0. 前言 -- Highway MVVM

最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 18:45:00 发布 · 246 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#mvvm #框架 #架构

Highway是一款验证型MVVM框架，其核心源码简洁并配有详细注释，便于理解MVVM架构原理。本博客深入介绍了Highway框架的核心实现细节，帮助读者掌握MVVM的设计理念。

Highway是一个验证型MVVM框架，用于实现MVVM架构的内部原理。Highway的核心源码非常精简，并且做了详尽的注释解读，前期您可以通过阅读源码了解其中的实现原理。但请不要随意用于您的生产环境，因为它并没有被系统地验证过，除非您对Highway已非常了解。后续虾哥会推出相关教程，解读MVVM框架的实现细节，尽情期待。:-)

机器学习Highway网络结构
u010879745的博客
08-18 2122
详解深度学习之经典网络架构（六）：ResNet 两代（ResNet v1和ResNet v2）_chenyuping333的博客-优快云博客_resnet v2 https://blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/82344334 网络加深，梯度消失 为什么随着网络层级越深，模型效果却变差了呢？ 下图是一个简单神经网络图，由输入层、隐含层、输出层构成： 回想一下神经网络反向传播的原理，先通过正向传播计算出结果output，然后与样本比较得出误差值E
Highway Networks
热门推荐
l494926429的博客
06-22 2万+
随着神经网络的发展，网络的深度逐渐加深（更深的层数以及更小的感受野，能够提高网络分类的准确性(Szegedy et al., 2014;Simonyan & Zisserman, 2014)），网络的训练也就变得越来越困难。Highway Networks就是一种解决深层次网络训练困难的网络框架。       以下这几篇文章证明了优化深层神经网络十分困难（写文章的时候肯定用得到，先记下）：（
3. 指令 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 320
3. 指令 -- Highway MVVM
6. 组件 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 245
6. 组件 -- Highway MVVM
2. 视图 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 258
2. 视图 -- Highway MVVM
8. 工具 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 214
8. 工具 -- Highway MVVM
5. 管道 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 209
5. 管道 -- Highway MVVM
7. 服务 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 247
7. 服务 -- Highway MVVM
1. 快速开始 -- Highway MVVM
csdn_david的博客
12-31 262
1. 快速开始 -- Highway MVVM
PyPI 官网下载 | highway_star-0.0.8.1-py3-none-any.whl
02-04
标题中的"PyPI 官网下载 | highway_star-0.0.8.1-py3-none-any.whl"指的是在Python的包索引服务（Python Package Index，简称PyPI）上发布的名为`highway_star`的软件包的一个特定版本，即0.0.8.1。PyPI是Python...
精选资源
PACTwareSetup 4.0.0.6-final-full.rar
05-01
PACTware是一款强大的通用HART（ Highway Addressable Remote Transducer，可寻址远程传感器高速通道）组态通信软件。这款软件版本为4.0.0.6-final-full，通过RAR压缩格式提供，确保了文件的便捷传输和存储。在本文...
project.continuous-delivery-vue
04-03
Highway_exit_num， 街道地址， 电话， 传真 餐桌amenities ID location_id 姓名 桌子truck_services ID location_id 姓名 餐桌restaurants ID location_id 姓名 设置本地数据库的步骤 如果您已
JienDa聊PHP：电商实战中主流PHP框架的协同策略与架构优化
Jien Da官方博客
11-29 1061
摘要 本报告探讨了在复杂电商系统中如何协同使用Laravel、Symfony和Yii三大PHP框架。电商系统具有业务复杂、高并发、快速迭代等特点，单一框架难以满足所有需求。报告分析了各框架的优势：Laravel适合快速开发前端和管理后台，Symfony适用于高并发核心交易服务，Yii则擅长高性能API和后台系统。提出了三种协同架构模式：主从混合式架构（以Laravel为主集成其他框架）、微服务异构架构和模块化单体架构，并提供了具体实施策略和代码示例。为技术团队提供了可行的框架协同方案，以优化电商系统架构。
【youcans论文精读】VM-UNet：面向医学图像分割的视觉 Mamba UNet 架构
youcans的博客
12-01 761
本文提出首个纯基于状态空间模型（SSMs）的医学图像分割模型VM-UNet。针对现有CNN模型长程建模能力不足和Transformer模型计算复杂度高的问题，VM-UNet采用视觉状态空间（VSS）块构建非对称编解码器结构，在保证线性计算复杂度的同时增强长距离依赖建模能力。
AI入门之LangChain Agent工具链组合设计：从理论到产业落地的AI智能体架构指南
最新发布
沛哥儿的专栏
12-01 876
在大模型应用开发领域，2025年成为AI智能体（Agent）技术落地的关键转折点。行业数据显示，基于LangChain构建的AI应用中，超过68%采用了多工具组合的Agent架构，其工具链设计优劣直接决定了智能体的问题解决能力和场景适应性。LangChain Agent通过将大语言模型与外部工具有机结合，实现了从“对话生成”到“任务执行”的质的飞跃，成为企业级AI应用的核心引擎。本文将从产业实践出发，深度解析Agent工具链的设计哲学、技术实现与未来趋势，为开发者提供完整的技术路线图。
使用最广泛的Web应用架构
2509_94216126的博客
12-01 305
目前互联网中没有一种绝对使用最广泛的Web应用架构，不同的架构在不同的场景和企业中都有广泛应用，但。
业务架构、数据架构、应用架构和技术架构
2509_94213589的博客
12-01 735
(The Open Group Architecture Framework)是一个广泛应用的企业架构框架，旨在帮助组织高效地进行架构设计和管理。。企业数字化架构设计中的最常见要素是4A 架构。
JienDa聊PHP：算命平台实战中主流PHP框架的协同架构方略​
Jien Da官方博客
11-29 588
摘要： 算命平台需兼顾高并发、实时交互与算法安全，单一PHP框架难以满足需求。本文提出协同架构方案，将五大主流框架（Laravel、Symfony、Yii、ThinkPHP、Hyperf）比作道家仙人，各司其职：Laravel构建交互界面，Symfony守护核心算法，Yii支撑高负载接口，ThinkPHP打通本土支付，Hyperf处理实时通信。通过“动静分离”“算法中台”“微服务聚合”三大架构模式，实现高性能、可扩展的算命平台。技术选型需以业务为核心，充分发挥各框架优势，构建安全合规的解决方案。
Go语言实现Kubernetes主从架构模拟系统
m0_37570494的博客
12-01 158
本文实现了一个基于Go语言的Kubernetes集群模拟器，包含核心组件如APIServer、调度器、Kubelet和控制器管理器。系统采用goroutine实现并发，通过mutex保证线程安全，使用channel进行事件通知。主要功能包括：1) 模拟Pod调度过程，实现资源感知的调度算法；2) 节点状态监控和自动恢复；3) 部署控制器管理应用生命周期；4) 实时集群状态监控。相比Python实现，该方案具有原生并发支持、编译时类型检查、更好的内存效率等优势，更接近真实Kubernetes架构。系统通过模拟
(.venv) PS C:\Users\chen4\PycharmProjects\pythonProject1\.venv\Scripts> pip install gluonnlp Collecting gluonnlp Using cached gluonnlp-0.10.0.tar.gz (344 kB) Preparing metadata (setup.py) ... done Requirement already satisfied: numpy>=1.16.0 in c:\users\chen4\pycharmprojects\pythonproject1\.venv\lib\site-packages (from gluonnlp) (1.26.4) Collecting cython (from gluonnlp) Using cached cython-3.1.2-cp312-cp312-win_amd64.whl.metadata (6.0 kB) Requirement already satisfied: packaging in c:\users\chen4\pycharmprojects\pythonproject1\.venv\lib\site-packages (from gluonnlp) (24.1) Using cached cython-3.1.2-cp312-cp312-win_amd64.whl (2.7 MB) Building wheels for collected packages: gluonnlp DEPRECATION: Building 'gluonnlp' using the legacy setup.py bdist_wheel mechanism, which will be removed in a future version. pip 25.3 will enforce this behaviour change. A possib le replacement is to use the standardized build interface by setting the `--use-pep517` option, (possibly combined with `--no-build-isolation`), or adding a `pyproject.toml` file to the source tree of 'gluonnlp'. Discussion can be found at https://github.com/pypa/pip/issues/6334 Building wheel for gluonnlp (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py bdist_wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [136 lines of output] C:\Users\chen4\PycharmProjects\pythonProject1\.venv\Lib\site-packages\setuptools\__init__.py:92: _DeprecatedInstaller: setuptools.installer and fetch_build_eggs are deprecated. !! ******************************************************************************** Requirements should be satisfied by a PEP 517 installer. If you are using pip, you can try `pip install --use-pep517`. By 2025-Oct-31, you need to update your project and remove deprecated calls or your builds will no longer be supported. ******************************************************************************** !! dist.fetch_build_eggs(dist.setup_requires) running bdist_wheel running build running build_py creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp copying src\gluonnlp\base.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp copying src\gluonnlp\_constants.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp copying src\gluonnlp\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\calibration copying src\gluonnlp\calibration\collector.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\calibration copying src\gluonnlp\calibration\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\calibration creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\baidu_ernie_data.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\candidate_sampler.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\classification.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\conll.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\dataloader.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\dataset.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\datasetloader.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\glue.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\intent_slot.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\question_answering.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\registry.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\sampler.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\sentiment.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\stream.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\super_glue.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\transforms.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\translation.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\utils.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\word_embedding_evaluation.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\embedding copying src\gluonnlp\embedding\evaluation.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\embedding copying src\gluonnlp\embedding\token_embedding.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\embedding copying src\gluonnlp\embedding\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\embedding creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\initializer copying src\gluonnlp\initializer\initializer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\initializer copying src\gluonnlp\initializer\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\initializer creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\loss copying src\gluonnlp\loss\activation_regularizer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\loss copying src\gluonnlp\loss\label_smoothing.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\loss copying src\gluonnlp\loss\loss.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\loss copying src\gluonnlp\loss\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\loss creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\metric copying src\gluonnlp\metric\length_normalized_loss.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\metric copying src\gluonnlp\metric\masked_accuracy.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\metric copying src\gluonnlp\metric\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\metric creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\attention_cell.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\bert.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\bilm_encoder.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\block.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\convolutional_encoder.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\elmo.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\highway.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\info.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\language_model.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\lstmpcellwithclip.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\parameter.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\sampled_block.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\seq2seq_encoder_decoder.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\sequence_sampler.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\transformer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\translation.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\utils.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model copying src\gluonnlp\model\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\optimizer copying src\gluonnlp\optimizer\bert_adam.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\optimizer copying src\gluonnlp\optimizer\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\optimizer creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\files.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\parallel.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\parameter.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\seed.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\version.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils copying src\gluonnlp\utils\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\utils creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab copying src\gluonnlp\vocab\bert.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab copying src\gluonnlp\vocab\elmo.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab copying src\gluonnlp\vocab\subwords.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab copying src\gluonnlp\vocab\vocab.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab copying src\gluonnlp\vocab\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\vocab creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\batchify copying src\gluonnlp\data\batchify\batchify.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\batchify copying src\gluonnlp\data\batchify\embedding.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\batchify copying src\gluonnlp\data\batchify\language_model.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\batchify copying src\gluonnlp\data\batchify\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\batchify creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\bert copying src\gluonnlp\data\bert\glue.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\bert copying src\gluonnlp\data\bert\squad.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\bert copying src\gluonnlp\data\bert\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\bert creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\corpora copying src\gluonnlp\data\corpora\google_billion_word.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\corpora copying src\gluonnlp\data\corpora\large_text_compression_benchmark.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\corpora copying src\gluonnlp\data\corpora\wikitext.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\corpora copying src\gluonnlp\data\corpora\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\corpora creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\xlnet copying src\gluonnlp\data\xlnet\squad.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\xlnet copying src\gluonnlp\data\xlnet\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data\xlnet creating build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model\train copying src\gluonnlp\model\train\cache.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model\train copying src\gluonnlp\model\train\embedding.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model\train copying src\gluonnlp\model\train\language_model.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model\train copying src\gluonnlp\model\train\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\model\train running egg_info writing src\gluonnlp.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to src\gluonnlp.egg-info\dependency_links.txt writing requirements to src\gluonnlp.egg-info\requires.txt writing top-level names to src\gluonnlp.egg-info\top_level.txt reading manifest file 'src\gluonnlp.egg-info\SOURCES.txt' reading manifest template 'MANIFEST.in' warning: no files found matching '*.py' under directory 'gluonnlp' warning: no previously-included files matching '*' found under directory 'tests' warning: no previously-included files matching '*' found under directory 'scripts' adding license file 'LICENSE' writing manifest file 'src\gluonnlp.egg-info\SOURCES.txt' copying src\gluonnlp\data\fast_bert_tokenizer.c -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data copying src\gluonnlp\data\fast_bert_tokenizer.pyx -> build\lib.win-amd64-cpython-312\gluonnlp\data running build_ext Compiling src/gluonnlp/data/fast_bert_tokenizer.pyx because it changed. [1/1] Cythonizing src/gluonnlp/data/fast_bert_tokenizer.pyx building 'gluonnlp.data.fast_bert_tokenizer' extension error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "Microsoft C++ Build Tools": https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for gluonnlp Running setup.py clean for gluonnlp Failed to build gluonnlp ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (gluonnlp) 以上为安装gluonnlp的报错结果
06-27
在使用 `pip install gluonnlp` 时，如果遇到错误提示 **"error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required"**，这通常意味着正在安装的库依赖于需要编译的 C/C++ 扩展代码，而当前系统缺少必要的构建工具。Windows 系统默认不包含这些工具，因此需要手动安装。 ### 三级标题：问题原因与解决方法 当尝试通过 pip 安装某些包含原生扩展的 Python 库（如 `gluonnlp`）时，若未安装 Microsoft Visual C++ 构建工具，则会触发该错误。这是因为 pip 需要调用本地编译器来构建部分非纯 Python 编写的组件[^1]。 一种直接的解决方案是访问 [Microsoft Visual C++ Build Tools](https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/) 并下载安装包进行安装。此工具集提供了必要的编译器、库和 SDK，以支持在 Windows 上构建原生代码项目[^2]。安装完成后，重新运行 `pip install gluonnlp` 命令即可继续安装过程。 对于那些希望避免安装完整 Visual Studio 或者 Build Tools 的用户来说，可以考虑寻找预编译的 wheel 文件来绕过编译步骤。例如，从可信源或社区维护的仓库中获取适用于 Windows 的 `.whl` 文件，并使用以下命令进行安装： ```bash pip install <file_path>.whl ``` 这种方法有助于减少环境中的额外依赖项，同时加快安装速度[^3]。 此外，在容器化环境中部署应用时，可以通过预先配置好所需构建工具的基础镜像来规避此类问题。这样可以在保证最小化内存占用的同时完成依赖库的正确安装[^3]。 ### 三级标题：替代方案 如果上述方法仍然无法解决问题，或者您更倾向于使用其他方式管理软件包，那么可以探索 Anaconda 发行版提供的解决方案。Conda 包管理器自带了大量科学计算相关的预编译库，包括 `gluonnlp` 及其依赖项。只需简单执行如下命令即可轻松安装： ```bash conda install -c conda-forge gluonnlp ``` ### 三级标题：注意事项 确保您的操作系统版本兼容所选的构建工具版本，并且已启用所有必要的系统更新。另外，请注意检查 Python 和 pip 是否为最新稳定版，因为旧版本可能会导致兼容性问题。
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 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