数据科学与大数据专业毕设选题攻略: 2025-2026 最新整理

目录

前言

毕设选题

数据挖掘方向

数据分析可视化

数据安全与隐私

更多帮助

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 


前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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大家好,这里是海浪学长计算机专业毕设专题,本次分享的课题是

🎯数据科学与大数据专业毕设选题攻略: 2025-2026 最新整理 

毕设选题

       数据科学与大数据专业毕业设计选题涵盖多个核心研究方向,为本科生提供了广阔的研究空间和实践平台。数据可视化致力于创建直观的数据展示系统,运用D3.js、Tableau等先进可视化技术,帮助用户理解复杂数据关系和趋势变化。机器学习模型开发聚焦构建智能预测分类系统,结合决策树、随机森林、神经网络等算法,解决实际预测和分类挑战。数据挖掘技术开发先进算法从海量数据中提取有价值信息,采用K-means聚类、关联规则挖掘等方法,发现数据深层规律。数据安全与隐私保护关注数据安全合规性,结合数据加密、访问控制模型等方法,确保数据处理过程的安全性。

数据挖掘方向

     数据挖掘作为从数据中发现价值的核心技术,包含丰富算法家族和应用领域。聚类分析方面,学生可以实现K-means、层次聚类、密度聚类等多种算法,解决无监督学习问题。K-means算法通过迭代优化实现数据点聚类划分,层次聚类通过合并或分裂操作构建聚类树,DBSCAN算法能够发现任意形状聚类并识别噪声点。关联规则挖掘通过支持度和置信度指标,发现数据项之间关联关系,Apriori算法和FP-Growth算法是两种主要实现策略。分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络等,实现对未知数据类别预测。回归分析用于建立变量之间数值关系,线性回归、多项式回归、岭回归等方法各有适用场景。特征选择和降维技术提升模型效率和性能,主成分分析、线性判别分析等方法广泛使用。  

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题: 

  • 基于深度学习的政策变动分析系统
  • 基于计算机技术的智能教务管理系统
  • 面向智能教学系统的学习者建模研究
  • 基于机器学习的电梯故障诊断云系统
  • 基于深度学习的云参量反演方法研究
  • 基于大数据的财务数据分析系统实现
  • 基于深度学习的污水处理厂智能管理
  • 基于BIM的5G设备节能管理系统
  • 基于物联网技术的辐射环境监测系统
  • 基于Web挖掘的网络舆情监测系统
  • 基于机器学习的数据预处理框架研究
  • 基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
  • 基于深度学习的电信客户流失预测研究
  • 基于学习的源代码漏洞检测研究与进展
  • 基于深度学习的渔船轨迹数据挖掘研究
  • 基于高职分类招生系统的数据挖掘研究
  • 基于python的医院数据中心系统
  • 基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
  • 基于机器学习的人机合作车间调度系统
  • 基于数据挖掘的汽车远程升级数据系统
  • 基于深度学习的时序数据挖掘技术研究
  • 基于深度学习的短时交通流预测方法研究
  • 基于规则的电子商务推荐系统模型和实现
  • 基于关联规则的物联网海量数据分析系统
  • 基于数据挖掘的犯罪行为分析及系统实现
  • 基于深度学习的癫痫检测与表征算法研究
  • 基于数据的综合决策支持系统模型的探讨
  • 基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统
  • 基于矩阵分解的深度特征表示研究及应用
  • 基于云计算技术的网络安全存储系统开发
  • 基于文本挖掘的主题分类专家系统和实现
  • 基于数据挖掘技术的智能授导系统与开发
  • 基于深度学习的新零售商品重购推荐系统
  • 基于数据挖掘的网球比赛技战术分析系统
  • 基于深度网络的社交媒体特征学习算法研究
  • 基于机器学习的VoIP流量在线识别系统
  • 基于云计算的智能电网的调度系统建设研究
  • 基于基因组合模式挖掘的辅助诊断专家系统
  • 基于数据驱动的新型电力系统潮流分析方法
  • 基于云计算下现代生态农业物联网监控系统
  • 基于深度学习的多源信息融合推荐算法研究
  • 基于Mahout的科研管理决策支持系统
  • 基于数据挖掘理论的电力系统暂态稳定评估
  • 基于机器学习的计算机自适应测评方法研究
  • 基于上云用数赋智的公立医院智能审计系统
  • 基于名家医案的溃疡性结肠炎辅助决策系统
  • 基于深度强化学习的财务异常数据检测系统
  • 机器学习方法在银行现金预测系统中的应用
  • 基于深度数据挖掘的电力系统短期负荷预测
  • 基于数据挖掘技术的民航企业决策支持系统
  • 基于机器学习的风电机组变桨系统故障研究
  • 基于机器学习及大数据的负荷预测研究与应用
  • 基于深度学习的热轧带钢板凸度预测控制研究
  • 基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统
  • 基于深度学习的个性化特勤疗养相关技术研究
  • 基于深度学习的铁路设备事故数据挖掘与分析
  • 基于分类算法与聚类算法流量识别系统的研究
  • 基于深度学习的网约车供需缺口短时预测研究
  • 基于多模态知识图谱的南海疆维权证据链系统
  • 基于数据挖掘的数据库信息查询访问控制系统
  • 基于深度学习的时间序列生成和异常检测研究
  • 基于深度学习和协同过滤的商品推荐算法研究
  • 基于深度学习的视觉特征在图像检索中的应用
  • 基于三层模型的机器学习建模工具设计与实现
  • 基于关联规则挖掘的卷烟厂空调系统节能优化
  • 基于深度学习的中文网购评论中产品特征挖掘
  • 基于数据挖掘的电力通信网络安全态势识别系统
  • 基于数据仓库的核电工程进度管理信息挖掘系统
  • 基于大数据的全面预算管理决策支持系统与应用
  • 基于数据挖掘的高校教师师德师风测评系统探究
  • 基于大数据与关联规则的考评进度动态跟踪系统
  • 基于LSTM网络的法院案件智能推理分析系统
  • 基于数据挖掘的新型企业决策支持系统与应用实践
  • 基于数据挖掘的供电企业客户关系评估及系统开发
  • 基于数据挖掘的个性化商品推荐系统的研究与应用
  • 基于数据挖掘与机器学习的短期电力负荷预测研究
  • 基于数据挖掘的大学英语教学质量测评系统及应用
  • 基于CNN智能python助手的早期教育系统
  • 基于电力系统复杂网络特征的线路脆弱性风险分析
  • 基于数据挖掘的电网状态全感知数据压缩存储系统
  • 基于时间序列相似性匹配的输电系统故障诊断方法
  • 基于深度学习的太湖流域水文数据挖掘研究与应用
  • 基于机器学习的笼型异步电机故障在线诊断方法研究
  • 基于深度学习的中学生学业水平多维数据分析与预测
  • 基于大数据分析的高职教学系统个性化学习路径设计
  • 基于瞬时转速和机器学习的船用柴油机健康状态评估
  • 深度学习在电子病历抗菌药物使用方法分类中的应用
  • 基于机器学习理论的垃圾邮件过滤系统的研究与改进
  • 基于自适应学习法的行业日志异常数据精准挖掘研究
  • 基于数据挖掘的工业循环水系统运行状态识别与优化
  • 基于露天矿卡车调度系统基础数据的生产运行图模型
  • 基于深度学习的物联网时序数据分类与预测算法研究
  • 空间数据挖掘在基于GIS的交通诱导系统中的应用
  • 基于深度强化学习的交通监控车辆路线推理方法研究
  • 基于样本与特征学习的帕金森语音数据挖掘方法研究
  • 基于深度学习的时空预测模型在交通领域的研究及应用
  • 基于机器学习的电力系统故障诊断与暂态稳定评估研究
  • 基于机器深度学习算法的圆锥角膜智能化诊断模型研究
  • 基于机器学习和非线性理论的环境与生命信息分析研究
  • 大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统

数据分析可视化

       数据分析可视化作为连接数据与用户理解的重要桥梁,涵盖丰富的子方向和技术实现方案。交互式仪表板开发方面,学生可以运用现代Web技术构建动态数据展示平台,支持用户自定义图表配置和实时数据更新。地理信息系统可视化结合地图技术,将数据在空间维度上直观展示,支持热力图、轨迹分析等功能。时间序列可视化专注展示数据随时间变化趋势,支持移动平均、趋势线分析等方法。多维度数据展示通过平行坐标、雷达图等技术,实现高维数据可视化表达。社交网络可视化需要处理节点和边的复杂关系,采用力导向布局、层次布局等算法展示网络结构。学生还可以开发特定领域数据可视化工具,如金融数据K线图、医疗数据生命体征监控等。移动端适配和响应式设计确保可视化应用在不同设备上的良好体验。性能优化技术包括数据采样、渐进式渲染等,保证大数据量下的流畅交互。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题: 

  • 基于Python的音乐热评数据可视化系统
  • 基于Python的线上教学情况可视化系统
  • 基于Python的共享单车数据可视化系统
  • 基于线性回归算法对淄博旅游数据可视化系统
  • 基于python的企业客户信息可视化系统
  • 基于Python语言的中文分词技术的研究
  • 基于Python的天气信息可视化分析系统
  • 基于Python对招聘网的数据采集与分析
  • 基于Python的课堂评价数据可视化系统
  • 基于分布式系统的地震数据处理及可视化系统
  • 基于Python的流行感冒数据可视化系统
  • 基于新媒体平台的藏语视频数据分析及可视化
  • 基于Python爬虫的招聘数据可视化分析
  • 基于Python的豆瓣金融类图书数据分析
  • 基于Python的有声读物数据可视化分析
  • 基于Java的EAST实验数据可视化系统
  • 基于Python的网站访问数据可视化系统
  • 基于Python的居民用电信息可视化系统
  • 基于Python的人口普查数据可视化分析
  • 基于Python的泥沙过程可视化分析系统
  • 基于医学影像学检查病历的乳腺癌转移路径分析
  • 基于训练飞行的数据可视化及飞行动作划分系统
  • 基于Python的台风风暴潮预报可视化系统
  • 基于Python的招聘数据采集与可视化平台
  • 基于机器学习与3D可视化技术的智慧交警系统
  • 基于程序员职位表岗位和专业的可视化分析系统
  • 基于Python的纺织企业生产信息监控系统
  • 基于python的多角度电影数据可视化分析
  • 基于Python的防灾减灾大数据可视化系统
  • 基于Python的智慧农业数据可视化管理系统
  • 基于Python爬虫的热榜电影数据可视化分析
  • 基于Python的上海市二手房数据爬取及分析
  • 基于Python的光学实验仿真数据可视化系统
  • 基于SpringBoot的实时电力可视化系统
  • 基于大数据技术的照明灯具及用户体验可视化分析
  • 基于文本分析的大学生网络借贷评论数据分析系统
  • 基于HLA的鱼雷虚拟测试系统中可视化成员设计
  • 基于Python的气象数据可视化方法应用研究
  • 基于Python的饮料产品包装数据可视化系统
  • 基于Flask数据可视化的网页端显示方法研究
  • 基于Python的热门景点游客数据可视化系统
  • 基于POI大数据可视化分析的生活配套服务研究
  • 基于Python的船体建造精度数据可视化系统
  • 基于Python的东北地区秸秆焚烧点监测系统
  • 基于Python实现数据可视化和地理化应用系统
  • 基于Python爬虫的豆瓣书籍数据分析和可视化
  • 基于ECharts的鲜苹果数据分析与可视化研究
  • 基于Python语言构建名中医医案数据挖掘平台
  • 基于Python的羊肚菌生长环境数据可视化系统
  • 基于Python语言对人口普查状况的可视化系统
  • 基于数据可视化和线性回归的豆瓣图书榜单数据分析
  • 基于Python爬虫的胡润百富榜数据可视化分析
  • 基于Python的电子商务数据分析与可视化系统
  • 基于Python的学习者基本数据分析与可视化系统
  • 基于Python的西北地区能源概况分析与评价系统
  • 基于Python爬虫技术的招聘信息数据可视化分析
  • 基于Python爬虫的豆瓣电影影评数据可视化分析
  • 基于python的电商平台大闸蟹销售数据可视化系统
  • 基于K-means聚类算法的青岛房屋分布及价格分析
  • 基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析系统
  • 基于深度学习针对水凝胶挤出式打印成型的实时监测技术
  • 基于Python的学生成绩数据统计与可视化分析系统
  • 基于Python的涉农职位招聘信息爬取与可视化分析
  • 基于Python爬虫的南京市二手房市场现状可视化系统
  • 基于PyEcharts交互式地理图的地质灾害统计分析
  • 基于FineReport的3D汽车行业数据可视化系统
  • 基于SpringBoot的云主机资源采集与可视化系统
  • 基于聚类分析和python深度学习的小区智能优化系统
  • 基于python的平台的准大学生网购手机消费行为分析
  • 基于Python爬虫技术的游客评论数据可视化分析系统
  • 基于实时再生数的COVID-19预测模型及可视化平台
  • 基于Python的空气气溶胶放射性监测数据可视化系统
  • 基于Python的农牧民高血压大数据的可视化分析系统
  • 基于Python的投资组合收益率与波动率的数据分析系统
  • 基于BIM与WebGIS的输电系统结构安全监测可视化平台
  • 基于数据可视化和Apriori关联算法的知网文献数据分析
  • 基于Python与PyEcharts的维修工单可视化系统
  • 基于Python与Echarts的楼盘销售数据可视化系统
  • 基于二类Logistic回归的小微企业网贷在线评估及实现
  • 基于Anaconda环境下的Python数据分析及可视化
  • 基于Python的豆瓣TOP100电影数据分析与可视化系统

数据安全与隐私

       数据安全与隐私保护作为数据科学领域重要议题,关系到数据使用合规性和可信度。数据加密技术方面,学生可以实现对称加密、非对称加密、哈希函数等基础算法,确保数据在传输和存储过程中的安全性。数据脱敏技术通过掩码、替换、扰动等方法,保护敏感信息同时保持数据可用性。访问控制模型包括基于角色访问控制、基于属性访问控制等,实现细粒度权限管理。差分隐私技术在数据分析中提供数学可证明隐私保护,通过添加噪声保护个体隐私。同态加密允许在加密数据上直接进行计算,为云计算环境下的隐私保护提供解决方案。安全多方计算协议实现多方协作计算而不泄露各自私有数据。区块链技术在数据存证、溯源等方面提供去中心化安全保障。学生还可以研究联邦学习技术,在保护数据隐私前提下实现机器学习模型协作训练。安全审计和日志记录为数据使用提供可追溯性保障。

以下是一些领域相关的毕业设计选题示例,希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题: 

  • 基于模糊化的医院患者年龄信息脱敏
  • 基于模糊化的外卖平台用户姓名脱敏
  • 基于替换法的物流订单身份证号处理
  • 基于哈希法的医疗机构医生信息脱敏
  • 基于哈希法的医院患者联系方式脱敏
  • 基于简单替换的校园活动参与人处理
  • 基于部分隐藏的电商用户身份证处理
  • 基于哈希法的教育平台家长信息脱敏
  • 基于替换法的酒店客户电话脱敏实现
  • 基于信息安全的校园宿舍分配数据发布
  • 基于部分删除的企业考勤记录脱敏处理
  • 基于字符替换的政务平台居民信息工具
  • 基于差分隐私的校园社团成员统计发布
  • 基于差分隐私的校园网络使用情况查询
  • 基于替换技术的企业客户姓名脱敏实现
  • 基于差分隐私的城市公园人流统计查询
  • 基于掩码方式的教育平台家长信息实现
  • 基于简单替换的校园宿舍信息脱敏工具
  • 基于信息安全的医疗机构处方数据发布
  • 基于差分隐私的城市公共设施使用查询
  • 基于差分隐私的校园消费数据统计发布
  • 基于信息安全的电商订单信息数据发布
  • 基于替换技术的医疗机构患者电话脱敏
  • 基于部分删除的政务系统居民信息处理
  • 基于信息安全的外卖用户评价数据发布
  • 基于字符隐藏的社交软件用户姓名处理
  • 基于差分隐私的校园活动参与统计发布
  • 基于差分隐私的校园考试成绩统计发布
  • 基于部分删除的物流司机信息脱敏实现
  • 基于哈希法的酒店客户身份证脱敏工具
  • 基于信息安全的医疗机构就诊记录发布
  • 基于替换法的学生成绩单姓名脱敏实现
  • 基于哈希法的电商用户身份证脱敏实现
  • 基于信息安全的医院患者诊断数据发布
  • 基于信息安全的电商商品评价数据发布
  • 基于部分删除的学校家长联系方式脱敏
  • 基于哈希法的医疗机构患者身份证脱敏
  • 基于差分隐私的企业销售数据统计查询
  • 基于替换法的医疗机构就诊人姓名脱敏
  • 基于字符隐藏的社交软件用户生日处理
  • 基于模糊处理的社交软件用户生日脱敏
  • 基于信息安全的外卖平台订单数据发布
  • 基于掩码法的电商客户银行卡号脱敏工具
  • 基于差分隐私的电商商品浏览量统计查询
  • 基于模糊化的外卖平台用户地址脱敏实现
  • 基于信息安全的企业员工考勤数据匿名化
  • 基于掩码法的物流配送联系方式脱敏实现
  • 基于掩码法的酒店客户联系方式脱敏工具
  • 基于掩码法的社交软件用户住址脱敏实现
  • 基于差分隐私的企业客户复购率统计查询
  • 基于信息安全的学校教师信息匿名化处理
  • 基于差分隐私的医院患者治愈率统计发布
  • 基于替换法的教育机构学生邮箱脱敏工具
  • 基于模糊化的物流订单身份证号脱敏工具
  • 基于替换法的银行客户账号信息脱敏实现
  • 基于替换法的医院患者联系方式脱敏工具
  • 基于信息安全的企业销售区域数据匿名化
  • 基于替换法的政务平台工作人员信息脱敏
  • 基于差分隐私的企业员工满意度统计查询
  • 基于信息安全的学校学生成绩信息匿名化
  • 基于模糊化的社交平台用户职业脱敏实现
  • 基于信息安全的社交软件聊天记录匿名化
  • 基于差分隐私的校园一卡通消费统计查询
  • 基于替换法的医疗机构患者姓名脱敏工具
  • 基于模糊化的酒店入住身份信息脱敏实现
  • 基于模糊化的外卖平台用户职业脱敏实现
  • 基于哈希法的医疗机构医生信息脱敏工具
  • 基于掩码法的教育平台家长联系电话脱敏
  • 基于信息安全的企业考勤数据匿名化处理
  • 基于差分隐私的企业员工离职率统计查询
  • 基于差分隐私的校园考试及格率统计发布
  • 基于掩码法的外卖平台用户地址信息脱敏
  • 基于替换法的政务系统居民姓名脱敏实现
  • 基于信息安全的学校社团成员数据匿名化
  • 基于掩码法的银行账户信息脱敏工具设计
  • 基于替换法的教育机构学生家庭信息脱敏
  • 基于字符替换的金融APP账号脱敏实现
  • 基于信息安全的物流配送时间数据匿名化
  • 基于信息安全的企业员工培训记录数据发布
  • 基于哈希法的物流系统客户身份证脱敏实现
  • 基于差分隐私的电商用户消费统计查询实现
  • 基于信息安全的医院患者年龄分布数据发布
  • 基于信息安全的金融理财产品收益数据发布
  • 基于掩码法的社交软件用户手机号脱敏实现
  • 基于差分隐私的城市共享单车周转率统计发布
  • 基于tcloseness的电商交易记录匿名化

海浪学长项目示例:

更多帮助

选题迷茫

       毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

       毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

       选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

       除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

更多选题指导

        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

        我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。

        毕设帮助,疑难解答,欢迎打扰!

最后 

       🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

### 数据科学大数据技术毕业设计选题建议 #### 一、数据挖掘分析 此方向关注如何从海量的数据集中提取有价值的信息。常见的课题包括但不限于客户行为模式识别、市场趋势预测等。 对于此类项目,学生可以选择构建一个基于历史销售记录来预测未来销售额变化的模型[^1]。这不仅能够锻炼学生的编程能力,还能加深其对商业运作的理解。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 假设有一个CSV文件包含了过去几年每月的销售额和其他特征 data = pd.read_csv('sales_data.csv') X = data.drop(columns=['Sales']) y = data['Sales'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` #### 二、机器学习预测建模 利用先进的算法和技术实现对未来事件的概率估计或是分类任务。例如开发一种新型疾病诊断辅助工具,通过输入患者的症状信息得到可能患病种类及其概率分布情况。 这类项目的实施通常依赖于诸如随机森林、支持向量机和支持向量回归这样的高级方法: ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) clf.fit(training_features, training_labels) predicted_probabilities = clf.predict_proba(testing_features) ``` #### 三、数据可视化 创建直观易懂的数据展示方式,使得复杂抽象的概念变得简单明了。可以考虑制作一款交互式的仪表板应用,允许用户自定义查询条件并即时查看结果图表。 Python中的`Plotly`库非常适合用来完成这项工作: ```python import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year==2007") fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=60) fig.show() ``` #### 四、自然语言处理(NLP) 探索人类语言背后的规律性和结构特点。比如建立一个多语种情感分析器,在给定一段文字后判断其中蕴含的情感倾向(正面/负面/中立)。 NLP方面的工作往往涉及到词嵌入(word embedding),如Word2Vec或GloVe等预训练模型的应用: ```python import gensim.downloader as api wv = api.load('word2vec-google-news-300') vector = wv['computer'] print(vector.shape) # (300,) ``` #### 五、社交网络分析(SNA) 研究社交媒体平台上人际关系网的特点和发展动态。尝试绘制特定群体之间的联系图谱,并据此评估影响力传播路径的有效性。 SNA实践时可能会用到NetworkX这个强大的图形计算包: ```python import networkx as nx G=nx.Graph() edges=[(1,2),(2,3),(3,4)] G.add_edges_from(edges) nx.draw(G, with_labels=True) plt.savefig("simple_path.png") ```
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