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人工智能深度学习AI技术内参2018

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发表于 2020-10-10 23:35:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
本资源由音频+文档+pdf组成0 U8 y7 ?" o; ]" e/ o; j. x8 b9 [3 m
├─01-开篇说明 (1讲)0 P( q. T) N# r4 F+ E  k. T
9 o1 C; Y5 A. M│      1.开篇,你的360度人工智能信息助理4 ]2 K4 t$ V' y  J& z, u; m1 l2 {3 {. V3 C) `% s8 s( l
│      3 v! Q' `: d8 v  Y" e
4 P" v0 W" J! T& z- N├─02-人工智能国际顶级会议 (31讲)% S2 a; k3 Y- D1 b' k9 R
% y& E$ a; {1 n$ k$ b- K: L3 \; W│      1:聊聊2017年KDD大会的时间检验奖/ H) P0 i$ d& G1 K- K
, K$ C( ]3 s1 s+ V│      2:精读2017年KDD最佳研究论文9 M' D- J6 ?* U# k; I- F
' f; T) Y. x. T; |│      3:精读2017年KDD最佳应用数据科学论文# ?/ d! D* f9 J& w' g8 o& V" I4 Y, W: ]
│      4:精读2017年EMNLP最佳长论文之一* r1 V+ |8 k2 [" @! I" L  M6 [. m7 t& Y
│      5:精读2017年EMNLP最佳长论文之二
$ s& k  s4 r8 A4 Z; ]- z* r- f% m6 u$ P; x8 I+ C+ Z│      6:精读2017年EMNLP最佳短论文9 _% s1 P, k  E$ p: c0 |6 S+ V
0 E( O( R& T: _1 \│      7:精读2017年ICCV最佳研究论文
: y3 z6 D- p) T) i& {* f1 W- e) Y6 z' V8 V│      8:精读2017年ICCV最佳学生论文$ L' O8 c* Q* V; {
: ]3 ]# s5 k4 w│      9:如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?! p$ W5 B1 x  `9 ?/ s+ ~. m$ c/ A$ t
│      10:精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?+ @8 Z6 g1 v7 F0 s* A
2 C7 k5 z- ~9 u$ o│      11:精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
5 T8 Y# m# p& S: |+ n6 Z) T: |1 {& w+ u6 }3 Q% @│      12:精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?* V& {( t8 @9 i  k3 X( G6 U
% z7 G1 ?# X! p; S1 y│      13:WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计! W; @" Y2 I/ Q/ l% S0 ]6 S3 F! ~! Q$ \
│      14:WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息+ ]7 c% F4 b! J* d+ h! z
$ n0 R4 D. q! O* f5 j│      15:WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?% B$ ~# L1 ^9 _. N* S7 B! b: k+ l4 t) \* z7 f
│      16:The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
7 J& A: k# p2 |0 L" s- r; N/ _! M% e& v4 {  S( o. ?! [│      17:The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?$ y, C1 `+ y& V/ T" p: s5 }
4 z9 h9 F( C6 K, I* o5 f6 h│      18:The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?5 Z7 P- ?) n3 B% W9 n( V: ^( V: ?+ N
! ?  {. @2 T" y! \( j2 v- z. a│      19:SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系/ s! S3 L) Q2 Y( V9 \6 u7 }- `6 D- W
7 t: i/ F1 T! S7 n  K│      20:SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?6 ]+ `# h! c7 L# X; F9 h) ?# ]+ c$ z7 P  ^3 }
│      21:SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?# q& N) n1 T. `3 ]; [( h
* \8 L- _& e0 ?, D7 g+ B6 N- D│      22:CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?3 @# \: |9 ^3 a
, }* v+ H8 N( S& ]$ V' H3 ^) _6 S1 Q* i│      23:CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?3 O: E4 K9 L/ Y7 B6 b. \' K0 L4 n( ]0 C+ ~6 T# D- J1 [0 K
│      24:CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?  B# r& i4 v5 n: M
9 G: k+ y2 Z) r* o: u$ h1 v│      25:ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉  m1 j2 I& v  j6 f" M$ I
) E6 B, m$ P: s& }│      26:ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题5 v" A) B0 {! @2 _2 {" t" J0 ], k5 w( b5 }+ i* ], d& C
│      27:ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
( N  G( Z) K- s$ D" y# E* k6 z( ^, Y: [. ~│      28:ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?0 d) S7 e! R; N# M' ?
8 p: a/ K+ u7 R9 v* I( E9 Q3 T│      29:ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?. @, V% y! H8 n
. b# y5 e; G& y* s; F* Z" A8 A│      30:ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?: U* J. U$ s* J* s$ V5 f- C# O
/ U: |' U. o7 a% A' V7 a# F│      复盘 7丨一起来读人工智能国际顶级会议论文6 _$ f4 v' {+ o( f- Z" j9 h
! T3 s# T6 S/ _: r│      0 C! k8 _. y  Y, p8 X' A- \6 i! X2 |1 o7 T' J
├─03-搜索核心技术 (28讲)7 s" v5 d7 u' \) I- J3 K) h& t( z& d4 d7 `/ k( g
│      1:经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种5 k& p; t: z% t: i) A
) A, t  n$ C& `% Z& `│      2:经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
, W" _2 N4 m  A6 V: {* T: e# v8 {0 p7 e│      3:经典搜索核心算法:语言模型及其变种( L. |1 V/ o) v" _$ g; _5 s, |6 U; e
. h' w! _) M6 ?6 X2 l│      4:机器学习排序算法:单点法排序学习& Z( E" r" `; J! f6 j1 E
% _1 L% l8 k+ z1 Q8 r" h* m# z) c│      5:机器学习排序算法:配对法排序学习
( ?0 ]4 F/ O5 g2 F2 a$ g% D& t0 A3 Z# x6 e- Y│      6:机器学习排序算法:列表法排序学习  L2 \- b8 H4 G: l' G" i; T# o, C" B# F* i5 w. \; x
│      7:“查询关键字理解”三部曲之分类
- J: D! d7 ]: b* L: _) ^+ u# w, {6 Q) y5 l, G, b│      8:“查询关键字理解”三部曲之解析6 x; T! ?$ a* H6 f) i, M& @9 _! j
│      9:“查询关键字理解”三部曲之扩展8 u7 U) d/ W! l3 y  [9 N
1 |: @7 x2 {6 _│      10:搜索系统评测,有哪些基础指标?/ T+ V! r2 [& a+ D4 W/ F5 M4 f: }2 u4 z/ x) @5 E) t. M; M) k8 f
│      11:搜索系统评测,有哪些高级指标?4 m$ \. K# G' V" c9 |$ v6 z: y: a1 b' m2 u" \& R. O
│      12:如何评测搜索系统的在线表现?/ |, U) N7 u, D9 {
; f0 ^& N# I& t* r2 {  n1 \│      13:文档理解第一步:文档分类
6 C) u, c2 \0 Z5 t8 v4 O( p" G+ L  \. c+ h3 f/ P│      14:文档理解的关键步骤:文档聚类: o- u* ~' f8 v; E: C  i+ y8 M3 C
  W4 w( b" H. `│      15:文档理解的重要特例:多模文档建模0 R( M! K- K& L6 D
+ T$ p; \6 p, S# \% {- ], b- `│      16:大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
) g9 a6 x- F) @: @+ K( i1 w/ R6 y' m4 R& d6 ]2 q; V│      17:多轮打分系统概述  N! \+ U% {/ Z+ r% d( x! s$ J0 e
. Z# M# g( k6 I8 o) M( M" t" \+ x" ^│      18:搜索索引及其相关技术概述8 ?* l/ s. F; W- z: G" E/ x3 J9 a
8 [; P9 V+ h8 j  w│      19ageRank算法的核心思想是什么?0 i3 u) }; x2 S1 d, K: v; w- O' g/ P1 @2 j1 G. ?
│      20:经典图算法之HITS6 [! b  W& b, q, y
3 t# k. H( |% ^5 ~  x0 h) ?5 s6 a│      21:社区检测算法之“模块最大化 ”9 {" [: b0 o) t( o
( `. V# P( A( c│      22:机器学习排序算法经典模型:RankSVM" W4 i, B0 W; z0 E; X) X& p1 P7 h5 A7 g
│      23:机器学习排序算法经典模型:GBDT
+ d9 z: f# \1 C: e1 a% l4 q! ~: S8 `3 `3 Q. W# v│      24:机器学习排序算法经典模型:LambdaMART5 g1 J2 `+ h# }5 R* H7 ]
0 x3 ~7 ?! v4 Z│      25:基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型( o/ w' M" l- _2 g  i* G4 Z0 o& j) w
│      26:基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型3 a9 J2 q6 E. l' q6 Q
8 C; ~2 s( t8 \1 L- f│      27:基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型1 W  e7 {9 H$ {* P3 [, Q8 i
5 z7 P8 C; W% T: x) w│      复盘 1丨搜索核心技术模块
" F& T" R( k" q- g% |0 \) M9 [( r& P9 d1 Q9 N- b2 j│      * W" h( ]- S4 Q
1 t. V/ L* u. L! o& B& \├─04-推荐系统核心技术 (22讲)
( @! C- Y$ K) ^3 C9 v3 j+ R8 l# y# I" ?│      1:简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型& m' r7 |% a: s- b! z0 x- b, J7 u$ v
│      2:简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型, |4 Y& e5 H1 f
8 L0 }1 [6 x  S6 X% u│      3:简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型( I+ W% O0 ~; t  m0 L
& U/ C: E: ^6 _+ {1 B8 D4 ^│      4:基于隐变量的模型之一:矩阵分解/ X- M1 p% c/ p2 x. Y2 F! o4 d% j: s) C% S, r
│      5:基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解8 S0 _- q/ }& L0 F$ b
' `' ?' u' P+ e│      6:基于隐变量的模型之三:分解机* {# U- P4 T6 ~: u) a3 t4 {$ c+ M5 @) e
│      7:高级推荐模型之一:张量分解模型0 g6 J" R3 l) P3 [3 E
7 v3 z. I1 ~8 U) J" q  i9 h│      8:高级推荐模型之二:协同矩阵分解
7 W& y6 w( W# B" U4 M& S7 w( Y) e, U, M│      9:高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
1 a% M+ W/ W% h2 a( h- u  K: I, V  Q3 w/ U# w5 j8 L" d& ?8 Y9 Z6 ?3 T, |4 k│      10:推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述' u3 J9 k$ l/ H  L! |. k( N" v1 i2 D; m8 o2 x
│      11:推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法2 K% H  R" p+ d8 G4 r
, ^3 j" b- S) W( r6 r│      12:推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法7 a0 I/ @7 t! ]" K5 k6 G) W; ~. {+ r  `+ p8 \% V! f5 F
│      13:推荐系统评测之一:传统线下评测, [  _$ x$ i( E( X( Z/ l& F
" p8 \# O2 K! s, D6 r+ B│      14:推荐系统评测之二:线上评测/ G. a" ]2 M( \9 a1 u1 C( G, V6 p; s" S  o* D% J8 [
│      15:推荐系统评测之三:无偏差估计5 q1 D. j1 _- M. D8 j& i6 {
, f+ O3 G1 t* y, w│      16:现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构. g1 |- A8 A) ]+ l5 l
. a4 V; B5 y# l/ K$ O( q│      17:现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统9 E/ \0 p3 t3 O/ N! W6 p' V. _2 y+ h2 k, m4 Q
│      18:现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
$ e$ G3 L# U4 a, n& F2 ]; c2 I! j2 h5 a. \7 l│      19:基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
0 D8 R( K+ N2 A" a3 B! q) z- X1 A" ]4 A│      20:基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统. O* I$ X7 Z) g- A# p* e6 J
8 i$ b/ U. P: W7 I, ^│      21:基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统% J( T0 F6 F9 F+ o
9 }/ D) M5 I& w- Q/ [9 Z│      复盘 2丨推荐系统核心技术模块
' W7 K/ F: W# \" y; o  O/ D. g( u6 ]9 F$ u$ P│      
" ~+ e: K+ a. [- u5 F! D. ~- i! a6 S8 p4 P, u# @* J├─05-广告系统核心技术 (19讲)
8 W8 Q8 c7 e: h  e* H# d7 k) j( \2 {& h9 x4 V* n4 y/ n│      1:广告系统概述
$ T5 Y2 g- |  `& o- z$ E' |1 Z& L' M' R' e1 X& D5 h│      2:广告系统架构
7 C- T1 A7 ]; X' p+ p" n, U9 ], b+ ~% r. N& {! s│      3:广告回馈预估综述
. D2 i/ i& F: l  s3 ]6 G. z# v/ I# f% X│      4:Google的点击率系统模型
7 F1 C3 z- w" u" R. k' b5 z7 n- {: U; c│      5:Facebook的广告点击率预估模型2 H- z+ K: Y5 d& r) x$ C9 z# T( S
* K" Q* w& b2 q6 \│      6:雅虎的广告点击率预估模型
) S9 L+ G/ J; A' V. I9 ~% C* R7 j1 r. b0 D* y│      7inkedIn的广告点击率预估模型8 `- V8 ^5 e) c8 z' {1 R6 q% |! e  Q
│      8:Twitter的广告点击率预估模型6 V7 B; \6 K+ O* X& F1 L# P2 P  W- J2 ]1 Q3 e* w# T
│      9:阿里巴巴的广告点击率预估模型; d6 t" D' V( d5 k+ }" E' X- n5 O: @6 ~% j2 Q6 k4 T! H( d  ~: G$ g
│      10:什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
* I, n, ~0 G* \% d" f' h! }; O! W% ~- ]) T% k│      11:广告的竞价策略是怎样的?
, R* u. Q2 m& X* C0 J& L: i. p" `: D5 W6 |# |; \7 l* i7 U│      12:如何优化广告的竞价策略?
- F: v' \+ U5 y: U' R/ J; i) I: t: x0 q9 Q- l" m│      13:如何控制广告预算?
8 B0 E1 Y  z" o% e# j  Y9 F* z: g) f│      14:如何设置广告竞价的底价?7 e( J' ~6 K2 \/ l( C' p1 S) h- f/ \4 ?' U, C+ Z  R+ `* U
│      15:聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”% r  u0 H3 `) A1 H- a) C6 p3 O' C& [: |5 V4 j# o2 [9 D& @5 z
│      16:归因模型:如何来衡量广告的有效性5 x- y8 V' \4 f5 w& Y# q
' S. c/ b% K2 f  ]; M│      17:广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?2 J; u6 u& ^5 X6 t
& f! s$ W9 l4 \& Y( O" L. B" M│      18:如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?8 Z( p% ?$ P7 ?5 ~3 g* X
3 O! q" C& ~% }  Y│      复盘 4丨广告系统核心技术模块1 S# o' T8 B, {' l3 e6 y; u( ~+ ^
/ w/ u  }/ z" A# C5 _$ y- j│      
' U7 A3 k- \1 p* Z+ t7 E7 ?+ p. c  S├─06-自然语言处理及文本处理核心技术 (19讲)
! |6 ~" I. L0 t: t6 E5 i( q: f- A! z7 ~9 s* o│      1DA模型的前世今生$ J# v& o! R: u$ N+ d) t: A  \: ~
: W- y9 {& @* d' T! C2 s│      2DA变种模型知多少
2 H- k! Z* V" M. q- [2 ^+ d! n9 x+ K% F' a+ Z│      3:针对大规模数据,如何优化LDA算法?& q7 A* h( e& k1 _0 m. S3 v, T, H6 x2 q- X2 I
│      4:基础文本分析模型之一:隐语义分析- h/ Z6 O+ M3 ^+ B/ h: b
1 N; ~' f" J' }' J" c* H9 ~0 U# s; h│      5:基础文本分析模型之二:概率隐语义分析' C" l& j% o( `, f  `# ?# A. P) c, e; J4 I& Y( l3 C* U4 C
│      6:基础文本分析模型之三:EM算法" c! h/ e3 O. C2 S' c$ T( I8 z# Z$ _
' }" K# K  L5 w; f) M2 f│      7:为什么需要Word2Vec算法?$ A9 L7 Z' s+ x& b# g' K2 D) H! G9 q4 T% ]& Q' o
│      8:Word2Vec算法有哪些扩展模型?
5 Z6 i2 {% O) e. B: C1 p9 o( \+ u: q! h; ]│      9:Word2Vec算法有哪些应用?0 b; ~/ m* ]# Y# F
6 V2 P9 c% i# u8 r│      10:序列建模的深度学习利器:RNN基础架构
# _% A! ]; J2 u- p# B( C3 ?4 ^, ~8 S: W8 N8 g8 D) U; E│      11:基于门机制的RNN架构:LSTM与GRU0 i7 N3 r" J5 Y
7 H+ H( W# F: r│      12:RNN在自然语言处理中有哪些应用场景?! z5 @/ h3 F) T
) t/ m. k2 G$ m│      13:对话系统之经典的对话模型
; J- v6 t) s8 A0 x# ^1 Z7 A4 K7 ?7 l! i! o4 I/ j7 o& v( q6 Z# _4 n  C$ _│      14:任务型对话系统有哪些技术要点?
* [/ a' h9 F7 N' E! H2 c$ B! f1 o& Y+ h1 l6 H% m, w│      15:聊天机器人有哪些核心技术要点?. v) O1 v; |+ f/ ?, b" Q
+ K9 j# j& L( K8 x│      16:什么是文档情感分类?( D! Q/ A9 C. x3 n& i
- b' C! @5 `4 n: P* \+ _& t│      17:如何来提取情感“实体”和“方面”呢?
, K8 n: F, B) o( @2 G9 N5 ^- u! @/ w5 N) U) _) q! j7 N. k│      18:文本情感分析中如何做意见总结和搜索?
! m+ W9 G6 C# C, k! f! {" e2 ^7 N# M7 {7 C│      复盘 3丨自然语言处理及文本处理核心技术模块
5 o* P8 V) C. m1 _' p6 i1 k  Y$ V  _; i# N5 r" h& y+ _│      
5 c0 A6 _& ?- g9 `4 S5 g: Q; _, H  V; t+ K/ _1 o& T├─07-计算机视觉核心技术 (13讲)- X" Q( Z) L& O; n
4 y: d% g# e) l│      1:什么是计算机视觉?0 }' D: Z6 h% @3 q& O5 d+ n5 P" a5 E+ S. x
│      2:掌握计算机视觉任务的基础模型和操作! ]4 E# r. J5 L9 R6 _
  [+ U" ^- G: h. k│      3:计算机视觉中的特征提取难在哪里?% A5 R1 E5 y3 C) F4 w* y- v5 [2 B/ N
│      4:基于深度学习的计算机视觉技术(一):深度神经网络入门' E' s: o5 h% E, n6 R9 U7 Z3 d% c* J
, |; s' t. r0 k4 d% p; J1 r# e- s3 ]( ^│      5:基于深度学习的计算机视觉技术(二):基本的深度学习模型) o. K; K: c& G% w8 w$ n0 {3 p. ^6 V1 J6 x6 ~
│      6:基于深度学习的计算机视觉技术(三):深度学习模型的优化) ?/ d: v0 B/ z3 Y
7 s; s6 G0 z5 _+ c) I│      7:计算机视觉领域的深度学习模型(一):AlexNet0 {' d0 u$ T6 \+ W* R% |& @, W+ j& G% `2 I5 O
│      8:计算机视觉领域的深度学习模型(二):VGG & GoogleNet& F" M. a8 @3 s7 e$ ~" k0 [7 o; D8 V8 U$ N* G
│      9:计算机视觉领域的深度学习模型(三):ResNet8 l+ i$ _7 @$ g# b' `- t
; l! o2 F, R4 w7 @% A! }5 \│      10:计算机视觉高级话题(一):图像物体识别和分割* d9 Y: S4 m6 {" j( o- l# ~# p
6 M# ], D6 S* u0 i- s- \5 x  {│      11:计算机视觉高级话题(二):视觉问答& }) b! y* q/ A
5 j/ ]- m" Y$ K( P" ~│      12:计算机视觉高级话题(三):产生式模型, _8 P! z8 G$ I4 `, I7 l, k
5 X* r2 ]& A2 D7 z$ L│      复盘 5丨计算机视觉核心技术模块* K0 ~- |9 }! X) `
5 D, _7 f+ q% X/ N1 f4 R- M│      
+ M# f% I' P4 A3 V% m/ k3 v! w+ u3 n% R3 y/ T├─08-数据科学家与数据科学团队养成 (25讲)
: P& S9 X* p8 {1 E0 d( @# {  c# {│      1:如何组建一个数据科学团队?% e% S6 n% L2 O% q5 j! a+ v. r+ ?# h6 j/ a  t
│      2:数据科学家基础能力之概率统计8 B# D# i/ j8 F4 W. ?/ ?2 p4 s
" H5 w- w3 m. e9 L│      3:数据科学家基础能力之机器学习' O; F4 U. T$ L4 H  d, Y3 H: @' g1 y* }: |# p# K
│      4:数据科学家基础能力之系统( a* `7 _9 y- t1 x  j& T2 h7 v# w8 u  s
2 y, v( _6 R! @│      5:曾经辉煌的雅虎研究院# [& |9 ~) s+ K* X( N8 k/ ?" g
. |1 z* U  L) J: l" L│      6:数据科学家高阶能力之分析产品8 L0 [/ g+ {& e6 T; e! g
/ c' {( Z+ u6 q- ^0 j! G8 G  h│      7:数据科学家高阶能力之评估产品+ z  _1 `! Z; v+ K0 C8 R' K9 F9 S" g/ ]$ {5 {6 r
│      8:数据科学家高阶能力之如何系统提升产品性能
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RE: 人工智能深度学习AI技术内参20188 E7 \7 Q* H7 m8 Z3 c; D
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发表于 2020-10-11 00:29:36 | 显示全部楼层
RE: 人工智能深度学习AI技术内参2018
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发表于 2020-10-11 00:35:38 | 显示全部楼层
6666666666啊
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