多文档话题跟踪展示技术的有趣实现

JAVA_OPTS 参数介绍 使用记录 JAVA_OPTS设置及使用 JAVA_OPTS=”-server-Xms256m-Xms512m-XX:PermSize=64M-XX:MaxPermSize=128m-Djava.awt.headless=true” -Xms256m就是java应用开启后需要的最小内存 -Xms512m就是java应用开启后运行只能到512m PermSize=64M就是内存中有个64M就给这个应用用了,谁也别动 说说遇到的问题,在我使用中设置了-Xms512m,但是我的定时任务随着应... 阅读详情
     留意过bbs上合集的同学可能会发现,一个火的帖子,跟者云集,并且跟贴的话题频频变化,但是一般最后会回到最初的主题上来,看看水木上主题丰富热火朝天的WL板块就知道。虽然经常浏览合集,但是起初这个现象我倒没有留心,偶尔一次lp在旁边嘀咕,说这种五花八门的回帖要是有个程序分析一下输出一个图像,就像google trends一样,那感情有趣。
    有趣归有趣,可实现这种东西也不是那么简单的事情,我常常把类似这样的自然语言处理技术比做做菜,吃了美味的菜,也能看出它的配料,可那隐藏在后面的复杂工序,加之秘方调料总是让人琢磨不透。我有兴趣做菜,也有兴趣处理这样的技术问题,所以就开始翻箱倒柜,在我的工具箱里面找合适的“烹饪”工具。

    我首先找到了我的一个中文分词标注的工具对合集中有序的帖子进行预处理,就像把肉呀,香肠呀都切成一片一片,并做上标记。这可是一个厨师的基本功,程序员也要像厨师一样,拥有一个属于自己的合手的刀呀,砧板啥的。这又有点像每个理发师私有的那个装工具的小盒子。

    在此基础上,我又找了个基于句法和词频的关键词抽取工具,当初写这个工具可完全是出于偶然的灵机一动,谁叫那个中文句法分析模块写了扔在那里一直没用呢,没想到现在竟然能派上用场。抽取关键部分,这个过程对于做一道好菜来说也是很重要的,就是要把菜料中那些切得不好或者本身材质不好的部分扔掉,免得影响菜的口感。

    这样,似乎前期准备都差不多了,剩下的工作就是要找一个可以自动进行主题提取或者话题聚合的工具,幸好,最近写了个高效的聚类工具,用在这里可算是再恰当不过了。这可以说是进入了真正的炖煮煎炸阶段了,师傅的手艺和经验在这个时候可以说展露无遗。

    做好的菜,最后还是需要修饰一下的,可惜我的工具箱里找不到可用的工具了,我想把它做成美观的图形,可惜俺只能根据聚类的结果画出简单的曲线图,我还在用C++绘图呢,要我画个图在Web上展示,俺可没时间,不过目前这样也能让lp和自己开心一下了。

PS:后来我把此技术用到了专业的数据分析上,产品也正在开发中。
话题检测及跟踪评价数据集 搜狗话题检测的数据集,大约1000条数据的链接,需要根据链接自己去爬取数据;每个链接后面附有相应的话题,话题比较细致,适合用来做实验或毕业设计; 立即下载

相关推荐

WEB MDI 多文档视图

js 写的模拟多文档视图的框架。 原先是一个哥们(不好意思,忘记他是谁了,在此表示感谢)写的, 但当打开网页太多时,换行了。我给加上了左右导航按钮。右侧的处理还是很粗糙。请各位指点。解压后,双击i.html页面。

如何完成企业舆情监测——话题检测与跟踪

近期公司新提了需求,希望利用已有的舆情检测系统对公司的负面新闻进行监测。目前的舆情系统能完成基本的信息抓取、信息分析与统计,但当前舆情系统为事件级监测,针对已出现的某一事件进行舆情分析,尚不能准确处理企业级的舆情。 目前所考虑的基本流程为: 事件收集 话题检测(TDT) 事件追踪 事件收集 确定爬取网站:考虑包括微博、头条、知乎等主流新闻网站以及百度、谷歌、必应等主流搜索引擎。 网页过滤与清...

Zoe_liuxy 3631

TPAMI 2025新作LRFormer复现笔记:我的Windows 11 + RTX 4090配置全流程

本文详细记录了在Windows 11系统下使用RTX 4090显卡复现TPAMI 2025顶会论文LRTransformer的完整流程,包括硬件配置、系统优化、Python环境搭建及模型训练中的常见问题解决方案。特别针对Windows平台特有的路径管理、CUDA版本冲突和显存优化等关键技术细节提供了实用指南,帮助开发者高效完成环境搭建和模型训练。

weixin_29094301的博客 412

TDT(Topic Detection and Tracking,话题检测与跟踪)

待续 转载于:https://www.cnblogs.com/colipso/p/4445458.html

weixin_30689307的博客 1449

【踩坑记录】colmap中的相机位姿的坐标系定义及其可视化结果的隐含转换

1 坐标系定义及转换   首先介绍一下世界坐标系和相机坐标系之间的转换,它们之间是存在一个转换关系的。现假设空间中一点X,它在相机坐标系下的坐标是Xcamera,在世界坐标系下的坐标是Xworld。假设它通过R和t实现从相机坐标系到世界坐标系之间的转换: Xworld = RXcamera + t   那么,由上式,我们可以推得从世界坐标系向相机坐标系的转换关系(RT=R-1,所以通常直接使用RT即可): Xcamera = RTXworld - RTt   所以,两个坐标系之间的转换,需要看其具体

zeeq的博客 2万+

基于STM32设计的老人摔倒检测报警系统(OneNet+MQTT)(235)

基于STM32设计的老人摔倒检测报警系统,不仅能够实时监测老人的位置信息,方便在紧急情况下快速定位,还能通过陀螺仪模块精确检测老人的身体姿态,一旦判断为摔倒状态,系统将立即触发蜂鸣器报警,并通过4G网络向指定联系人发送短信警示,确保老人能够迅速得到援助。此外,系统还支持老人主动按下设备上的按键发送求助短信,增强了系统的灵活性和实用性。

4691

Python实现的热点话题发现系统

微 博 数 据 的 不 断 增 长 ,导 致 系 统 各 模 块不 可 避 免 出 现 问 题。系 统 获 取 的 文 本 来 源 于 新 浪 微 博 ,用 户 可 以 根 据 自 己 需 求 ,通 过 用户 可 视 化 界 面 操 作 配 置 需 要 监 控 的 微 博 号 ,并 获 取 该 校 园 微 博 号 的 文 本数 据 ,支 持 设 置 爬 取 数 据 页 数 ,一 页 有 十 条 微 博 内 容 ,后 续 可 实 现 支 持配 置 不 同 微 博 号 内 容 存 入 不 同 表 设 置。

毕业作品网站 1713

第六部分:VTK进阶(第182章 体素化与隐式建模)

本文系统介绍了基于点云构建有符号距离场(SDF)的核心原理与VTK实现方法。主要内容包括:1)SDF的基本概念与算法原理,通过体素网格隐式表达几何表面;2)关键参数配置指南,如体素分辨率、边界范围和影响半径的选择;3)点云法向估计、SDF计算与等值面提取的完整工作流程;4)常见问题解决方案与性能优化建议。文中提供了详细的C++代码示例,展示从随机点云生成SDF并重建曲面的完整过程,特别强调了法向估计、参数调优和后处理等关键环节。该方法适用于点云表面重建、几何处理等应用场景。

仰望星空的博客 528

JAVA_OPTS简介

JAVA_OPTS ,顾名思义,是用来设置JVM相关运行参数的变量。 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k" -server:一定要作为第一个参数,在多个CPU时性能佳 -Xms:初始Heap大小,使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些 -Xmx:java heap最大值,使用的最大内存 上面两

云端 2837

GRSL 2026 即插即用 | Transformer篇 | DCSA:动态稀疏门控自注意力,兼顾长距离依赖与局部细节表达!

SDANet整体架构和模块Dynamic Channel Sparse Attention (DCSA):DCSA为Transformer块中的自注意力层。DCSA架构:样本级动态稀疏注意力:首次实现每个样本独立预测注意力稀疏度:通过轻量门控网络根据输入特征的复杂度自适应调整保留的通道数,简单样本使用更高稀疏度(如保留 20% 通道),复杂样本使用更低稀疏度(如保留 80% 通道),在保证精度的前提下平均计算量降低 50% 以上。

主要更新底层视觉(去噪、超分等)相关的科研内容,形式为【论文精读】+【论文复现】 108

2025华为od机试真题B卷【停车场费用统计】Python实现

2025华为od机试真题B卷【停车场费用统计】Python实现

MISAYAONE的博客 536

JAVA_OPTS简介(详细)

JAVA_OPTS简介(详细) . JAVA_OPTS ,顾名思义,是用来设置JVM相关运行参数的变量。 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k" -server:一定要作为第一个参数,在多个CPU时性能佳 -Xms:初始Heap大小,使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些 -Xmx:java...

jangta的专栏 312

【25届数字IC秋招总结】面试经验7——联发科

25届数字ic面试记录——联发科

lalala0635的博客 981

tomcat的catalina.sh脚本中JAVA_OPTS和CATALINA_OPTS的区别

前提说明 OS信息: Linux rel65 3.10.0-514.26.2.el7.x86_64 #1 SMP Tue Jul 4 15:04:05 UTC 2017 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux Tomcat版本信息: apache-tomcat-8.5.34 JDK版本信息: java version "1.8.0_171" Java(TM) SE...

LeoChen_的专栏 4613

31.华为路由器:PPPOE配置模拟实验及NAT配置

实验环境 pppoe-client上面的接口信息 [AR1]dis ip interface brief *down: administratively down ^down: standby (l): loopback (s): spoofing The number of interface that is UP in Physical is 2 The number of interface that is DOWN in Physical is 1 The number of interface

迷逝 8116

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")

tomcat JAVA_OPTS设置

原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/bamboo_cqh/article/details/72820700 AVA_OPTS ,顾名思义,是用来设置JVM相关运行参数的变量。 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k" -server:一定要作为第一个参数,在多...

as403045314的博客 3503

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

linux 查看 java_opts_JVM内存JAVA_OPTS参数说明

1. 概述   多任务和高并发是衡量一台计算机处理器的能力重要指标之一。一般衡量一个服务器性能的高低好坏,使用每秒事务处理数(Transactions Per Second,TPS)这个指标比较能说明问题,它代表着一秒内服务器平均能响应的请求数,而TPS值与程序的并发能力今天linux服务器上tomcat重新配置,启动参数时报错:在设置tomcat 启动时,我把JAVA_OPTS 设成-Xms8...

weixin_39913105的博客 3910

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

java opts参数_JVM内存JAVA_OPTS参数说明

今天linux服务器上tomcat重新配置,启动参数时报错:在设置tomcat 启动时,我把JAVA_OPTS 设成-Xms800m -Xmx1024m总是报Error occurred during initialization of VMCould not reserve enough space for object heapCould not create the Java virtua...

weixin_27012987的博客 2330

java opts配置_JAVA_OPTS设置参数

JAVA_OPTS ,顾名思义,是用来设置JVM相关运行参数的变量。JVM:JAVA_OPTS="-server -Xms2048m -Xmx2048m -Xss512k"-server:一定要作为第一个参数,在多个CPU时性能佳-Xms:初始Heap大小,使用的最小内存,cpu性能高时此值应设的大一些-Xmx:java heap最大值,使用的最大内存上面两个值是分配JVM的最小和最大内存,取决于...

weixin_36471865的博客 3956

JVM内存之JAVA_OPTS参数

最近遇到了不少内存方面的问题,抽了空了解了一下JAVA_OPTS。 目录什么是JAVA_OPTSJAVA_OPTS参数简述-server与-client参数堆内存非堆内存垃圾回收 什么是JAVA_OPTS Java options的缩写,用来设置JVM相关运行参数的变量。 JVM:JAVA_OPTS="-server -Xrs -Xms1g -Xmx5g -Xss512k -XX:+UseParNewGC -Djava.awt.headless=true " JAVA_OPTS参数简述 -server与

jc_hook的博客 5430

java opts 在哪设置_JAVA_OPTS设置

启动文件修改在windows环境下,tomcat下的~/bin/catalina.bat文件,在文件头部加入:set "JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -server -Xms5120m -Xmx10240m -XX:PermSize=640M -XX:MaxPermSize=2560m"在linux环境下,tomcat下的~/bin/catalina.sh文件,在文件头部加入:JAV...

weixin_31089065的博客 6937

linux 查看 java opts,linux查看java opts

linux查看java opts[2021-02-09 07:18:12]简介:php去除nbsp的方法:首先创建一个PHP代码示例文件;然后通过“preg_replace("/(\s|\&nbsp\;| |\xc2\xa0)/", " ", strip_tags($val));”方法去除所有nbsp即可。推荐:《PHP视频教linux系统查看jdk版本的方法是:可以通过【java -...

weixin_28914903的博客 1747

java_opts 与catalina_opts区别_CATALINA_OPTS和 JAVA_OPTS区别

在Tomcat的catalina.sh文件中的启停server脚本中都应用到了两个变量: CATALINA_OPTS和JAVA_OPTS。用于保存Tomcat运行所需的各种参数。他们在文件中的注释如下:(可选)Java 执行"start","stop"或"run"命令时用到的运行时参数; [JAVA_OPTS](可选)Java 执行"start"或"run"命令时用到的运行时参数; [CATALI...

weixin_42300040的博客 1414

JVM内存JAVA_OPTS参数说明

今天linux服务器上tomcat重新配置,启动参数时报错: 在设置tomcat 启动时,我把JAVA_OPTS  设成-Xms800m -Xmx1024m总是报 Error occurred during initialization of VM Could not reserve enough space for object heap Could not create the

swpihchj的专栏 5021

JAVA_OPTS修改配置在哪里_JAVA_OPTS參數說明與配置

最近手頭的項目報內存溢出錯誤,內存溢出(OutOfMemofy)簡稱為傳說中的OOM。^_^網上找資料學習了下JAVA_OPTS參數和配置,應用到生產環境,沒有再報錯。錯誤信息:Java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace測試環境:RHEL5.4_x64jdk-6u20-linux-x64.binapache-tomcat-6.0.20生產環境:Wi...

weixin_39701288的博客 2064
上一篇: 输入法编程之 光标跟随
下一篇: 递归程序求解问题的通用法则
sharpdew
博客等级 码龄23年 76粉丝 35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