python计算列表元素和与乘积

Python 实现两个列表里元素对应相乘的方法 今天小编就为大家分享一篇Python 实现两个列表里元素对应相乘的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 立即下载

列表之和计算

使用sum函数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(sum(numbers))
使用reduce函数
# 方式1
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
results = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)
print(results)


# 方式2
from operator import add
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
results = reduce(add, numbers)
print(results)
使用for循环
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

result = 0
for number in numbers:
    result += number
print(result)
使用递归
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def cal(list1, size):
    if size:
        return list1[size - 1] + cal(list1, size - 1)
    return size

print(cal(numbers, len(numbers)))

列表乘积计算

使用for循环
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]


result = 1

for number in numbers:

    result *= number

print(result)
使用reduce函数
# 方式1
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

results = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(results)

# Python小白学习交流群:711312441
# 方式2
from operator import mul
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
results = reduce(mul, numbers)
print(results)
使用递归函数
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

def cal(list1, size):
    if size == 0:
        return 1
    return list1[size - 1] * cal(list1, size - 1)

print(cal(numbers, len(numbers)))
uniapp 实现RFID识别的实战指南 本文提供了在uniapp中实现RFID识别的完整实战指南。核心在于通过Android系统广播机制,利用uni-app的plus对象调用原生接口,完成与RFID手持设备的“软硬件握手”。文章详细介绍了从环境准备、设备选型、核心代码实现到避坑优化的全流程,帮助开发者快速构建高效的RFID盘点或管理应用。 阅读详情

相关推荐

SNN系列|编码篇(2)时序编码

Tempotral Coding 选择编码方法是要根据编码对象以及模型如何处理编码信息进行选择,如下是一种时序信息的编码对比: Threshold-based encoding 又称为tempotral contrast,该方法可以用于编解码一段序列,当差值超过阈值时发放脉冲,阈值是根据编码的序列自适应变化的。 使用该编码方法时,实值序列最好是沿时间变化的,因为在根据差分决定是否发放脉冲后,脉冲的顺序与差分顺序有关。 Time-to-first spike coding 该编码方法将信息用神经元首次

Tianlong Lee的博客 1万+

python二级题:计算向量积即列表元素对应相乘的四种方法

利用列表推导式、pandas或者enumerate等方法来计算两个列表相乘以后得到的和。

henanlion的博客 3136

ESP32C3的I2S接口详解:以驱动PCM5102A为例,避开时序与配置的那些坑

本文深入解析ESP32C3的I2S接口驱动PCM5102A DAC的完整解决方案,涵盖时序对齐、PCB优化和寄存器级配置。通过实际案例分享时钟树分析、信号完整性设计和底层调试技巧,帮助开发者避开常见陷阱,实现高质量音频输出。重点探讨了I2S协议栈、电源滤波优化及DMA传输异常处理等关键技术要点。

weixin_30254435的博客 301

Python:将两个列表对应相乘并求和

在python中,列表和列表之间不能直接相乘,需要对其转换成数组后再进行计算,所以我们用到numpy中的multiply()函数将集合转换成数组,再用sum函数求和即可。 代码: import numpy as np a = [1, 2, -2, 4, 2, 3, 1, 0] b = [2, 3, -2, 3, 2, 4, 1, -1] c = [-2, 0, 4, 0, 1, 1, 0, -2] ab = np.multiply(a, b) ac = np.multiply(a, c) corr

m0_58405041的博客 1万+

腾讯云运维工程师认证TCA--真题(最新2022.11)

解析:云原生应用的12要素,1.基准代码:一份基准代码,多份部署;解析:腾讯云主账号具备对其名下资源(包括存储桶)的最大权限,您虽然可以在存储桶策略中限制几乎所有操作,但主账号始终具备 PUT Bucket Policy 操作的权限,主账号调用该操作不检查存储桶策略。解析:瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动,并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级下落。解答:云原生五大关键技术:微服务、容器化、DevOps、持续交付。

e1210101的博客 9915

Matlab结果性能评价---rms函数(计算矩阵、数组和向量元素均方根)

实例1:创建一个向量(正弦波)并计算其均方根值 实例2:创建一个二维矩阵并计算其均方根值 实例3:计算二维矩阵沿指定维度的均方根值 本例程配套完整源码下载 均方根(Root-Mean-Square Level): 向量x的均方根值为沿着指定的维度执行求和: 语法描述: y = rms(x)返回输入x的均方根值。如果x是行或列向量,y是实数值标量。对于大小尺寸大于1矩阵x,y包含沿x的第一个数组维度计算的均方根值。例如,如果x是N > 1的N*M矩阵,那么y是1*M行向量,对应x矩..

qq_32809093的博客 3万+

实现两个列表对应数值相乘、相除、相加等

zip()是Python的一个内置函数,参数为可迭代的对象,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回列表。若参数的长度不等,则返回长度和参数中长度最短的对象相同。在Python中实现两个列表相乘,使用numpy库中的multiply()函数,直接实现两个列表相乘。for循环遍历两个列表元素,乘积结果使用append添加到一个空列表。map()会根据提供的函数对指定序列做映射。lambda匿名函数实现两个数相乘。

m0_46256255的博客 7273

从 30 天试用到企业级落地,2026 年学习和试用 SAP AI 的完整路线图

摘要:SAP AI产品体系存在试用版本与商业版本的边界模糊问题,需区分业务嵌入AI(如Joule)、开发者工具(SAP Build Code)和AI基础平台(Generative AI Hub)三个层级。建议学习路径:1)通过SAP Learning专区掌握理论框架;2)优先使用30天Generative AI Hub基础试用体验模型编排;3)结合90天BTP试用账户开发完整应用。特别注意免费计划已陆续停止,需以最新官方文档为准。开发者应重点关注AI如何与SAP技术栈(CAP、Fiori等)集成,而非单纯功

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 116

python列表的加法和乘法

一:列表的加法(两个列表拼接) q=[1,2,3,4] a=[5,6,7,8] print(q+a) 二:列表的乘法 q=[1,2,3,4] a=[5,6,7,8] print(q*3) print(a*3) 三:嵌套列表(二维列表) 四:访问嵌套列表 生活太难,能否叫一声帅哥,迷失一下自我 ...

qq_61667516的博客 3214

【异常】OpenClaw 飞书端 OpenClaw: access not configured. Pairing code: [] Ask the bot owner to approve with

摘要: OpenClaw飞书机器人交互中出现的access not configured报错,是因用户或组织未配置访问权限触发的拦截提示。报错包含组织单元ID和配对校验码,需管理员审批开通权限。普通用户需提交完整报错信息给管理员处理;管理员可通过执行标准化命令单次审批,或批量配置组织白名单优化权限管理。建议提前梳理权限范围、及时同步组织架构变更,并定期审计权限列表以确保安全合规。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 372

添加USB wifi驱动到RK3568

在日常开发中我们经常需要用到wifi功能,一般来说soc厂家都会事先做好了几个厂家的wifi驱动在内核源码目录下,我们只需要按原理图配置对应的设备树即可。常用的wifi的接口有:USBSDIOPCIE下面来介绍这这种接口是如何使用wifi芯片。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考本小节介绍了一个配置一个USBwifi驱动的整个流程,并没有介绍到SDIO,下小节基于AP6256介绍如何使用。

qq_24093081的博客 2049

python计算列表元素和_python计算列表元素和与乘积

列表之和计算使用sum函数numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]print(sum(numbers))使用reduce函数from functools import reducenumbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]results = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)pri...

weixin_42184548的博客 917

QTI Camera Stack 中的多摄调度模型与 SyncGroup 实现机制详解

在当前高端移动影像系统中,搭载主摄、长焦、超广、ToF、IR 等多个图像模组已成标配,实现高效、低延迟、高稳定性地调度这些 Sensor 的图像能力成为 QTI Camera Stack 架构的关键组成。高通平台通过构建 Camera SyncGroup 模型与多层调度策略,在 ISP 层实现多模组图像流的绑定控制、帧级时间同步、主副摄无感切换、双路并发采集等能力。 本文基于 Snapdragon 8 Gen 系列平台的实际调测经验,系统解析 Camera Stack 中多摄调度模型的结构设计、各层模块职责

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货! 1055

python求1到n的乘积_python 求一个列表中所有元素的乘积实例

python 求一个列表中所有元素的乘积实例如下所示:# 求一个列表中所有元素的乘积from functools import reducelt = [1,2,3,4,5]ln = reduce(lambda x,y:x * y,lt)print(ln)以上这篇python 求一个列表中所有元素的乘积实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。时间: 2019...

weixin_39980596的博客 2959

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")

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

python列表元素的积

python列表元素的积 描述 一个由n(n>1)个数字组成的列表 ls,输出一个列表lt,其中lt中第i个元素等于ls中除ls[i]之外所有元素的乘积。 输入输出均为列表形式。试例: 输入 输出 [1,2,3,4] [24,12,8,6] 方法一: ls = eval(input("")) s = 1 lt = [] for i in range(len(ls)): ...

Rain_Hpu的博客 1万+

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

python 输出所有列表元素的乘积

def multiply_list(items): tot = 1 for x in items: tot *= x return tot print(multiply_list([1,2,-8]))    转载于:https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/9971278.ht...

weixin_30547797的博客 1493

Python对列表元素求乘积

from functools import reduce lt = [1,2,3,4,5] ln = reduce(lambda x,y:x * y,lt) print(ln)

深海微澜 3592

python中的输出list中元素方法_python 输出所有列表元素的乘积

def multiply_list(items): tot = 1 for x in items: tot *= x return tot print(multiply_list([1,2,-8]))…python循环删除列表元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 常见错误 常见错误一:使用固定长度循环删除列表元素 # 使用固定长度循环pop方法删除列表元素 num_list...

weixin_39590472的博客 1546

python元组元素_根据元组元素的和取元组元素的乘积

如果您能就以下问题提供任何反馈,我将不胜感激。到目前为止,我在Python上编写了一段代码,它生成二维元组的组合,其中每个元素都是1到4之间的值。对于a1到4的任何值,a2可以是1到4这样就生成了以下元组tuple_combinations = [(1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 1), (3,...

weixin_36343353的博客 1490

编写一个Python程序,用于确定一个数字列表的乘积是否可以被该列表的和整除。

【代码】编写一个Python程序,用于确定一个数字列表的乘积是否可以被该列表的和整除。

qq_61169089的博客 319

python返回所有参数乘积_从Python中的整数列表中确定所有可能的乘积的列表

假设有一个由4个数字组成的向量(例如(2,2,3,4))。在您可以生成网格(如下所示):0 0 0 00 0 0 10 0 1 00 0 1 10 1 0 00 1 0 10 1 1 00 1 1 11 0 0 01 0 0 11 0 1 01 0 1 11 1 0 01 1 0 11 1 1 01 1 1 1现在删除包含所有“0”的行和只有一个“1”的行。在^{pr2}$现在可以用向量中相应的元...

weixin_39830175的博客 1132

python输入一个包含若干自然数的列表_关于python的十一道练习

关于python的十一道练习1.编写程序,输入一个自然数字符串,然后输出各位数字之和。例如,输入字符串1234,输出10.1 def sums1(): #第一题2 strs=input('请输入一个自然数字符串:')3 num=04 for i inrange(0,len(strs)):5 num=num+int(strs[i:i+1])6 prin...

weixin_39637920的博客 3425

力扣-238.除自身以外数组的乘积

力扣-238.除自身以外数组的乘积,解题思路分享。

weixin_67851619的博客 1102

python中的累乘积_Python中的连续元素最大乘积

Python具有强大的库来处理数据。我们可能会需要找到两个连续数字的最大乘积,这是大字符串的一部分。在本文中,我们将介绍实现该目标的方法。带拉链和最大我们将字符串转换为列表。然后借助切片从连续的元素创建对。应用*乘以该对,然后从每个对的相乘结果中取最大值。示例Astring='5238521'#Givenstringprint("GivenString:",Astring)#Con...

weixin_29968283的博客 886

list 根据某个数字所在位置_富玩车穷玩表,一个案例轻松认识python列表List——计算Hadamard 乘积...

计算两个矩阵的 Hadamard 乘积, 矩阵的 Hadamard 积就是两个同维矩阵的逐元素对应相乘,cij=aij×bij。要求输入矩阵的行/列数(在这里假设我们使用的是 n × n 的矩阵)Python 有许多内建的数据结构。数据结构(data structure)是计算机中存储、组织数据的方式。1、列表序列是 Python 中最基本的数据结构。序列中的每个值都有对应的位置值,称之...

weixin_39751076的博客 176

python假设产品列表如下_程序查找除Python中当前索引以外的所有元素的产品列表...

假设我们有一个称为nums的数字列表,我们必须找到一个新列表,以使新生成的列表的索引i处的每个元素都是原始列表中除索引i处的所有数字之外的所有数字的乘积。在这里,我们必须解决它而不使用除法。因此,如果输入类似于nums = [2、3、4、5、6],那么输出将为[360、240、180、144、120]为了解决这个问题,我们将遵循以下步骤-如果nums <1的大小返回数字l:= nums的大小...

weixin_39939510的博客 268
上一篇: python带参数装饰器的两种写法
下一篇: Python迭代器的__iter__和__next__详细教程
Python热爱者
博客等级 码龄7年 3056粉丝 1330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