分布式深度學習框架中，包括數據/模型切分、本地單機優化算法訓練、通信機制、和數據/模型聚合等模塊。現有的算法一般采用隨機置亂切分的數據分配方式，隨機優化算法（例如隨機梯度法）的本地訓練算法，同步或者異步通信機制，以及參數平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:22
13609 
?機器學習按照模型類型分為監督學習模型、無監督學習模型兩大類。 1. 有監督學習 有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射
2023-09-05 11:45:061161 
機器學習模型指標在機器學習建模過程中，針對不同的問題，需采用不同的模型評估指標。
2023-09-06 12:51:50410 
人。6.IBM Watson Retrieve and Rank：開發人員可以將自定義數據加載到這個服務中，并使用相關算法來訓練機器學習模型（Rank）。服務輸出包括一系列相關文件和元數據。7.indico
2018-05-03 16:41:16
機器學習模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
``1 機器學習為什么需要策略?機器學習（machine learning）已然成為無數重要應用的基石——如今，在網絡搜索、垃圾郵件檢測、語音識別以及產品推薦等領域，你都能夠發現它的身影。如果你或你
2018-11-30 16:45:03
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經典機器學習算法介紹什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-28 18:56:07
通過XGBoost數據包實現。由于愛算法的良好的執行速度和魯棒性，一直是機器學習競賽中流行使用的算法。使用XGBoots另一個動機是微調超參數以提升模型性能的能力。在訓練數據中，使用十折交叉驗證
2018-05-07 15:29:44
無法保證；機器視覺可檢測人眼難以分辨的精度，且不受主觀性控制，多臺相同設備在相同的參數設置下，均能保持相同的檢測標準。5、檢測成本：機器視覺前期投入較多，但屬于一次性投入，可長期產出，隨著行業發展，機器
2019-10-14 15:31:02
還需要處理模型的更新。模型更新的速度甚至可以非常高，因為模型需要定期地根據最新的數據進行再訓練。 本文將描述一種更復雜的機器學習系統的一般部署模式，這些系統是圍繞基于嵌入的模型構建的。要理解為什么這些
2022-11-02 15:09:52
我們技術資產和整個社會安全的日益嚴重的威脅。機器學習被證明是一把雙刃劍：雖然ML使行業級惡意軟件檢測程序能夠更有效地工作，但很快就會被不良行為者用來增強攻擊的攻擊能力。事實上，阿姆斯特丹大學的一組
2019-05-29 10:47:34
Edge Impulse是一個應用于嵌入式領域的在線的機器學習網站，不僅為用戶提供了一些現成的神經網絡模型以供訓練，還能直接將訓練好的模型轉換成能在單片機MCU上運行的代碼，使用方便，容易上手。本文
2021-12-20 06:51:26
嗨，編程我的“新”Spartan3an入門套件時遇到錯誤。在初始化鏈期間，Impact檢測到許多未知設備，并以錯誤消息“檢測到許多未知設備”結束。我的主板有缺陷還是配置問題？在此先感謝您的幫助。
2019-09-03 09:36:54
您好，我想問一下嘉楠官方有沒有出一套基于K210開發板進行目標檢測的訓練流程呢？我想訓練自己的數據集并部署到亞博智能K210開發板上，在網絡上找到的yolo-for-k210項目所訓練
2023-09-14 08:35:52
特性說明這個例子使用了一個預先訓練過的模型——SSD_MobilenetV1，它是在TensorFlow中訓練的。使用模型導入器VI加載該模型，以檢測圖像中的缺陷。該示例有兩個控件：選擇“圖像控制”可
2020-07-29 17:41:31
不同的設備上運行：計算機的CPU，GPU，甚至是手機！訓練模型為了訓練我們的模型，我們首先需要定義一個指標來評估這個模型是好的。其實，在機器學習，我們通常定義指標來表示一個模型是壞的，這個指標稱為成本
2018-03-30 20:05:33
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學習模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運行？我希望把訓練
2022-09-16 14:13:01
本教程以實際應用、工程開發為目的，著重介紹模型訓練過程中遇到的實際問題和方法。在機器學習模型開發中，主要涉及三大部分，分別是數據、模型和損失函數及優化器。本文也按順序的依次介紹數據、模型和損失函數
2018-12-21 09:18:02
Pytorch模型如何通過paddlelite部署到嵌入式設備？
2021-12-23 09:38:19
處理器，最新一代的TDA4處理器在算例上得到了大幅提高的同時，在軟件方面提供了更好地支持，同時提供了更多的深度學習模型的部署示例，方便開發人員快速開發迭代產品，極大地縮短的產品開發周期。圖1. TIDL
2022-11-03 06:53:11
缺陷檢測主要知識點：1Tensorflow-GPU環境的搭建Tensorflow object環境搭建學會如何標注圖片如何labview快速通過遷移學習訓練自己的模型如何利用labview生成優化后的OPENVINO模型IR如何利用labview調用訓練后的PB模型和IR模型進行目標檢測
2021-05-10 22:33:46
標注產品后通過訓練平臺完成模型訓練經過少量樣品訓練得到測試結果，表明深度學習對傳統視覺算法比較棘手的缺陷檢測方面，能簡單粗暴的解決問題，后續就是增加缺陷樣品的收集，標注，以及模型的訓練。龍哥手把手教
2020-08-16 18:12:01
智能技術，總體上說，機器學習主要需要三個階段，訓練、推理，其中由于訓練的模型需要較高的算力和計算機性能要求，一般的步驟是在服務器上或是高性能計算機上進行訓練后，形成成熟的模型后，再將模型進行剪枝、蒸餾
2023-02-27 23:28:20
端微量部署，優化，實現脫離電腦云，離線的情況下便捷的識別手語圖像輸入。⑤開源分享。預計成果①目前已經完成神經網絡部分權重訓練，根據OpenPose人體姿態開源模型和YOLOv3自訓練手部模型檢測視頻
2020-09-25 10:11:50
準備開始為家貓做模型訓練檢測，要去官網https://maix.sipeed.com/home 注冊帳號，文章尾部的視頻是官方的，與目前網站略有出路，說明訓練網站的功能更新得很快。其實整個的過程
2022-06-26 21:19:40
這個測評是建立對Intel文檔的理解上的，電子發燒友是一個電子工程師更多的論壇，理解機器學習這種東西需要一定的理論基礎，這里盡可能淺顯地對文檔進行介紹，目前我的開發環境配合Intel提供的模型優化器
2020-07-22 22:56:39
前兩篇的連載會以機器學習理論為主，之后的文檔就基本是純實際應用了，不會有太多理論內容了：[ Darknet 訓練目標檢測模型 ]、[ RT-Thread 連接 ROS 小車控制 ]。這篇文章假定大家
2019-09-23 07:00:00
目錄人工智能基本概念機器學習算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學習算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應用人工智能基本概念數據集：訓練集
2021-09-06 08:21:17
收集數據，但這是一個不容忽視的步驟。世界上沒有任何機器學習模型能夠可靠地告訴你，你的機器或設備是否運行良好，或者在沒有看到來自該機器或其他類似機器的實際數據的情況下即將崩潰。機器學習模型的開發、訓練、測試、提煉
2022-06-21 11:06:37
的語音檢測機器學習模型，該模型運行在 DSP 上。同樣的情況也適用于其他的虛擬助手。圖2. 喚醒詞應用程序的組件來自哈佛大學學生的 TinyML 應用程序還包括汽車高速公路鹿檢測(目標檢測的一個例
2022-04-12 10:20:35
如果你從西雅圖駕車往東行，要不了多久就會看到風力發電機組。這些巨大的機器遍布在連綿起伏的丘陵和平原上，從刮過其間從不間斷的風中生產電力。其中每一臺風機都會生成海量的數據。這些數據被用于強化機器學習
2021-07-12 06:19:05
的運行速度跟它的低層語言實現的運行速度相比擬的。你沒有必要擔心程序的運行速度。值得知道的Python程序庫Scikit-learn你剛開始學機器學習嗎？如果你需要一個涵蓋了特征工程，模型訓練和模型測試所有
2018-12-11 18:37:19
，使用labview訓練和部署深度學習模型，并配備相關案例視頻。課程目錄：Tensorflow環境搭建Object_detection api安裝相關py文件編譯測試測試tensorflow目標檢測學習
2020-08-10 10:38:12
1、在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型 經典的深度學習工程是從確認任務目標開始的，我們首先來簡單地介紹一下目標檢測任務以及本期部署實戰課程中我們所使用的工具和平臺。 目標檢測任務
2022-09-16 14:42:09
CV：基于Keras利用訓練好的hdf5模型進行目標檢測實現輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)
2018-12-27 16:48:28
有很多方法可以將經過訓練的神經網絡模型部署到移動或嵌入式設備上。不同的框架在各種平臺上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓練人臉檢測模型。我正在嘗試從 tensorflow 數據集 (tfds) 導入數據集，特別是 coco/2017 數據集。但是，我只想導入 wider_face。但是，當我嘗試這樣做時，會出現導入程序錯誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
通常不會攻擊，直到玩家采取行動。附帶說明一下，可以在運行時切換 NN 模型，如下面的示例代碼所示：基于 Arm 的設備上的智能代理該游戲已部署到 Arm 設備上的 Windows。然后，我們
2022-08-15 15:43:38
機器學習 部署 嵌入式 介紹 (Introduction)Thanks to libraries such as Pandas, scikit-learn, and Matplotlib
2021-12-14 08:30:40
接近。如果我們用超高次多項式訓（cha）練（zhi），則訓練數據上的結果肯定為“全對”。這么說全部數據上的結果也接近全對了？不是的。這時的模型是多個“罐子取球”的疊加：在機器學習中，我們需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
） 應用于 OCR 文本識別任務。我們將向您展示從模型訓練到應用程序部署的端到端開發工作流程。您將學習如何： 1. 使用PaddleOCR獲得經過訓練的英文文本識別模型 2. 導出 Paddle
2022-09-02 14:48:31
我正在嘗試通過 cube-ai 擴展將機器學習模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當我嘗試分析模型時，結果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過了它，但在數據表上我發現有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
如何去設計一款合理的電子硬件解決方案，從而實現經濟有效的大規模生產與部署？怎樣去驗證可部署目標硬件與軟件算法模型之間的算法性能一致性？System Generator是什么?有什么功能？
2021-04-08 06:25:48
的數據可以對未來的數據進行推測與模擬，因此都是使用歷史數據建立模型，即使用已經產生的數據去訓練，然后使用該模型去擬合未來的數據。 在我們機器學習和深度學習的訓練過程中，經常會出現過擬合和欠擬合的現象。訓練一開始，模型通常會欠擬合，所以會對模型進行優化，然而等到訓練到一定程度的時候，就需要解決過擬合的問題了。
2021-01-28 06:57:47
深度融合模型的特點，背景深度學習模型在訓練完成之后，部署并應用在生產環境的這一步至關重要，畢竟訓練出來的模型不能只接受一些公開數據集和榜單的檢驗，還需要在真正的業務場景下創造價值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
驅動程序，用于與DBM10芯片進行通信。SoC還具有跨平臺工具鏈，該工具鏈支持所有常用的人工智能（AI）和機器學習（ML）框架，以簡化算法部署。工程師可以開發，訓練和測試算法；接下來，他們可以將其保存為標準
2021-03-03 10:46:14
我想用labview做一個數據采集上位機，下位機采集來的數據通過串口傳到上位機，之后把數據輸入機器學習模型中進行分類。聽說可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型時都是用的函數，比如predict()或是sim()，這些函數也可以在matlabscript里調用嗎？
2018-03-21 23:20:24
上課時間安排2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學習簡介與經典機器學習算法介紹 什么是機器學習？機器學習框架與基本組成機器學習的訓練步驟機器學習問題的分類
2022-04-21 15:15:11
開發中使用的標準方法，即不是移動軟件或獨立設備。嵌入 。將你的模型直接嵌入到你的應用程序中。這通常用于機器人和獨立設備，有時也用于移動應用程序。如果你打算直接將你的模型嵌入到你的應用程序中，那么你應該
2022-11-01 15:25:02
兩種構建業務解決方案的途徑，一個是通過自己使用機器學習PAI來開發，其中包括實驗的構建、模型部署和應用等步驟；二是選擇行業ISV，ISV通過在行業中的經驗為客戶構建出不同的，可部署在實際業務中的模型
2019-09-18 14:57:22
基于自組織映射網絡聚類算法，提出HTTP 隧道攻擊異常檢測模型,討論HTTP 連接樣本特征、SOM 網絡分步優化訓練、漏報與誤報率的平衡等問題，實現模型并對檢測結果進行驗證，結
2009-09-16 11:13:18
22 邁步機器人BEAR-H系列是用于輔助腦卒中患者步態康復訓練的新型可穿戴式下肢外骨骼機器人。機器人擁有主動被動訓練模式，通過對患者髖、膝、踝關節提供助力完成行走訓練，可以節省人力，并提高康復效果
2023-09-20 17:25:48
簡介 研究機器學習用例： 數據科學家建立了一個ML模型，并交給了一個工程團隊在生產環境部署。數據工程師將使用Python的模型訓練工作流和Java模型服務工作流整合。數據科學家專門設立崗位來訓練后期
2017-10-10 14:27:150 監督學習的主要任務就是用模型實現精準的預測。我們希望自己的機器學習模型在新數據（未被標注過的）上取得盡可能高的準確率。換句話說，也就是我們希望用訓練數據訓練得到的模型能適用于待測試的新數據。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 移動端高級持續性威脅（APT）攻擊是近年來出現的一種極其危險的攻擊方式，通過竊取信息對設備造成高風險且可持續性的危害。而針對移動端入侵檢測的方案由于檢測特征不夠完善，檢測模型準確率不高且存在過擬合
2018-03-07 10:36:160 機器學習教育過程中通常傾向于深入學習機器學習算法，教導我們從技術層面上理解他們的運作方式。一旦你的模型被完全訓練，將用某些數據集來標記模型的有效性。一旦模型被驗證可以很好的完成任務，全套的軟件產品將被進行部署。
2018-06-27 11:04:033777 機器學習的模型訓練完成后，需要經過反覆的探索調校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機器學習模型，讓非開發人員眼能參與模型調校工作。
2018-09-14 14:47:282321 ，并在 TeslaGPU 上使用 DeepStream SDK 3.0 進行部署。這些模型針對 IVA 特定參考使用場景（如檢測和分類）進行了全面地訓練。
2018-12-07 14:45:472848 與 R2017a 推出的功能相結合，可以使用預訓練模型進行遷移學習，包括卷積神經網絡 (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）以及來自 Caffe 的模型（包括 Caffe Model Zoo）。可以從頭開始開發模型，包括使用 CNN 進行圖像分類、對象檢測、回歸等。
2019-09-16 10:52:471402 雖然Alteryx已經有能力根據基于R編程語言的模型構建、訓練和評分，但推廣基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推廣將增加部署機器學習模型的能力，并為它們生成API，這些API可以從各種應用程序開發環境調用。
2020-03-31 15:38:322282 機器學習模型的訓練，通常是通過學習某一組輸入特征與輸出目標之間的映射來進行的。一般來說，對于映射的學習是通過優化某些成本函數，來使預測的誤差最小化。在訓練出最佳模型之后，將其正式發布上線，再根據未來
2020-04-10 08:00:000 這篇文章提供了可以采取的切實可行的步驟來識別和修復機器學習模型的訓練、泛化和優化問題。
2020-05-04 12:08:002347 國外媒體報道，在上周關于勒索軟件攻擊網絡連接存儲設備的消息之后，聯想EMS的Iomega NAS存儲設備被發現易受攻擊。
2020-07-23 11:54:171005 對抗機器學習的最新研究開始關注自主駕駛中的視覺感知，并研究了目標檢測模型的對抗示例。然而在視覺感知管道中，在被稱為多目標跟蹤的過程中，檢測到的目標必須被跟蹤，以建立周圍障礙物的移動軌跡。由于多目標
2021-02-01 11:04:061902 
另一個因素在于，大多數系統都在統一的軟件堆棧上運行，因此，在攻擊者知道如何接管特定模型或操作平臺的那一刻，他通常能夠都訪問更多具有類似特征的設備。
2021-03-04 14:02:082522 深度學習作為人工智能技術的重要組成部分，被廣泛應用于計算機視覺和自然語言處理等領域。盡管深度學習在圖像分類和目標檢測等任務中取得了較好性能，但是對抗攻擊的存在對深度學習模型的安全應用構成了潛在威脅
2021-03-12 13:45:5374 為提高卷積神經網絡目標檢測模型精度并增強檢測器對小目標的檢測能力，提出一種脫離預訓練的多尺度目標檢測網絡模型。采用脫離預訓練檢測網絡使其達到甚至超過預訓練模型的精度，針對小目標特點
2021-04-02 11:35:5026 機器學習開始在越來越多的行業中得到應用，但使用機器學習執行任務的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區塊鏈，將訓練神經網絡消耗的算力和區塊鏈的工作量證明機制相結合，提出并實現了模型鏈。模型
2021-04-14 16:09:2615 作為模型的初始化詞向量。但是，隨機詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點;預訓練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點，無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對該問題，提岀了一種基于預訓練模型BERT和長短期記憶網絡的深度學習
2021-04-20 14:29:0619 攻擊模型，在該模型下設計基于Q學習算法的偽裝攻擊檢測算法，實現在動態環境下對偽裝攻擊的檢測，在此基礎上，分析密鑰生成策略在假設檢驗中的漏報率、誤報率和平均錯誤率以檢驗算法性能。實驗結果表明，該算法能夠在動態
2021-05-11 11:48:395 根據密碼芯片功耗曲線的特性，對支持向量機、隨機森林、K最近鄰、樸素貝葉斯4種機器學習算法進行分析研究，從中選擇用于功耗分析攻擊的最優算法。對于機器學習算法的數據選取問題，使用多組數量相同但組成元素
2021-06-03 15:53:585 本文首先介紹了用小樣本訓練模型會導致的問題，再介紹了Few-Shot Learning的基本原理即三大思路下的方法。
2021-06-23 15:02:116238 上，目標檢測模型的訓練和部署的過程： 設備端 ML 學習路徑：關于如何在移動設備上，訓練和部署自定義目標檢測模型的分步教程，無需機器學習專業知識。 設備端 ML 學習路徑 https
2021-08-16 17:09:582877 XENSIV? 傳感器中獲取數據、訓練機器學習 （ML） 模型，并直接在超低功耗 PSoC? 6 微控制器 （MCU） 上部署實時推理模型。
2022-02-11 10:44:131281 雖然大多數深度學習模型都是在 Linux 系統上訓練的，但 Windows 也是一個非常重要的系統，也可能是很多機器學習初學者更為熟悉的系統。要在 Windows 上開發模型，首先當然是配置開發環境
2022-11-08 10:57:441101 當我們辛苦收集數據、數據清洗、搭建環境、訓練模型、模型評估測試后，終于可以應用到具體場景，但是，突然發現不知道怎么調用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！ 這也是今天“計算機視覺研究院”要和大家
2022-12-01 11:30:361684 設備上的訓練（On-device Training）允許預訓練的模型在部署后適應新環境。通過在移動端進行本地訓練和適應，模型可以不斷改進其結果并為用戶定制模型。例如，微調語言模型讓其能從輸入歷史中學習
2022-12-05 15:06:28630 機器學習正在突飛猛進地發展，新的神經網絡模型定期出現。這些模型針對特定數據集進行了訓練，并經過了準確性和處理速度的證明。開發人員需要評估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預期的特定閾值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
軟件六大核心功能模型，支持流程設計與一鍵批量數據運行，其中讀碼、OCR識別、深度學習模型訓練與部署都是當期機器視覺領域人才必須掌握的開發技能與核心技術。
2023-01-04 11:26:42472 本教程針對目標檢測算法yolov5的訓練和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)進行說明。
2023-01-05 18:00:322155 
與傳統機器學習相比，深度學習是從數據中學習，而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數據。深度學習可以處理任何類型的數據，例如圖片、文本等等；但是這些數據很難用機器完成。大模型可以訓練更多類別、多個級別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時，可能需要一個更全面或復雜的數學和數值計算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 預訓練 AI 模型是為了完成特定任務而在大型數據集上訓練的深度學習模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據不同行業的應用需求進行自定義。 如果要教一個剛學會走路的孩子什么是獨角獸，那么我們首先應
2023-04-04 01:45:021025 如何評估機器學習模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓練數據饋送給學習算法以學習一個模型。第二，預測測試集的標簽。第三，計算模型對測試集的預測準確率。
2023-04-04 14:15:19549 作為深度學習領域的 “github”，HuggingFace 已經共享了超過 100,000 個預訓練模型
2023-05-19 15:57:43494 
預訓練 AI 模型是為了完成特定任務而在大型數據集上訓練的深度學習模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據不同行業的應用需求進行自定義。
2023-05-25 17:10:09595 Modzy在云中和邊緣部署機器學習模型。他們構建了上面的演示，以向他們的制造客戶展示在工廠中使用機器學習來檢測缺陷是多么容易和經濟實惠。
2023-06-12 10:37:19193 
實踐中的機器學習：在 Google 云平臺上部署 ML 模型
2023-07-05 16:30:36382 
機器學習是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學習和適應，而且不需要明確地編程。在許多應用中，需要機器使用歷史數據訓練模型，然后使用該模型來對新數據進行預測或分類
2023-08-02 17:36:34333 深度學習框架區分訓練還是推理嗎 深度學習框架是一個非常重要的技術，它們能夠加速深度學習的開發與部署過程。在深度學習中，我們通常需要進行兩個關鍵的任務，即訓練和推理。訓練是指使用訓練數據訓練神經網絡
2023-08-17 16:03:11906 想在STM32 MCU上部署機器學習模型？這份入門教程，讓你一學就會~
2023-10-18 17:45:562624 
Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學習遷移學習訓練框架，當前支持的圖像分類、對象檢測、實例分割、語義分割、姿態評估模型的遷移學習訓練與評估。支持對數據集的合成、變換、增強等，此外還支持預訓練模型庫下載相關的模型，直接預測推理。
2023-09-22 09:49:51391 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學習模型訓練實現圓檢測與圓心位置預測，主要是通過對YOLOv8姿態評估模型在自定義的數據集上訓練，生成一個自定義的圓檢測與圓心定位預測模型
2023-12-21 10:50:05529 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學習模型訓練實現工件切割點位置預測，主要是通過對YOLOv8姿態評估模型在自定義的數據集上訓練，生成一個工件切割分離點預測模型
2023-12-22 11:07:46259 
電子發燒友App
工商網監
評論