开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

选择权重的算法，使平均位置接近目标位置

，是一种用于在多个选项中选择最佳选项的算法。该算法根据每个选项的权重值来决定选择的概率，使得平均位置接近目标位置。

该算法的应用场景包括但不限于以下几个方面：

负载均衡：在云计算中，负载均衡是一种将请求分发到多个服务器上的技术。选择权重的算法可以用于根据服务器的负载情况来分配请求，使得每个服务器的负载接近目标负载。
数据分析：在数据分析中，选择权重的算法可以用于根据数据的重要性或权重来选择最佳的数据样本或特征，以便进行进一步的分析和处理。
路由选择：在网络通信中，选择权重的算法可以用于根据网络节点的负载情况或其他指标来选择最佳的路由路径，以提高网络通信的效率和可靠性。
任务调度：在分布式系统中，选择权重的算法可以用于根据任务的优先级或其他指标来选择最佳的执行节点，以实现任务的高效执行和资源利用。

对于选择权重的算法，常见的几种包括但不限于以下几种：

加权随机算法（Weighted Random）：根据每个选项的权重值，随机选择一个选项。权重值越高的选项被选择的概率越大。
加权轮询算法（Weighted Round Robin）：根据每个选项的权重值，按照轮询的方式选择一个选项。权重值越高的选项被选择的频率越高。
加权最小连接数算法（Weighted Least Connection）：根据每个选项的权重值和当前连接数，选择连接数最少的选项。权重值越高的选项被选择的概率越大。
加权最短响应时间算法（Weighted Shortest Response Time）：根据每个选项的权重值和当前响应时间，选择响应时间最短的选项。权重值越高的选项被选择的概率越大。

腾讯云提供了一系列与负载均衡相关的产品，包括负载均衡（CLB）、应用型负载均衡（ALB）、网络型负载均衡（NLB）等。这些产品可以帮助用户实现选择权重的算法，以实现负载均衡和优化性能。

更多关于腾讯云负载均衡产品的介绍和详细信息，您可以访问以下链接：

腾讯云负载均衡产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/clb
腾讯云应用型负载均衡（ALB）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/alb
腾讯云网络型负载均衡（NLB）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/nlb

请注意，以上答案仅供参考，具体选择权重的算法和相关产品的选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:使用递归使方法选择文件的位置选择iphone上安装的其他应用程序以共享位置目标c 选择源数据在其他数据库而不是目标表中的位置你如何使相机平滑地移动到一个新的位置，同时仍然看着一个目标？两列之间最接近目标日期的最大日期，获取与结果相关联的项目，所有这些都受公共位置的约束如何在ROCAUC中更改图例的字体大小和位置，在黄砖，micoro平均和宏平均。如何使这两行代码不同？在google地图中计算和绘制两个标记之间的路径时，标记不会显示为选择自和目标位置有没有办法将bash脚本中的用户输入导入cat命令，并将其保存到我选择的目标位置作为文本文件人工语音识别人才招聘网站

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

初始化神经网络权重的方法总结

在本文中，评估了权值初始化的许多方法和当前的最佳实践零初始化将权值初始化为零是不行的。那我为什么在这里提到它呢?要理解权值初始化的需要，我们需要理解为什么将权值初始化为零是无效的。让我们考虑

03

DoubleEnsemble--专治硬样本的神奇集成技术。

本文，我们介绍一种新的集成算法，算法的基本思想是希望让噪音样本的权重减小，让难以分类的样本权重增大从而提升模型的效果，从论文的思路和实验结果来看都是非常不错的，和大家一起分享一下。

05

合成控制法原理

反事实思维是**鲁宾反事实分析框架(Rubin’s counterfactual framework)**下进行思考，本质思想是为处理组(treated group)找到一个合适的控制组(control group)。

01

机器学习学习笔记（22）深度模型中的优化

用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法在几个方面有所不同。机器学习通常是简接作用的，再打所述机器学习问题中，我们关注某些性能度量P，其定义于测试集上并且可能是不可解的。因此，我们只是间接地优化P，我们希望通过降低代价函数

03

优化算法之指数移动加权平均

从没有白费的努力，也没有碰巧的成功。只要认真对待生活，终有一天，你的每一份努力，都将绚烂成花。

01

Tensorflow滑动平均模型

移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同

03

71. 三维重建6——立体匹配2

本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications，今天的重点是代价聚合。

02

机器学习_分类_数据聚类

机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值）可以称的上是知名度最高的一种聚类算法首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离

01

使用Envoy检查负载平衡算法

如果你处理网络系统，你可能会很关心延迟（latency）。在面对一组服务器时，你还可能需要决定使用哪种负载平衡算法。在做这些决策时，对不同负载平衡器配置中预期的行为建立直觉非常有帮助，这样你就可以在没有任何意外行为的情况下最小化环境中的延迟。

02

目标检测(object detection)扩展系列（一）选择性搜索算法：Selective Search

在Faster R-CNN算法之前，R-CNN，SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中，都用到了SS（Selective Search）算法，它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框，SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》，即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别：

03

spring cloud 配置使用ribbon负载均衡

启用负载均衡 // 在RestTemplate上增加注解启用负载均衡 @LoadBalanced @Bean public RestTemplate restTemplate(){...} 以负载均衡方式调用服务 // 使用服务ID调用服务 restTemplate.getForObject("http://serviceId/api"); 配置负载均衡策略配置文件 serviceid: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.load

02

数据包络分析教程

数据包络分析（Data Envelopment Analysis，也称DEA）是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率，它广泛应用于生产、管理学和经济学。这项技术最初由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，自那之后它成为估算生产前沿的一个很有用的工具。

07

训练神经网络的7个技巧

神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。

01

深度模型的优化参数初始化策略

有些优化算法本质上是非迭代的，只是求解一个解点。有些其他优化算法本质上是迭代的，但是应用于这一类的优化问题时，能在可接受的时间内收敛到可接受的解，并且与初始值无关。深度学习训练算法通常没有这两种奢侈的性质。深度学习模型的训练算法通常是迭代的，因此要求使用者指定一些开源迭代的初始点。此外，训练深度模型的训练算法通常是迭代的问题，以至于大多数算法都很大程度地受到初始化选择的影响。初始点能够决定算法是否收敛时，有些初始点十分不稳定，使得该算法会遭遇数值困难，并完全失败。当学习收敛时，初始点可以决定学习收敛得多快，以及是否收敛到一个代价高或低的点。此外，差不多代价的点可以具有区别极大的泛化误差，初始点也可以影响泛化。

03

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （223）-- 算法导论16.3 5题

为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。

02

Neo4j中的图形算法：15种不同的图形算法及其功能

只有你拥有使用图形分析的技巧，并且图形分析能快速提供你需要的见解时，它才具有价值。因而最好的图形算法易于使用，快速执行，并且产生有权威的结果。

04

每周学点大数据 | No.35缩图法（二）

No.35期缩图法（二） Mr. 王：现在我们一步一步来分析。首先，每加入一条边，都会构成一个新的连通分量，或者在已有的连通分量上增加一个点，这意味着每一个强连通分量的大小至少为 2。由此可知，每

09

opencv 滤波方框滤波均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波[通俗易懂]

方框滤波是所有滤波器中最简单的一种滤波方式。每一个输出像素的是内核邻域像素值的平均值得到。通用的滤波kernel如下：

02

网络挖掘技术——微博文本特征提取

文本特征向量经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,

06

笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting、模型融合

本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）

03

达观数据分享文本大数据的机器学习自动分类方法

随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价

基于R语言的梯度推进算法介绍

简介通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。 Boosting算法有很多种，比如梯度推进（Gradient Boosting）、XGBoost、AdaBoost、Gentle Boost等等。每一种算法都有自己不同的理论基础，通过对它们进行运用，算法之间细微的差别也能

07

基于粒子群优化算法的函数寻优算法研究_matlab粒子群优化算法

粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)是计算智能领域一种群体智能的优化算法。该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法就是从这种生物种群行为特征中得到启发并用于求解优化问题的，算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值。粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现个体在可解空间中的寻优。假设在一个 D D D维的搜索空间中，由 n n n个粒子组成的种群 X = ( X 1 , X 2 , ⋯ , X n ) \boldsymbol{X}=(X_1,X_2,\dotsm,X_n) X=(X1,X2,⋯,Xn)，其中第 i i i个粒子表示为一个 D D D维的向量 X i = ( X i 1 , X i 2 , ⋯ , X i D ) T \boldsymbol{X_i}=(X_{i1},X_{i2},\dotsm,X_{iD})^T Xi=(Xi1,Xi2,⋯,XiD)T，代表第 i i i个粒子在 D D D维搜索空间中的位置，亦代表问题的一个潜在解。根据目标函数即可计算出每个粒子位置 X i \boldsymbol{X_i} Xi对应的适应度值。第 i i i个粒子的速度为 V = ( V i 1 , V i 2 , ⋯ , V i D ) T \boldsymbol{V}=(V_{i1},V_{i2},\dotsm,V_{iD})^T V=(Vi1,Vi2,⋯,ViD)T，其个体最优极值为 P i = ( P i 1 , P i 2 , ⋯ , P i D ) T \boldsymbol{P_i}=(P_{i1},P_{i2},\dotsm,P_{iD})^T Pi=(Pi1,Pi2,⋯,PiD)T，种群的群体最优极值为 P g = ( P g 1 , P g 2 , ⋯ , P g D ) T \boldsymbol{P_g}=(P_{g1},P_{g2},\dotsm,P_{gD})^T Pg=(Pg1,Pg2,⋯,PgD)T。在每次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置，即 V i d k + 1 = ω V i d k + c 1 r 1 ( P i d k − X i d k ) + c 2 r 2 ( P g d k − X i d k ) (1) V_{id}^{k+1}=\omega V_{id}^k+c_1r_1(P_{id}^k-X_{id}^k)+c_2r_2(P_{gd}^k-X_{id}^k)\tag{1} Vidk+1=ωVidk+c1r1(Pidk−Xidk)+c2r2(Pgdk−Xidk)(1) X i d k + 1 = X i d k + V k + 1 i d (2) X_{id}^{k+1}=X_{id}^k+V_{k+1_{id}}\tag {2} Xidk+1=Xidk+Vk+1id(2)其中， ω \omega ω为惯性权重； d = 1 , 2 , ⋯ , n d=1,2,\dotsm,n d=1,2,⋯,n； k k k为当前迭代次数； V i d V_{id} Vid为粒子的速度； c 1 c_1 c1和 c 2 c_2 c2是非负的常数，称为加速度因子； r 1 r_1 r1和 r 2 r_2 r2是分布于 [ 0 , 1 ] [0,1] [0,1]区间的随机数。为防止粒子的盲目搜索，一般建议将其位置和速度限制在一定的区间 [ − X m a x , X m a x ] [-X_{max},X_{max}] [−Xmax,Xmax]、 [ − V m a x , V m a x ] [-V_{max},V_{max}] [−Vmax,Vmax]。

03

机器学习学习笔记（21）深度学习中的正则化

在机器学习中，许多策略被显式的设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略统称为正则化。

02

【通俗理解】RBF网络

在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。

02

通俗易懂讲解RBF网络

之前我们介绍过，在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。

02

Gephi实战，从零开始

Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，开发者对它寄予的希望是：成为 “数据可视化领域的Photoshop” ，可运行在Windows，Linux及Mac os系统。

02

《deep learning》学习笔记（8）——深度模型中的优化

https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80046684

05

一文概述联邦持续学习最新研究进展

由于数据隐私限制，多个中心之间的数据共享受到限制，这就影响了联邦学习架构下多中心合作开发高性能深度学习模型的效果。持续学习（Continual Learning）作为点对点联合学习的一种方法，可以通过共享中间模型而不是训练数据来绕过数据隐私的限制，从而促进多中心协作开发深度学习算法。近期不断有研究人员探索联邦持续学习方法（Federated Continual Learning，FCL），即，研究持续学习在联邦学习架构下多中心协作的可行性。

03

为什么在优化算法中使用指数加权平均

指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。

01

重读 CenterNet，一个在Github有5.2K星标的目标检测算法

本文带领大家重温 Objects as Points 一文，其于2019年4月发布于arXiv，谷歌学术显示目前已有403次引用，Github代码仓库已有5.2K星标，无论在工业界和学术界均有巨大影响力。

01

精华 | 深度学习中的【五大正则化技术】与【七大优化策略】

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四源 | 数盟深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外

06

100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导

上集我们学习了反向传播算法的原理，今天我们深入讲解其中的微积分理论，展示在机器学习中，怎么理解链式法则。

04

中国台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记14 -- Radial Basis Function Network

00

超越Adam，从适应性学习率家族出发解读ICLR 2018高分论文

机器之心原创作者：蒋思源最近，ICLR 2018 高分论文讨论了 Adam 等适应性学习率算法的收敛性缺点，并提出了一种新的 Adam 变体。为此，我们从 AdaGrad 开始，依次分析了 AdaDelta、RMSProp 和 Adam 等适应性学习率算法家族，并在最后结合该 ICLR 2018 高分论文讨论 Adam 的非收敛性和修正的方法。随机梯度下降是当前训练深度网络的主流方法，该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。特别的，SGD 的一类变体通过使用历史梯度某种形式

基于内容的图像检索技术综述-传统经典方法

今天我们来介绍一下图片检索技术，图片检索就是拿一张待识别图片，去从海量的图片库中找到和待识别图片最相近的图片。这种操作在以前依靠图片名搜图的时代是难以想象的，直到出现了CBIR(Content-based image retrieval)技术，依靠图片的内容去搜图。比较常见的图搜平台有百度、谷歌、拍立淘等，有些图搜技术已经能达到非常不错的效果。接下来我们做个测试，给出一个柯基宝宝的图片，分别用三家搜索引擎进行搜索：

03

神经网络

如今，科学家正在努力探索人脑的奥秘，他们试图通过模仿人脑，来找到大数据的解决方案。

Python人工智能经典算法之聚类算法

5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的 2.通过这个学习器，计算错误率 3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成的区别：数据方面：

01

WACV 2023 | ImPosing：用于视觉定位的隐式姿态编码

标题：ImPosing：Implicit Pose Encoding for Efficient Visual Localization

03

一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

选自arXiv 机器之心编译深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的五项正则化与七项优化策略，并重点解释了当前最为流行的 Adam 优化算法。本文主体介绍和简要分析基于南洋理工的概述论文，而 Adam 方法的具体介绍基于 14 年的 Adam 论文。近来在深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运

09

XGBoost中的参数介绍

在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。

01

【干货】Hinton最新 Capsule Networks 视频教程分享和PPT解读（附pdf下载）

【导读】10月26日，深度学习元老Geoffrey Hinton和他的团队NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》在arxiv上发表，介

07

中国台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记10 -- Logistic Regression

本文介绍了逻辑回归（Logistic Regression）算法的基本原理、训练过程以及总结。首先，作者通过一个简单的例子，介绍了逻辑回归算法的基本思想，即如何通过已知的特征来预测一个二元分类的结果。然后，作者详细介绍了逻辑回归算法的实现过程，包括如何构建模型、如何利用训练数据进行学习以及如何评估模型的性能。最后，作者对逻辑回归算法进行了总结，并介绍了梯度下降算法和基于梯度下降的Logistic Regression算法。

00

PARL源码走读——使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

作为一个强化学习小白，本人怀着学习的心态，安装并运行了PARL里的quick-start。不体验不知道，一体验吓一跳，不愧是 NeurIPS 2018 冠军团队的杰作，代码可读性良好，函数功能非常清晰，模块之间耦合度低、内聚性强。不仅仅适合零基础的小白快速搭建DRL环境，也十分适合科研人员复现论文结果。

01

PARL源码走读：使用策略梯度算法求解迷宫寻宝问题

作为一个强化学习小白，本人怀着学习的心态，安装并运行了PARL里的quick-start。不体验不知道，一体验吓一跳，不愧是NeurIPS 2018 冠军团队的杰作，代码可读性良好，函数功能非常清晰，模块之间耦合度低、内聚性强。不仅仅适合零基础的小白快速搭建DRL环境，也十分适合科研人员复现论文结果。

02

PyTorch进阶之路（二）：如何实现线性回归

这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：

03

预测算法用java实现吗_java 数据结构与算法

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

03

CVPR2022| Deblur-NeRF: Neural Radiance Fields from Blurry Images

尽管NeRF可以渲染出高质量的新视角图像，但前提是有高质量的图像作为输入以及精确的相机参数。而一旦输入的图像有明显缺陷时，原始的NeRF就难以实现高质量的渲染。过去已经有一部分工作在围绕NeRF与有缺陷的输入图像来展开，NeRF-W针对场景亮度的变化和移动的物体；Mip-NeRF针对不同分辨率的输入图像；SCNeRF主要针对输入图像的畸变。

01

李宏毅《机器学习深度学习》简要笔记（一）

五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提高，train error呈下降趋势。

02

YOLO落地部署 | 一文全览YOLOv5最新的剪枝、量化的进展【必读】

本文首发于【集智书童】，白名单账号转载请自觉植入本公众号名片并注明来源，非白名单账号请先申请权限，违者必究。

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭