内部类、HashSet

机器学习发展历史及现状(重要的期刊,会议,大牛总结) 1 引言 机器学习是指通过计算机学习数据中的内在规律性信息,获得新的经验和知识,以提高计算机的智能性,使计算机能够像人那样去决策。随着各行业对数据的需求量增多,对处理和分析数据的效率要求变高,一系列机器学习算法应运而生。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程。针对不同的数据和不同模型需求,选择和使用适当的的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。本文将从机器学习的起源... 阅读详情
package enumeration;

import java.util.HashSet;
import java.util.Objects;

public class HashSet_ {
    public static void main(String[] args) {
        HashSet hashSet = new HashSet();

        Employee milan = new Employee("milan", 12500, new Employee.MyDate(2021, 11, 20));
        Employee jack = new Employee("jack", 12500, new Employee.MyDate(2021, 11, 20));
        Employee tom = new Employee("milan", 12500, new Employee.MyDate(2021, 11, 20));
        hashSet.add(milan);
        hashSet.add(jack);
        hashSet.add(tom);
        System.out.println("hashSet.size = " +hashSet.size());
        System.out.println("hashSet = " + hashSet );
        //重写他们的hashCode,如果name 和Age一样就放回相同的hashCode
//        System.out.println(hashSet);
    }
}

class Employee{
    private String name;
    private double sal;
    private MyDate myDate;

    @Override
    public String toString() {
        return "Employee{" +
                "name='" + name + '\'' +
                ", sal=" + sal +
                ", myDate=" + myDate +
                '}';
    }

    public Employee(String name, double sal, MyDate myDate) {
        this.name = name;
        this.sal = sal;
        this.myDate = myDate;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Employee employee = (Employee) o;
        return Double.compare(employee.sal, sal) == 0 &&
                Objects.equals(name, employee.name) &&
                Objects.equals(myDate, employee.myDate);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, sal, myDate);
    }

    static class MyDate{
        int year;
        int month;
        int day;

        public MyDate(int year, int month, int day) {
            this.year = year;
            this.month = month;
            this.day = day;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "MyDate{" +
                    "year=" + year +
                    ", month=" + month +
                    ", day=" + day +
                    '}';
        }

        @Override
        public boolean equals(Object o) {
            if (this == o) return true;
            if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
            MyDate myDate = (MyDate) o;
            return year == myDate.year &&
                    month == myDate.month &&
                    day == myDate.day;
        }

        @Override
        public int hashCode() {
            return Objects.hash(year, month, day);
        }
    }
    }

百度新闻评论内容抓取 通过抓包分析发现,百家号手机app端文章评论内容接口为:https://ext.baidu.com/api/comment/v1/comment/getlist?appid=101&sid=1008524_2-1010050_1-1007549_23033-1007550_23035&cuid=01B5EAF73E8A83BB842BE04E4FB6C656|23200201047... 阅读详情

相关推荐

SAE J1850协议:从波形解析到汽车诊断实战

本文深入解析SAE J1850协议在汽车诊断中的应用,重点对比其PWM和VPW两种实现方式的波形特征、帧结构及诊断要点。通过实测案例,详细介绍了如何通过波形分析精准定位通用和福特等美系车型的通信故障,提升汽车电子诊断实战能力。

hill8的博客 966

HashSet 内部实现

HashSet 内部通过HasMap 实现

young专栏 940

RK3568嵌入式Linux多屏显示开发指南

摘要:本篇RK3568嵌入式Linux多屏显示开发指南详细介绍了基于Qt应用层的实现方案。文章首先概述了技术架构,说明从Qt应用到硬件显示的完整流程。然后提供了两种实现方案:推荐使用Qt内置多屏支持方案,包含完整的C++代码示例和配置文件说明;对于需要精细控制的场景,给出了基于libdrm API的底层实现方案。最后重点讨论了屏幕旋转处理和多屏协同工作模式的关键技术要点,包括扩展桌面、镜像模式等实现方法。

froxy的专栏 1573

Java中在类定义时对HashSet的初始化方法——匿名内部类

Java中在类定义时对HashSet的初始化方法 http://blog.youkuaiyun.com/puqutogether/article/details/44344821 2016-11-25 18:16   Java中很多时候都要用到HashSet的查找功能,那么在类的定义时,数据成员假如就是HashSet类型的,我们定义数据成员之后,不好直接调用add函数来实现初始化,这个时

jackpk的专栏 3270

2023西工大NOJ (C语言版) 完结!!!

代码均可AC,不含解析。

annesede的博客 8万+

API安全攻防实战:从信息搜集到漏洞利用的完整路径

本文详细解析了API安全攻防实战的全过程,从信息搜集到漏洞利用,涵盖了渗透测试的核心技巧和工具使用。通过真实案例展示如何发现和利用API漏洞,如HTTP方法滥用、内容类型转换攻击等,并提供企业级防御策略和测试心得,帮助安全研究人员提升API安全防护能力。

weixin_30394981的博客 434

HashSet类的用法

 HashSet是实现Set接口的一个类,具有以下的特点:Ø         不能保证元素的排列顺序,顺序有可能发生变化。Ø         另外HashSet不是同步的,如果多个线程同时访问一个Set,只要有一个线程修改Set中的值,就必须进行同步处理,通常通过同步封装这个Set的对象来完成同步,如果不存在这样的对象,可以使用Collections.synchronizedSet()

李绪成的一亩三分地 2万+

用Multisim和AD2复刻经典:手把手教你搭建μA741三角波-方波发生器(附完整避坑指南)

本文详细介绍了如何使用Multisim和AD2搭建基于μA741运算放大器的三角波-方波发生器,包括电路原理、Multisim仿真流程、AD2硬件搭建及调试技巧。通过对比理论计算、仿真和实测数据,深入分析器件非理想特性的影响,并提供16个典型问题的解决方案,帮助读者掌握波形发生器的设计原理和工程调试经验。

weixin_28744423的博客 285

java 知识点 9(枚举、ajax、json、hashset、内部类、泛型、extends、反射)

文章目录写在前面1、枚举2、ajax、json3、js闭包4、java中的类4.1、java内部类5、js中的replaceWith()6、JAVA HashMap 和 HashSet6.1、 HashSet7、泛型7.1、泛型类7.2、泛型方法7.3、泛型接口8、上界和下届8.1、上界extends8.2、下届super 写在前面 本片学习笔记主要补充java的一些基础知识 1、枚举 简单的说,枚举就是所有值能列举出来的类型,比如性别、血型、星座等。 枚举本质上就是一个类。 用java定义一个枚举类型:

这里的分享,都是干货 387

含分布式光伏的IEEE 33节点配电网电压越限仿真分析

摘要 本文针对分布式光伏接入配电网引发的电压越限问题,基于IEEE 33节点系统开展仿真研究。首先分析了光伏出力的随机性和波动性特性,采用Beta分布和马尔可夫链方法建立光伏出力模型;其次在MATLAB/Simulink平台搭建完整测试系统,包含光伏模型、配电网线路模型和控制模块;最后通过多场景仿真定量分析了不同光伏渗透率和接入位置对节点电压的影响。结果表明:光伏渗透率提高会显著增加电压越限风险,特别是线路末端节点;光伏接入位置对电压分布具有决定性影响,馈线末端接入更易引发电压越限。研究为含高比例光伏的配电

huanghm88的专栏 321

3.PCIe协议分析1-预备知识点

PCIE协议分析1主要讲一下四方面: PCI-E配置空间 PCI-E地址映射 PCI-E Bar空间 PCI-E层级结构详谈 (1)PCIE配置空间 我们过来学习PCIE的同学应该都接触各种类型的功能芯片吧,这些功能芯片连接在电路里面我们可以认为它是一个外部设备,这些设备里面有自己独有的寄存器区域,比如SDRAM里面的ID寄存器或者其他配置寄存器。好的,其实我们PCIE板卡也相当...

一个早起的程序员 4145

对TreeSet中的元素"HashSet"、"ArrayList"、"TreeMap"、"HashMap"、"TreeSet"、"LinkedList"进行升序 * 使用静态内部类实...

/* * 对TreeSet中的元素"HashSet"、"ArrayList"、"TreeMap"、"HashMap"、"TreeSet"、"LinkedList"进行升序 * 2. 使用静态内部类实现 */ import java.util.*; public class TreeTest4 { private static Set<String> treeSet; publi...

weixin_30823833的博客 416

R语言LASSO回归作图为什么X轴使用-log(λ)而不是log(λ),如何转化为log(λ)?

🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏,该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因,并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者,还是拥有多年项目经验的资深工程师,本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径,助力你加速成长,攻克技术壁垒,迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀!

**My Coding Family** 1017

java hashset 相同_Java中HashSet的重复性与判等运算重载

还有一个故事……(平行世界篇)这是一个关于另外一个平行世界——Java中的相似的故事……文艺复兴.jpg……还有一个美丽的梦幻家园:java.util在Java中,巧了,也有泛型的数据容器。不过,Java的容器和C#的组织方式有些不同,C#是单独开了一个System.Collections及子命名空间专门用于给容器类使用,而Java则是把容器连同其他的工具类一起丢到了java.util这一个大包中...

weixin_34149824的博客 330

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

Java中在类定义时对HashSet的初始化方法

Java中很多时候都要用到HashSet的查找功能,那么在类的定义时,数据成员假如就是HashSet类型的,我们定义数据成员之后,不好直接调用add函数来实现初始化,这个时候怎么办?     我们可以这样来做: public static final HashSet salesWords = new HashSet() {{ add("销售额"); add("销售");

bigfacesafdasgfewgf 5万+

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

javaSE关于静态内部类的笔记

package collection; import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class MyClass { // 声明一个静态内部类 private static class InnerClass { // 静态方法 public static void m1(){ System.out.println("静态内部类的m1方法执行"); } .

qq_57858143的博客 190

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

java之HashSet

一.定义: 1.HashSet集合中的元素是通过hash值来比较是否相同 2.集合通过元素的hashCode和equals方法来比较两个元素是否相同, 不同就存入, 相同不存入 3.元素存入的位置是不可知的,和存入的顺序无关 二.存储原理 1.HashSet最终会存入数组中, 只是根据元素的Hash值来确定存入的位置 2.元素的hash值 (元素的hash值 >>> 16) &a...

qq_39222456的博客 259

对TreeSet中的元素"HashSet"、"ArrayList"、"TreeMap"、"HashMap"、"TreeSet"、"LinkedList"进行升序 *使用匿名内部类实...

import java.util.*; /* * 对TreeSet中的元素"HashSet"、"ArrayList"、"TreeMap"、"HashMap"、"TreeSet"、"LinkedList"进行升序 *1. 使用匿名内部类实现 */public class TreeTest3 { private static Set<String> treeSet; public...

weixin_30610755的博客 253

【Java】HashSet初始化赋值

可采用以下两种方式进行初始化,效果都是一样的,方法2更为方便。 import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; public class HashSetTest { // 方法1 public static final HashSet<Character> set1 = new HashSet<Character>(){{ add('a'); add('b'); a

See_Star的博客 1万+

HashSet和HashMap内部结构分析

首先明确一点:HashSet的底层就是HashMapHashSet与HashMap的不同点:HashMap存储的是键值对(也就是key-value),即在调用HashMap的put方法时传入的两个值,而HashSet其实也是存储的键值对,但是键值对的value是一个默认值(PRESENT,一个Object的对象)HashSet的方法也只能将key取出,不能取出value,而HashMap就有方法能将value也取出既然说HashSet的底层是HashMap,那来看看源码:来看看HashSet的add方法源码

beixi1234的博客 841

HashSet应用HashSet最佳实践

HashSet最佳实践

weixin_69042176的博客 141

HashMap、HashSet、List定义并初始化

HashMap定义并初始化: Map map = new HashMap() { { put( "Name" , "Unmi" ); put( "QQ" , "1125535" ); } }; List定义并初始化: List stooges = new ArrayList() {{ add( "Larry" );...

YANGYYID的博客 1128

韩顺平 零基础30天学会Java中526P HashSet思考题

基本思路:由内部类完成birthday变量的类型定义(外部没有使用该类的必要就直接使用私有成员内部类实现),在调用Employee构造器的同时生成MyDate对象,完成Employee对象的初始化。这里只要求name和birthday相同就认为是相同员工,所以IDEA重写的Employee的hashSet方法和equals方法只传入这两个参数作为依据。

qq_54694298的博客 415

JDK之HashMap、HashSet分析

HashMap主要分析key、value的放入Map和取出Map操作以及他的遍历器。个人觉得在HashMap中有个很重要的内部类Entry,Map的put,get等重要方法都是依靠这个Entry的。先来分析下这个内部类Entry,Entry中有几个重要的变量key、value、next,不用说大家也会明白这几个变量的含义,当然也自然会有get和set方法了。当我们在遍历Map的时候,有一种方...

weixin_30363817的博客 64

java内部类初始化_在java中 利用匿名内部类进行较简洁的双括弧初始化的方法

java的collection集合框架如set、map、list没有提供任何简便的方法供初始化。而每次建立集合都要将值一个个add进去。如Set letter=new HashSet();letter.add('a');letter.add('b');//...非常繁琐。但用匿名内部类的话。可以略为简便些。Set letter=new HashSet(){{add('a'); add('b'); ...

weixin_42512441的博客 133

java在类定义时对hashset的便捷初始化方法

有时候我们在类成员定义时,当这个类成员类型为 HashSet时,我们可以不方便调用 add函数进行初始化,所以可以采用下面的便捷方式来进行初始化 1 public class MyTest{ 2 3 final HashSet<String> set = new HashSet<String>() { 4 { 5 ...

weixin_30258901的博客 572
上一篇: 链表的例子
下一篇: 集合专题(源码警告)
atitude
博客等级 码龄7年 10粉丝 197原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值