计算库Numpy  10:32
    4 l  V  {) h  N; `/ A3 z7 R        课时6Numpy基础结构  10:41
    4 B+ S" P) F- N/ U& @        课时7Numpy矩阵基础  05:55( E5 U' k+ V- u' C0 V* w$ t
            课时8Numpy常用函数  12:02
    $ l5 K% C$ I  I% I3 q1 b6 ]# B5 v2 x        课时9矩阵常用操作  10:18
    3 K; H- K' D; m+ b1 i. W: r        课时10不同复制操作对比  10:49% T% o0 Q( C. M" R% d

    $ h6 t/ r1 |( _3 Q% N章节2: python数据分析处理库-Pandas( a8 j, o0 Z- y: a1 P/ I
            课时11Pandas数据读取  11:50) D) O6 v) a% T# j6 y; D
            课时12Pandas索引与计算  10:26
    " k/ I# k' I  V* g% {        课时13Pandas数据预处理实例  13:013 F( j7 V5 x7 N$ ^0 ?0 a6 ^" ^# S2 g
            课时14Pandas常用预处理方法  11:11
    8 r) R1 i3 r$ N1 y        课时15Pandas自定义函数  07:44
    " B0 U( X8 m7 @; q$ X  s* {        课时16Series结构  12:29- E, f6 s5 L( p2 u
    ; o$ r0 l7 O5 b6 b
    章节3: Python数据可视化库-Matplotlib
    / Y+ d  w! P' i. g. a) ]        课时17折线图绘制  08:25
    8 z, {- |" R# d4 _& S- W        课时18子图操作  14:05
    % s8 V6 ]0 K0 W/ e; T7 j        课时19条形图与散点图  10:127 i& S" v! s( i" o1 ?$ G
            课时20柱形图与盒图  10:17* ?9 Y# I4 F- |: u3 U3 u# ]) @3 ~
            课时21细节设置  06:13
    ( G$ {6 s7 k' H' F( A
    ) j2 Z2 g: [6 B1 n章节4: Python可视化库Seaborn
    : {' f. q; Q+ h2 E& ~. T7 `        课时22Seaborn简介  02:44
    ( ]  {- a; l3 E0 m; c        课时23整体布局风格设置  07:484 p4 j: u8 _9 }
            课时24风格细节设置  06:508 ?  t8 j* c. Q( |
            课时25调色板  10:40
    / c9 v3 A+ w$ L        课时26调色板颜色设置  08:18
    $ f1 |2 J8 M  E        课时27单变量分析绘图  09:38
    - a7 t6 T6 z9 V( X, X        课时28回归分析绘图  08:53
    ' `6 c0 [( v* f5 q/ O5 L3 e6 f. C0 ~        课时29多变量分析绘图  10:36
    ( Z, u4 W9 [: L3 K1 }; O" {. ], w        课时30分类属性绘图  09:40
    4 J' m- o( h. O- F7 d, O! E        课时31Facetgrid使用方法  08:50& ]6 @- K7 n1 @( U. {7 ]
            课时32Facetgrid绘制多变量  08:30/ U& i. Y" r1 Z! X0 y+ M
            课时33热度图绘制  14:19: U& _+ v8 ^% V$ c( l8 O; G8 C9 |) F

    . S1 b# Z( i: A- n4 w: V( `章节5: 回归算法
    / w3 c+ o% y7 j) n        课时34回归算法综述  09:420 j) m7 P- S( \1 i" k
            课时35回归误差原理推导  13:01. ^: i+ w8 b1 X9 `& I
            课时36回归算法如何得出最优解  12:052 |" l  w9 _# M5 E
            课时37基于公式推导完成简易线性回归  08:40
    : M* m% \! B) A  h- \' ~, N        课时38逻辑回归与梯度下降  16:59
      ?, v! r2 T$ m, v" H        课时39使用梯度下降求解回归问题  15:133 Q7 w: M# g0 y2 j! _: G* E

    / ^: {, u4 I. ]) w6 N+ q/ @章节6: 决策树
    $ v" X5 q! T  X" g        课时40决策树算法综述  09:408 a- ?) L7 G2 c
            课时41决策树熵原理  13:20
    # b" m- m# X+ D9 M! Q6 W+ o" T8 n        课时42决策树构造实例  11:00* c( U8 _" |9 H
            课时43信息增益原理  05:27
    9 a0 u0 L! n% L$ D( y        课时44信息增益率的作用  16:39
    : _+ U1 ^0 ]# H+ ?        课时45决策树剪枝策略  12:08- K2 b6 q5 _' F9 B. M* p; L8 U5 [" `
            课时46随机森林模型  09:15% M. o; m: H/ w$ N- h$ V* b. ?, q
            课时47决策树参数详解  17:49, l! ]. z9 G, W' G6 N
    2 n; o$ B: ?0 d. B
    章节7: 贝叶斯算法
    $ X" o2 V) _) n  @        课时48贝叶斯算法概述  06:58, H( t. `1 z/ y
            课时49贝叶斯推导实例  07:38
    4 N! g- ^1 Z  {& {  n# e" G6 Y9 x9 b        课时50贝叶斯拼写纠错实例  11:46
    ; d! D/ o+ w# n! P2 r        课时51垃圾邮件过滤实例  14:10
    ; M- Y- C* D3 T5 N  ?: j2 i+ r  I        课时52贝叶斯实现拼写检查器  12:21* G  u- Z2 o, f( |2 ]; p
    8 V" O) y$ R0 p7 N' _
    章节8: 支持向量机
    & n! j& H' ~0 L* {: ~: x        课时53支持向量机要解决的问题  12:01
    / Y2 R4 x* M5 X5 _9 E# W        课时54支持向量机目标函数  10:01  u- J5 y8 d3 w" j/ G5 W
            课时55支持向量机目标函数求解  10:05
    / J( E0 f  Z. v6 o( t4 T. u* w        课时56支持向量机求解实例  14:18
    ( n) \* {. j1 [' h% S. w' L; r        课时57支持向量机软间隔问题  06:55: V. X" a8 ]/ e& ]1 R2 M. r' ~
            课时58支持向量核变换  10:17$ F1 S) H4 T& Y2 h! k. d8 w7 {
            课时59SMO算法求解支持向量机  29:291 M* i& K! j/ Y$ b

    # D7 O" \1 I" W) P9 a6 f3 m章节9: 神经网络( W( B3 n& G0 L8 E4 C8 f) K
            课时60初识神经网络  11:28
    7 D" |8 V9 H# {( f! @- f/ A        课时61计算机视觉所面临的挑战  09:407 ~0 y- p5 e, R
            课时62K近邻尝试图像分类  10:01
    ( S+ z6 l) j  |4 D& d        课时63超参数的作用  10:314 D' q; b# L& E0 N2 r+ r5 G* {
            课时64线性分类原理  09:35
    - C" n' _% E! a        课时65神经网络-损失函数  09:18
    , R* E7 j0 o+ Q0 N5 c8 M' |        课时66神经网络-正则化惩罚项  07:19
    ; N  X4 c) q/ |; R; d; B        课时67神经网络-softmax分类器  13:39
    3 k# h' W, E$ ^; e$ g' S5 r1 Q        课时68神经网络-最优化形象解读  06:47
    6 Z& Y  V, q) R0 e  i; o        课时69神经网络-梯度下降细节问题  11:49
    & N, N  E1 M& T( q9 \( K. Z" u2 v        课时70神经网络-反向传播  15:17
    ) f0 \6 p- L1 q/ t        课时71神经网络架构  10:11
    * I2 n3 c& n9 d9 C, w        课时72神经网络实例演示  10:393 ?% Z9 w$ w$ I. l
            课时73神经网络过拟合解决方案  15:54
      X. g7 R* p: N' ]; f8 H8 s        课时74感受神经网络的强大  11:30
    8 q8 [# w3 G; @  \3 d2 i) |; g; V- T8 {2 n2 f8 C' G
    章节10: Xgboost集成算法
    # Q3 Y0 {( R5 m$ i8 `6 s% V        课时75集成算法思想  05:35
    ; p* g5 D1 C) o* b$ j        课时76xgboost基本原理  11:079 j: H1 g$ D7 K+ n8 d! w+ h! |6 D
            课时77xgboost目标函数推导  12:18. C- b, X) o8 m1 M. g
            课时78xgboost求解实例  11:29
      v2 _4 U3 i/ v' G        课时79xgboost安装  03:32! ~4 c; q$ |9 z& p
            课时80xgboost实战演示  14:44  @' u. a- e  t9 i2 }
            课时81Adaboost算法概述  13:01! |9 X" H% s9 \- J# z3 n
    , `4 o% m* p8 r' @
    章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec
    5 w4 a* j. d5 z) @        课时82自然语言处理与深度学习  11:58
    $ p4 @% s/ z* D( ]; k0 h: Y! u( H, f        课时83语言模型  06:167 {* ^6 L' r& ~$ j1 V
            课时84-N-gram模型  08:32$ x8 w* D5 ?/ v6 e  O- s) N( ?
            课时85词向量  09:289 a' f& F; Z( x4 `: V
            课时86神经网络模型  10:03
    $ T: R0 m8 T3 b9 J" d; X0 _8 {        课时87Hierarchical Softmax  10:01
    9 V4 m$ p' s! Z7 j3 x& L' C& w        课时88CBOW模型实例  11:21
    ( `, t- l: [3 R, n        课时89CBOW求解目标  05:394 c( o7 B6 I$ e* v) x
            课时90梯度上升求解  10:11
    1 f* W7 a8 }0 O( O  q        课时91负采样模型  07:154 {8 b; x1 w7 i3 H: U

      j$ Y' }- z6 P5 n0 k章节12: K近邻与聚类/ O; Q) u4 s, g2 d4 G
            课时92无监督聚类问题  16:04/ L, G% d/ O: j
            课时93聚类结果与离群点分析  12:558 v' P3 O$ |+ i0 F+ T
            课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估  14:23( a6 _8 _, m5 X! h' r
            课时95使用Kmeans进行图像压缩  07:58
    " B6 W6 J3 `" o9 C2 u5 d        课时96K近邻算法原理  12:34
    - ?8 N- D* I9 n$ C# _* \) G        课时97K近邻算法代码实现  18:445 H. J8 R( ^: `6 C4 ?; z

    2 N! M0 }5 j4 R& I9 s* @1 s5 h% U章节13: PCA降维与SVD矩阵分解
    ' s/ {4 f7 Q/ K, l, f$ w        课时98PCA基本原理  10:48
    ! \# S  s% S) S. u( h% x* Z        课时99PCA实例  08:344 w& P# |4 k5 P( }! E2 {
            课时100SVD奇异值分解原理  10:08+ h  @5 A  y7 a5 K, m* b
            课时101SVD推荐系统应用实例  13:312 d) N1 V# e! [" O( w" D( r1 X# ~
    5 o2 `- J( G  }4 k) Y  |2 x  d7 Z
    章节14: scikit-learn模型建立与评估
    # V! }5 Q# A" \. L( g        课时102使用python库分析汽车油耗效率  15:09
    1 l1 G# E4 J" L( _) n2 a        课时103使用scikit-learn库建立回归模型  14:02
    7 c3 \& D1 \/ \$ U        课时104使用逻辑回归改进模型效果  13:12
    / `+ {6 {' A' |2 n; \$ n, e        课时105 模型效果衡量标准  20:09) ?, }" |) N( Z0 z5 M0 n
            课时106ROC指标与测试集的价值  14:31: i6 g* _# [% C. [
            课时107交叉验证  15:156 k& _6 E0 G( L" Z( |
            课时108多类别问题  15:526 @* Y) l9 l) z( V

    : M/ a0 o! B0 Q. y章节15: Python库分析科比生涯数据# s8 H  l/ m5 h% r4 I
            课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介  07:45
    4 j# E, o6 F/ @0 d  V$ E+ a/ t        课时110特征数据可视化展示  11:415 L2 A- J* t- j6 _
            课时111数据预处理  12:32
    ' ?3 r& `; z, E$ W+ u, e        课时112使用Scikit-learn建立模型  10:12
    # h+ x  J* G- `+ l7 B/ m* _2 x3 b1 w7 _0 r
    章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测7 C& Q+ }; i6 ~7 Z
            课时113船员数据分析  11:02$ l/ D5 _0 s5 [0 q- y0 L2 V' V1 g% e
            课时114数据预处理  11:39
    . N* O/ [& A: @( r7 u        课时115使用回归算法进行预测  12:13
    ' x: C8 v7 k: G6 B/ ?# E3 _3 U0 k        课时116使用随机森林改进模型  13:250 a4 i3 c" x- M: v
            课时117随机森林特征重要性分析  15:55
    / j& ]% g6 u6 F; Y4 D' M+ b( X3 R; l% g% w
    章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
    ; M1 f/ l( c) \; F6 z& J" Q        课时118案例背景和目标  08:32  G7 o) w$ k' A4 S) B# l; W  E
            课时119样本不均衡解决方案  10:18. E. Y- Z- S4 q* W7 l
            课时120下采样策略  06:36
    $ y2 a7 I2 h$ c8 g& S& G" L7 I        课时121交叉验证  13:03
    ! n3 v, \. b( t: N        课时122模型评估方法  13:06
    ( Y+ g# ~- A- ^        课时123正则化惩罚  08:09
    7 D: a8 I2 z. z7 r. O        课时124逻辑回归模型  07:37
    1 s/ f, D, [8 S        课时125混淆矩阵  08:53
    8 z3 }: @7 c6 N2 t9 f4 B  q        课时126逻辑回归阈值对结果的影响  10:013 O  V% K6 N0 h4 \4 Y1 g) b& z
            课时127SMOTE样本生成策略  15:51
    3 ?  N" |! V  Z" e
    $ W% R/ i7 y1 w# o" w章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务% M& C& d. i0 w8 Y1 Q$ X
            课时128文本分析与关键词提取  12:11
    4 A6 F% @$ w& Y        课时129相似度计算  11:448 d- t6 a( O  ~
            课时130新闻数据与任务简介  10:202 h5 T+ U$ \2 @9 N
            课时131TF-IDF关键词提取  13:28
    6 m9 z% D2 ^) z! ^3 M  }        课时132LDA建模  09:10
    : K$ r9 r+ V4 B5 C        课时133基于贝叶斯算法进行新闻分类  14:53
    : T0 L3 O: F1 h( k$ j. `$ J/ h1 o" z, h
    章节19: Python时间序列分析
    ! _$ x3 @$ m  |% N        课时134章节简介  01:03
    1 {2 i5 T# p( U$ [+ u( H        课时135Pandas生成时间序列  11:28
    + e0 e4 h# R2 C1 m9 j        课时136Pandas数据重采样  09:22, J3 T  P  d* c; S; u& N
            课时137Pandas滑动窗口  07:47! v) q) @1 }5 N
            课时138数据平稳性与差分法  11:10
    - D5 f3 M  g5 V, a( n9 H% u        课时139ARIMA模型  10:34
    2 }+ p  f. C* Z( E( v# V! ^- H/ v        课时140相关函数评估方法  10:46+ {6 U" f# j, |
            课时141建立ARIMA模型  07:48
    1 b3 T- p4 k1 T( }7 A        课时142参数选择  12:40- e5 n# D# B& X# ]" X) @7 s3 e
            课时143股票预测案例  09:57; _* L+ O3 J2 n
            课时144使用tsfresh库进行分类任务  12:04$ o2 L9 d5 M. O7 b- x
            课时145维基百科词条EDA  14:30
      Q# X7 z5 A% y
    * \( K. N' Z" m/ g2 q章节20: 使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
    7 ]5 y8 w6 D) ~4 v( [6 W5 Y! \        课时146使用Gensim库构造词向量  06:22
    $ `! O1 H$ L3 r% {        课时147维基百科中文数据处理  10:27
      x# m( ^( H+ w+ B" U2 F        课时148Gensim构造word2vec模型  08:52% L5 l  f3 `6 S/ a4 |6 Y4 h
            课时149测试模型相似度结果  07:42
    / p% m* a& f7 H. p( Y$ B* I7 ^( P4 G1 z1 w
    章节21: 机器学习项目实战-贷款申请最大化利润
    & y- p' F; L4 a6 @        课时150数据清洗过滤无用特征  12:08
    , o! i2 _5 R+ G        课时151数据预处理  10:129 g2 A8 W4 p5 m2 T1 X5 ^$ w
            课时152获得最大利润的条件与做法  13:26; n' L6 U$ O9 M3 S- f
            课时153预测结果并解决样本不均衡问题  12:473 U8 [5 |  l4 J9 H9 W: I$ q* J
    % P' g) S- l: E0 f, ]# N- W/ D
    章节22: 机器学习项目实战-用户流失预警
    2 I3 s% F0 V2 x8 H        课时154数据背景介绍  06:35
    " @: u8 ~. h4 J( i% y& c( t        课时155数据预处理  10:05
    & v3 }) H/ H$ S' e: _# R        课时156尝试多种分类器效果  08:325 F, J' I) E6 g: `3 ~
            课时157结果衡量指标的意义  19:50  X0 a" E4 c& b
            课时158应用阈值得出结果  06:26) O4 B- C4 D. K9 o% N& J! T7 x

    + z% J# s2 m: p' M! n章节23: 探索性数据分析-足球赛事数据集& E6 H3 O' t  [2 X: |! Z
            课时159内容简介  02:13' [. h  O6 w0 Q8 z( m3 Y" c6 p! ^( i
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      w* X7 X3 @( @( ~' B, w0 X
    + v( C8 e/ ?# K2 w, x/ [/ e' M. m. J章节24: 探索性数据分析-农粮组织数据集
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    4 U$ G  W' G; z5 ~" F        课时172数据对数变换  09:43
    9 N: w8 P8 B: {  c. z$ k        课时173数据分析维度  06:55
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  • 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
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  • 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~
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  • TA的每日心情
    奋斗
    6 天前
  • 签到天数: 237 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-9 08:16:51 | 显示全部楼层
    66666666
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  • TA的每日心情

    昨天 14:18
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    [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
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  • TA的每日心情

    2018-8-25 22:03
  • 签到天数: 157 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
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  • TA的每日心情

    2018-8-15 15:45
  • 签到天数: 42 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-10-9 09:55:03 | 显示全部楼层

    8 L  M8 U1 D4 J8 P$ `感谢楼主分享~
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  • TA的每日心情
    开心
    1 分钟前
  • 签到天数: 259 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2017-10-9 10:01:18 | 显示全部楼层
    学习学习
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  • 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
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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 天前
  • 签到天数: 94 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
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