Moderate rand5()产生rand7() @CareerCup

两相交错并联BuckBoost变换器仿真模型(Simulink仿真实现) 内容概要:本文档系统整合了电力电子与新能源领域的Simulink仿真资源,聚焦于两相交错并联Buck-Boost变换器的双闭环PWM控制建模与仿真,同时涵盖多种典型拓扑结构,包括交错并联Boost、PFC功率因数校正、LLC谐振变换器、双向CLLC、DAB变换器、VIENNA整流器等。资源体系完整,包含仿真模型、设计报告、计算书、PPT说明文档及Matlab/Python代码,覆盖从基础建模到高级控制策略(如软开关技术、谐波抑制、状态估计、双闭环控制)的全流程。此外,还拓展至状态估计(卡尔曼滤波、粒子滤波)、智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划等多个交叉学科方向,构建了一个面向科研与工程应用的综合性技术平台。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子、新能源科学与工程等专业的硕士博士研究生、高校科研人员,以及从事新能源发电、智能电网、电动汽车、电力传动等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①开展电力电子变换器(如Buck-Boost、LLC、DAB、PFC等)的建模、控制与仿真研究;②支撑课程设计、学位论文、科研项目中的系统仿真与算法验证;③学习并复现高水平期刊(如EI)提出的先进控制策略,如基于KKT条件的最优控制、扩展移相调制、恒压恒流双环竞争控制等;④结合智能算法(如粒子群、秃鹰算法)进行微电网调度、储能配置、路径规划等多目标优化问题的研究与快速原型开发。; 阅读建议:建议依据提供的资源目录循序渐进地查阅资料,优先选取与自身研究方向高度契合的内容进行深入学习;应结合仿真模型与配套文档动手实践,调试参数并分析结果,充分利用百度网盘与公众号渠道获取完整资源,提升科研工作的系统性、规范性与创新性。 立即下载

参考这一文 http://hawstein.com/posts/19.10.html

比书上写得好



package Moderate;

/**
 *
 * Write a method to generate a random number between 1 and 7, given a method that generates a random number between 1 and 5 (i.e., implement rand7() using rand5()).

译文:

给你一个能生成1到5随机数的函数,用它写一个函数生成1到7的随机数。 (即,使用函数rand5()来实现函数rand7())。
 *
 */
public class S17_11 {

	public static int rand7() {
		while (true) {
			// 0,1,2,3,4 -> 0,5,10,15,20 -> evenly distributed in 0 - 24
			int num = 5 * rand5() + rand5();
			if (num < 21) {
				return num % 7;
			}
		}
	}

	public static int rand5() {
		return (int) (Math.random() * 100) % 5;
	}

	public static void main(String[] args) {
		/* Test: call rand7 many times and inspect the results. */
		int[] arr = new int[7];
		int test_size = 1000000;
		for (int k = 0; k < test_size; k++) {
			arr[rand7()]++;
		}

		for (int i = 0; i < 7; i++) {
			double percent = 100.0 * arr[i] / test_size;
			System.out.println(i + " appeared " + percent + "% of the time.");
		}
	}
}


【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则(Matlab代码实现) 内容概要:本文详细介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点阐述了其在软开关技术条件下的建模方法与仿真分析过程。该模型能够精确模拟LLC谐振变换器在不同运行工况下的动态响应特性,涵盖开环与闭环控制策略的设计与实现,适用于研究变换器的效率优化、谐振参数匹配、系统稳定性及软开关性能等问题。相较于Simulink等传统仿真工具,Plecs在高频电力电子系统仿真中展现出更高的仿真速度与数值精度,尤其适合用于复杂电力电子拓扑的快速原型验证与优化设计。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础和仿真经验,从事高频功率变换器设计、新能源电源开发、电力电子系统研究的研发工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①深入理解全桥LLC谐振变换器的工作原理与软开关实现机制;②掌握在Plecs环境中搭建高精度、高效率电力电子系统仿真模型的方法;③开展变换器控制策略(如变频控制、闭环稳压)的仿真验证与参数优化;④为科研课题、学位论文或工业项目提供可靠的仿真平台与技术支持。; 阅读建议:建议结合相关电力电子教材与LLC变换器设计指南,深入掌握谐振参数计算与系统稳定性分析方法,并通过反复调试仿真模型,观察关键波形(如原边电流零点切换、副边整流波形),以全面理解软开关过程的物理本质与控制实现细节。 立即下载

相关推荐

模拟滤波器的基础知识和设计

使用Python实现多种模拟滤波器

faltas的博客 3529

【每天学点算法题10.16】由rand7()生成rand10()

题目描述:给你一个函数rand7(),它可以等概率地生成1~7之间的随机数,使用这个函数rand7(),生成一个函数rand10(),使其能够等概率地生成1~10之间的随机数。 解决办法:舍去法。我们知道rand7()等概率地生成1~7之间的数,而rand10()等概率地生成1~10之间的数,rand7()没法生成8,9,10。但是如果我们有rand10()函数如何生成rand7()呢?一个很直

dyoyo90的专栏 1555

保姆级避坑指南:用Docker在Ubuntu 22.04上部署Isaac Sim 5.1.0,搞定宇树G1仿真环境

本文提供了一份详细的保姆级避坑指南,帮助用户在Ubuntu 22.04上通过Docker部署Isaac Sim 5.1.0,并成功搭建宇树G1仿真环境。文章涵盖了环境准备、Docker与NVIDIA容器工具包的配置、Isaac Sim镜像的定制化拉取与配置,以及宇树G1仿真环境的实战调试,旨在帮助开发者高效解决部署过程中的常见问题。

weixin_33728268的博客 207

浅析 rand7生成rand10 方法 之 思想篇(一)

【问题描述】 rand7是一个能生成1-7的随机数。要求利用rand7生成1-10的随机数。 【算法思想】 1.组合数学方法 第1次 1 2 3 4 5 6 7 之中用rand7取一个数 第2次从 2 3 4 5 6 7 8 之中取一个数 第3次从 3 4 5 6 7 8 9 之中取一个数 第4次从 4 5 6 7 8 9 10 之中取一个数 第5次从 5 6 7 8

稚枭天卓 4677

HTPA 32x32d热成像传感器实战指南:从替代MLX90640到精准测温

本文为HTPA 32x32d热成像传感器提供了从硬件连接到精准测温的完整实战指南。针对MLX90640替代需求,详细解析了HTPA传感器的核心优势、IIC通信要点、EEPROM校准数据读取与解析、独特的块数据读取模式,并逐步拆解了五大温度补偿计算流程,旨在帮助开发者克服高开发门槛,实现稳定可靠的非接触式测温应用。

weixin_29279101的博客 313

CVE-2025-25249漏洞深度解析:FortiOS认证绕过与实战缓解

远程代码执行(RCE)是网络安全中最危险的漏洞类型之一,其核心往往源于认证机制失效或内存安全缺陷。CVE-2025-25249正属于此类高危漏洞——它不依赖用户凭证,也不需要交互触发,而是通过超长HTTP头(如X-Forwarded-For)引发内存越界写入,直接绕过FortiOS和FortiSwitchManager的完整认证流程。该漏洞影响广泛、CVSS评分高达9.8,凸显了嵌入式设备在HTTP协议栈实现中的深层风险。在企业网络中,FortiGate等设备常作为边界守门人,一旦失陷将导致root级控制权

weixin_33694620的博客 524

found 12 vulnerabilities (7 moderate, 5 high) run `npm audit fix` to fix them, or `npm audit` for d...

npm 安装包之后,如果出现类似下面的信息 found 12 vulnerabilities (7 moderate, 5 high) run `npm audit fix` to fix them, or `npm audit` for details 如果 npm audit fix,之后还是有问题,可能是不能自动 fix,尽量不要 --force 强制 fix。 可以先 ...

dingguayi7025的博客 1万+

深入浅出DNS系列(一)- DNS杂谈

黄丝玛:班达山,你好,我记性不好,你告诉我搜狐、新浪的网站IP地址好吗? 班达山:你问问DNS先生吧,他专门干这买卖的

jiangsd198的博客 4129

Hard 单词变型成另一个单词 @CareerCup

对起始单词的每一个字母都做替换,把替换后的单词加入到queue中,并同时维护一个Map来记录变化前单词和变化后单词的联系。用来回溯时能打印出路径。 package Hard; import java.util.HashSet; import java.util.LinkedList; import java.util.Map; import java.util.Queue; impor

4761

34、高效探索柔性蛋白质环构象空间的算法

本文介绍了一种高效探索柔性蛋白质环构象空间的算法,通过种子采样和变形采样两种技术,同时满足运动学闭合和避免空间位阻冲突的约束条件。种子采样能够在闭合无冲突构象空间中广泛生成构象,而变形采样则可以对“有趣”区域进行更密集的探索。实验结果表明,这两种方法在不同大小和受限程度的蛋白质环上均表现出色,运行时间在可接受范围内。相关算法已集成到工具包LoopTK中,可在https://simtk.org/home/looptk获取。

moon9的博客 127

【72】【OpenCV C++ & C#】 将cv::Mat 图像转换成imgINFO 传给c#在winform上显示,OpenCV C++如何将处理后的图像传给C#呢? 如何获取图像信息呢?

本文介绍了通过OpenCV C++处理图像后传递给C#的方法。首先定义了一个结构体imgINFO存储图像信息(数据指针、宽高、通道数等),然后通过getImgInfo函数将cv::Mat转换为该结构体。文章特别指出当图像宽度不能被4整除时可能出现失真问题,并给出了两种解决方案:调整输入图像或创建新的对齐图像。此外还解释了img.step和img.cols*img.elemSize()的关系,说明它们在大多数情况下是相等的。最后提到需要通过DLL将结构体传递给C#(具体方法参见其他文章)。

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 697

Hard 找到由其它单词组成的最长单词 @CareerCup

用DFS的那个模板就能做出来,值得注意的是一个词必须被除自己外的其他词组成才行,不能是自己组成自己。 package Hard; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.HashMap; import CtCILibrary.A

3649

R语言中的summarise函数和mutate函数用于计算分组占比。下面是关于这两个函数的详细介绍以及相应的源代码示例:

R语言中的summarise函数和mutate函数用于计算分组占比。

CodeByte的博客 1182

Tree_Graph 判断T2是否为T1的子树 @CareerCup

原文: You have two very large binary trees: T1, with millions of nodes, and T2, with hundreds of nodes. Create an algorithm to decide if T2 is a subtree of T1 译文: 有两棵很大的二叉树:T1有上百万个结点,T2有上百个结点。写

3487

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

Stack_Queue 把栈排序 Sort a stack @CareerCup

原文: Write a program to sort a stack in ascending order. You should not make any assumptions about how the stack is implemented. The following are the only functions that should be used to write thi

3231

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

Stack_Queue 猫狗队列问题 Cat dog queue @CareerCup

An animal shelter holds only dogs and cats, and operates ona strictly “first in, first out” basis. People must adopt either the “oldest”(based on arrival time) of all animals at the shelter, or they

3092

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")

Recursion 字符串的全排列 String Permutation @CareerCup

字符串全排列的题目,还是套用模板,同样要注意ret的size问题会变化。而且与上一题不同的是不光是要在ret后面添加进新的组合,而且还要移除前面用过的组合。类似一个队列。 另外Java的substring中区间闭合情况是左闭右开 [ ) 所以想把一个字符串拆成两个区间就可以用这一句: for(int j=0; j<=tmp.length(); j++){ // substring

2977

Moderate 判断井字游戏的胜利 @CareerCup

基于要查找的次数来决定是否要预处理。预处理方式按照3进制来做。 另外,检查是否赢了要判断横行,纵列,正反对角线 package Moderate; /** * Design an algorithm to figure out if someone has won in a game of tic-tac-toe. 译文: 设计算法检查某人是否赢得了井字游戏。 *

2970

LinkLists 检查一个链表是否为回文 Check if a linked list is palindrome @CareerCup

Implement a function to check a linked list is a palindrome 检查一个链表是否为回文 思路: 1 Iterative,利用栈,把链表前半段存入栈,再逐个弹栈和链表后半段比较。注意链表长度为奇数的情况!要跳过中间节点! 2 递归! 定义递归函数为 Result rec(LinkedListNode head, int l

2921

Tree_Graph LCA(Lowest Common Ancestor) 最低公共节点 (BST或者一般树) @CareerCup

原文: Design an algorithm and write code to find the first common ancestor of two nodes in a binary tree. Avoid storing additional nodes in a data structure. NOTE: This is not necessarily a binary se

2627

Sorting_Searching 叠罗汉 @CareerCup

类似前面的一道堆箱子 普适的解法是回溯,注意这类是求最值的回溯题。 另一种解法是LIS,先把其中一维排序,然后对剩下的一维进行LIS package Sorting_Searching; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; /** * A circus is designing a tower r

2461

Hard 随机洗牌函数 @CareerCup

第i个元素和index在[0,i]之间的一个数随机交换 package Hard; import CtCILibrary.AssortedMethods; /** * * Write a method to shuffle a deck of cards. It must be a perfect shuffle - in other words, each 52! permu

2421

Sorting_Searching 读入数字流求rank @CareerCup

用BST实现 package Sorting_Searching; import CtCILibrary.AssortedMethods; /** * Imagine you are reading in a stream of integers. Periodically, you wish to be * able to look up the rank of a n

2383

Recursion 硬币组合问题 @CareerCup

非常有意义的一道题,关键的一点要知道DFS是有顺序的,即在DFS中(5,1)和(1,5)是不一样的组合。所以对这道题我的第一种解法就重复算了多次,具体如图所示:当计算f(10)时,DFS给出的结果是9次,但实际上应该是4. 去重的方法是多用一个变量(level)来限制条件。这样能保证在访问对于给定level只会深搜小于等于level的分支。 同样参考了http://hawstein.c

2366

Hard 大文本找两个单词最短距离 @CareerCup

如果只要找一次就用第一种O(n)解法 如果要找多次就多用一个Hashtable,把所有的组合都保存起来 package Hard; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import CtCILibrary.AssortedMethods; /** * You

2363
上一篇: 8个月从CS菜鸟到拿到Google Offer的经历+内推
下一篇: Moderate 找到数组中和为定值的整数对 @CareerCup
chiiis
博客等级 码龄14年 422粉丝 429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