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Python实践
Python实践
第一篇:输出乘法口决表
一直听说Python比较强大,因为工作的关系,也没有机会接触。偶然的机会,要在项目中快速开发一个工具,于是就想起了Python。开篇从Python官方集成的chm文档开始,写了第一个打印乘法口决表的代码,发上来作为kickoff的标记。defprintmutiplicationtable(n):i=1whilei<=n:j=1whilej<=i:print(str(i)+'x'+str(j)+'=
招财猫_Martin
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2020-08-12 11:57
Python
OpenCV-
Python实践
之图像梯度算子
图像梯度算子简介相信只要是懂些图像处理的知识,都知道图像梯度的含义。不知道是否考虑过为什么图像梯度如此广泛认知与使用?为什么不使用图像纹理、图像色彩、图像相位等等,在这里我并不是说上述除了图像梯度之外,其它的图像信息不重要,我只是想说图像梯度最为广泛的被研究与使用。下面我们来看一幅图像:从上图坐标为灰度图像,右边为Laplacian算子提取的图像梯度图;现在我们来看一下左边图片中的A、B、C、D、
Small_Munich
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2020-08-12 10:59
OpenCV实践
sobel
scharr
laplacian
图像梯度
LCA-Tarjan,RMQ,倍增算法超详细原理讲解+
python实践
(Lowest Common Ancestor of a Binary Tree)
最近公共祖先算法:通常解决这类问题有两种方法:在线算法和离线算法在线算法:每次读入一个查询,处理这个查询,给出答案离线算法:一次性读入所有查询,统一进行处理,给出所有答案我们接下来介绍一种离线算法:Tarjan,两种在线算法:RMQ,倍增算法Tarjan的时间复杂度是O(n+q)RMQ是一种先进行O(nlogn)预处理,然后O(1)在线查询的算法。倍增算法是一种时间复杂度O((n+q)logn)的
weixin_42001089
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2020-08-11 00:06
算法
数字图像处理的
python实践
(9)——图像锐化
图像锐化是和平滑相反的操作,目的是为了使模糊的图像变得清晰。既然是相反的目的,那么操作应该也是相反的,平滑使用的是图像邻域的加权求和或者是积分运算,而锐化则是使用求导数(梯度)或有限差分来实现。基于一阶导数的图像增强——梯度算子对于二维的连续函数,在点(x,y)处的梯度为其中两个偏导数的计算公式为梯度的幅值作为变化率的度量,其值如下。为什么要求梯度的幅值?想一下平滑的处理思路,最简单的平均平滑,在
渡边君
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2020-08-08 14:33
python
数字图像处理的python实践
数字图像处理的
python实践
(12)——频域低通滤波器和高斯低通滤波器
上一章中学习了一维离散傅里叶变换的概念和实现。但在具体的图像中实现还是有点不足,首先我们需要输入图像的尺寸都是2的整数次幂,这个条件太过苛刻了,如果使用Resize又会损失信息。目前还是以熟悉为主,所以选择用numpy自带的方法来进行频域的转换。那么很简单的,首要就是试一下把一张图片从空间域转换到频域上,然后在频域上分解成幅度谱和相位谱,然后再反过来利用幅度谱和相位谱合成一张图片。实现的代码如下,
渡边君
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2020-08-08 14:01
python
数字图像处理的python实践
数字图像处理的
python实践
(13)——频域高通高斯滤波和拉普拉斯滤波
图像的锐化可以通过衰减图像频谱中的低频成分来实现,这建立起了空间域图像锐化和频率域高通滤波之间的对应关系。我们想要实现和上一章中高斯低通滤波相反的效果,即高斯高通滤波,实现的方法和上一章的代码基本一致,就是滤波函数有所不同,形式为实现的代码如下,图像还是那熟悉的动漫女头,处理后边缘显得很清晰很突出,而除了边缘外其他的区域的颜色都是浅色。当sigma的数值越大,边缘提取得越精确,但是有可能出现不完整
渡边君
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2020-08-08 10:41
python
数字图像处理的python实践
python实践
学习之《问题:centos7安装mysql-devel出现包依赖问题》
背景我们使用的操作系统是centos7.3版本,之前此机器上通过编译安装了5.7版本的mysql。我们需要在linux(centos7)上面使用python连接mysql数据库,进行数据的查询,所以我们进行了下面的步骤的尝试:1、导入第三方MySQL-python包操作,但是报错:EnvironmentError:mysql_confignotfound,经过查询发现是缺少mysql-devel包
林中泉
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2020-08-05 19:58
python实践学习
【时间序列】如何用差分让时间序列变得平稳-
Python实践
目录1概述2平稳和非平稳时间序列3让序列数据平稳4差分转换4.1线性增长的趋势4.2季节性趋势5总结1概述时间序列数据集可能包含趋势和季节性,在建模之前可能需要将其删除。趋势可能导致随时间变化的平均值,而季节性可能导致随时间变化的方差(variance),这两者都将时间序列定义为不稳定的(non-stationary)。稳定(Stationary)数据集是具有稳定均值和方差的数据集,更容易建模。差
饥饿的菜鸟
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2020-08-03 23:27
Python机器学习基础教程
【时间序列】如何去掉时间序列数据中的季节性-
Python实践
目录1概述2时间序列中的季节成分3机器学习的好处4季节性的类型4消除季节性5每日最低温度数据6差分6.1每日数据的差分6.2月平均数据的差分7通过建模来进行修正7.1拟合曲线7.2移动平均1概述时间序列数据可能包含一些季节性的成分。这是一个随时间重复的循环,按照月度或者年度。这种重复的循环可能会对我们想要建模预测的信号产生干扰,反之会给我们的模型带来一个非常强的信号。在这个教程中,我们会学会如何用
饥饿的菜鸟
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2020-08-03 11:54
Python机器学习基础教程
python实践
爬取豆瓣各个标签的电影 爬虫
python实践
爬取豆瓣各个标签的电影实践题目爬取豆瓣电影中,华语、欧美、韩国、日本电影每个标签下按评价排序的全部电影,需要如下信息:(1)每个电影的电影名、导演、编剧、主演、类型、国家、上映日期、片长
metamoss
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2020-08-01 14:31
python
python实践
课程作业Numpy初体验
第1关:Numpy创建数组任务描述本关的小目标是,使用Numpy创建一个多维数组。相关知识在Python中创建数组有许多的方法,这里我们使用Numpy中的arange方法快速的新建一个数组:importnumpyasnpa=np.arange(5)其中importnumpyasnp是指引入Numpy这个库,并取别名为np。之所以取别名,是为了代码编写的方便。a=np.arange(5)是指将数值0
s.猴仔
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2020-07-31 21:12
python
じゅういち:data yu 处理
1概述11.2算法笔记精华11.2.1去除唯一属性11.2处理缺失值的三方法11.3
Python实践
11.3.1二元化11.3.2独热码11.3.3标准化MinMaxScaler11.3.4正则化11。
fgh431
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2020-07-29 07:18
py大战
python实践
:让所有奇数都在偶数前面,而且奇数升序排列,偶数降序排序
"""给定一个任意长度数组,实现一个函数让所有奇数都在偶数前面,而且奇数升序排列,偶数降序排序,如字符串'1982376455',变成'1355798642'"""classSolution():defSortNum(self,num_list):""":paramnum_list:传入数组:return:rlist"""num_odd=[]num_even=[]fornuminnum_list:
苍风
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2020-07-29 01:01
PYTHON编程实践
【数据结构与算法
Python实践
系列】5分钟学会经典排序算法-冒泡排序
冒泡排序冒泡排序(BubbleSort),是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。冒泡排序算法的原理如下:比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该
不太灵光的程序员
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2020-07-28 05:17
数据结构与算法
GMM参数估计
python实践
#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixtureimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.colorsimportmatplotlib.pyplotaspltmpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'Si
ALWAYS_FANG
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2020-07-16 07:29
机器学习
[翻译][学习卡尔曼与贝叶斯滤波器][前言]
[翻译][学习卡尔曼与贝叶斯滤波器——基于
Python实践
][前言]译者:王伟韵QQ:352707983项目链接:Github注:这是一个互动式教程,博客只能显示静态页面。
梦萦蓝天
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2020-07-16 02:17
python实践
统计学中的三大相关性系数,并绘制相关性分析的热力图
usr/bin/envpython#encoding:utf-8'''__Author__:沂水寒城功能:
python实践
统计学中的三大相关
Together_CZ
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2020-07-15 19:21
编程技术
机器学习
数学
理解JWT(JSON Web Token)认证及
python实践
最近想做个小程序,需要用到授权认证流程。以前项目都是用的OAuth2认证,但是Sanic使用OAuth2不太方便,就想试一下JWT的认证方式。这一篇主要内容是JWT的认证原理,以及python使用jwt认识的实践。几种常用的认证机制HTTPBasicAuthHTTPBasicAuth在HTTP中,基本认证是一种用来允许Web浏览器或其他客户端程序在请求时提供用户名和口令形式的身份凭证的一种登录验证
weixin_34258078
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2020-07-13 18:10
python中sklearn的pipeline模块
最近在看《深度学习:基于Keras的
Python实践
(魏贞原)》这本书,书中8.3创建了一个Scikit-Learn的Pipeline,首先标准化数据集,然后创建和评估基线神经网络模型,代码如下:#数据正态化
易晴天
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2020-07-13 11:13
python
机器学习算法与
Python实践
之(五)k均值聚类(k-means)
机器学习算法与
Python实践
这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。
文宇肃然
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2020-07-12 15:11
ML机器学习算法源码
python mysql
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
python实践
3:cursor()—数据库连接操作(2012-05-0711:00:40)转载▼标签:itpython操作数据库,要安装一个Python
weixin_33901926
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2020-07-12 08:59
Python数据相关性分析实践记录
《Python基于seaborn绘制喜欢的热力图,不同色系一览》《基于seaborn的相关性热力图可视化分析》《
python实践
统计学中的三大相关性系
Together_CZ
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2020-07-11 00:00
python实践
带你自学Python系列(十七):Python中类的用法(三)
↑点击上方【计算机视觉联盟】关注我们今天是小编持续更新关于Python的知识总结以及
Python实践
项目应用的第17天,带你利用零碎时间自学最受欢迎的编程语言之一Python语言。
SophiaCV
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2020-07-10 23:00
WeChat
Python实践
系列-Qt Designer界面读取txt文件,并返回文件名
UI界面布局想要在pycharm中编辑功能,首先要将ui转化为py文件(见(https://blog.csdn.net/m0_46615100/article/details/106450367))在py文件中需要添加def__init__(self):该函数在类中的函数的首位选择TXT文本,并将文件名返回到界面获取文件内容的函数defgetText(self):self.filename=QFi
m0_46615100
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2020-07-09 20:02
数论基本定理
数论及
Python实践
从排列与组合的python实现到”生日问题”的解释同余运算a=bm+ramodb=r如果两个数之差能被m整除,我们就说a和b对模数m同余(关于m同余)。
Inside_Zhang
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2020-07-09 18:12
数论
python文件编写好后如何实践
内容扩展:
Python实践
中pyc文件pyc文件简介.pyc文件包含python源文件编译出来的字节码。Python解析器在加载.py之前先
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2020-07-07 10:54
TF-IDF原理详解以及
python实践
TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度
lovive
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2020-07-07 08:27
python学习
自然语言处理
自然语言处理技术
二分K-means的python实现
前两天无意间看到”zouxy09“大牛的机器学习算法与
Python实践
之(六)二分k均值聚类讲解,我感觉很受启发啦,但是又看到下面的评论里说出了一些不足,然后就抱着试一试的心态去做了一下,所以数据还是用的
ge_nius
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2020-07-07 08:32
数据挖掘
拉勾网爬虫-
python实践
本次爬虫实践,使用到了cookies这一概念,有兴趣的童鞋们可以自行搜索资料。这次的代码并未对搜索获得的结果数量进行逻辑判断,afterall,我们只是为学习爬虫,大家可以发挥自己的分析能力和编程能力优化这段代码,有兴趣的话评论交流。话不多,直接上代码。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8importrequestsimportpandasaspdfromcol
极致简洁
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2020-07-06 09:52
深度学习遇上推荐系统(一)--FM模型理论和实践
本文来自天善智能社区专栏作者wenwen配套学习视频教程:手把手教你用
Python实践
深度学习1、FM背景在计算
天善智能
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2020-07-06 02:36
python实践
项目(五)
参考书目:《Python编程快速上手—让繁琐工作自动化》,下载地址:我是下载链接,请点击练习1:口令保管箱你可能在许多不同网站上拥有账号,每个账号使用相同的口令是个坏习惯。如果这些网站中任何一个有安全漏洞,黑客就会知道你所有的其他账号的口令。最好是在你的计算机上,使用口令管理器软件,利用一个主控口令,解锁口令管理器。然后将某个账户口令拷贝到剪贴板,再将它粘贴到网站的口令输入框。你在这个例子中创建的
rs勿忘初心
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2020-07-05 12:09
Python
python实践
系列之(一)安装 python/pip/numpy/matplotlib
1.下载并安装Python3.4在官网下载即可:Python官网图1-1图1-2打开Python图形界面:图1-3输入2+3+4+5,回车,出现如图,说明安装成功。图1-42.安装pip(1)查看是否已安装pip进入cmd命令窗口,输入pip--version,查看是否已安装pip,如果出现下图,说明已安装了pip,直接跳转至步骤(3)图2-1否则,如图2-2,说明没有安装pip,图2-2需要进入
大兰子小丸子
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2020-07-05 12:04
pyhton
概率分布的
python实践
一、数据的正态性检验数据源:http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt验证体温数据是否符合正态分布。scipy.stats.kstest实验:fromscipy.statsimportkstestkstest(data['temperature'],'norm',(data['temperature'].mean(),data['temperat
欢腾吧花宝宝
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2020-07-05 06:56
【数据结构与算法
Python实践
系列】5分钟学会经典排序算法-插入排序
插入排序插入排序(InsertionSort),一般也被称为直接插入排序。对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增1的有序表。在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并进行移动。算法的原理如下:插入排序的工作方式像许多人
不太灵光的程序员
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2020-07-02 16:59
数据结构与算法
Python
Python实践
8-Python的那些命令行选项
Python命令行选项打印帮助python-hpython--help打印版本python-V(注意大写V)python--version优化python-O打开基本优化。这将编译(字节码)文件的文件扩展名从.pyc更改为.pyo打开hash随机化python-R强制stdion,stdout和stderr完全无缓冲python-u警告控制python-Wignore忽略所有警告。python-W
曾月天
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2020-06-30 10:57
Python实践之路
Python实践之路
Python实践
1-Python自动化测试常用库整理
今天花了一些时间,过了一下这几年自己用Python开发的自动化测试框架,然后将其中常用到Python库抽出来,简单整理了一下它们的用处。我觉得,只要掌握了这些常用的Python库,足以应对大多数自动化测试框架和工具的开发工作。为了从若干源代码文件中找出这些被引用的Python库,还专门写了一个小工具来查找它们,该工具已经上传到github,地址是:import_search.py如果各位在平时工作
曾月天
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2020-06-30 10:57
Python实践之路
Python实践之路
机器学习算法与
Python实践
之(五)k均值聚类(k-means)
一、k-means算法通常,人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类,即把相似的(或距离近的)样本聚为同一类,而把不相似的(或距离远的)样本归在其他类。我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示,假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster,其中两个紧凑一些,剩下那个松散一些。我们的目的是为这些数据分组,以便能区分出属于不同的
西湖太极熊
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2020-06-30 02:54
机器学习算法
用KNN(K近邻算法)完成手写数字识别
python实践
用KNN(K近邻算法)完成手写数字识别PYTHON这是我第一次写博客,也是刚学的KNN,写``的目的就是为了增强我对该算法的理解。有问题请大家给我指出,谢谢啦。一.算法部分1.客观理解:最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来,当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时,便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢,其次就是存在一个测试对象同
刘皮狠
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2020-06-29 11:47
机器学习
Python与机器学习的必读五本书,你拥有了吗?
基于大数据的人工智能如今异常火爆Python作为最热门的编程语言之一是实现机器学习算法的首选语言Python与机器学习这一话题非常的宽广5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读NO.1《机器学习——
Python
金曜软件工程师
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2020-06-29 03:41
python
python实践
5——爬取淘宝网“鱼尾裙”商品信息
相信学了python爬虫,很多人都想爬取一些数据量比较大的网站,淘宝网就是一个很好的目标,其数据量大,而且种类繁多,而且难度不是很大,很适合初级学者进行爬取。下面是整个爬取过程:第一步:构建访问的url#构建访问的urlgoods="鱼尾裙"page=10infoList=[]url='https://s.taobao.com/search'foriinrange(page):s_num=str(
秋无之地
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2020-06-29 03:13
爬虫
爬虫
python
淘宝网
python实践
2——利用爬虫抓取豆瓣电影TOP250数据及存入数据到MySQL数据库
这次以豆瓣电影TOP250网为例编写一个爬虫程序,并将爬取到的数据(排名、电影名和电影海报网址)存入MySQL数据库中。下面是完整代码:Ps:在执行程序前,先在MySQL中创建一个数据库"pachong"。importpymysqlimportrequestsimportre#获取资源并下载defresp(listURL):#连接数据库conn=pymysql.connect(host='127.
秋无之地
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2020-06-29 03:13
爬虫
python实践
6——多线程爬取《瓜子网》的广州二手车市场信息
由于多线程爬取数据比单线程的效率要高,尤其对于爬取数据量大的情况,效果更好,所以这次采用多线程进行爬取。下面是爬取过程:首先提到一点,给《瓜子网》发送请求的请求头headers中必须带上“cookie”,否则《瓜子网》检测到非正常访问从而拒绝用户访问。注意上面这一点就可以正常获取数据啦,具体代码和流程如下:importmathimportrefromconcurrent.futuresimport
秋无之地
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2020-06-29 03:13
爬虫
python实践
4——利用爬虫爬取“拉钩网——深圳——python岗位信息”
之前爬取的网页都是采用“GET”方法,这次爬取“拉勾网”是采取了“POST”的方法。其中,"GET"和“POST”之间最大的区别就是:"GET"请求时,数据会直接显示在地址栏;“POST”请求时,数据在数据包(封装在请求体中,通常是js中),爬取难度相对大点。“拉勾网”恰好是需要“POST”请求才能获取信息。于是,就写了这次的程序,详情如下(GitHub地址:
[email protected]
:Qiuq
秋无之地
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2020-06-29 03:13
爬虫
python实践
——《英雄联盟》英雄及皮肤图片的爬虫
刚学python不久,听别人说用python写爬虫可以爬取网站数据,于是在网上搜索了一些资料,无意中在知乎和论坛上看到一些大神分享的关于python爬虫的博文,觉得挺有趣,于是利用最近学的一些python知识自己也写一个,功夫不负有心人,终于给我写出了一个——《英雄联盟》英雄及皮肤图片的爬虫,下面给大家分享一下。一开始都是先去《英雄联盟》官网找到英雄及皮肤图片的网址:URL=r'http://lo
秋无之地
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2020-06-29 03:12
爬虫
数据研发学习笔记09:关联规则挖掘及
Python实践
频繁项集的典型挖掘方法3.1逐层发现算法Apriori3.2无候选集发现算法FP-growth4关联规则的生成方法5关联规则的其他类型6关联规则的兴趣度的其他度量6.1Lift度量6.2cosine度量7
Python
Lynn Wen
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2020-06-29 02:50
数据研发学习笔记
数据分析学习总结笔记
机器学习
Python实践
-第三部分-数据准备
数据预处理:根据数据本身特性,进行数据准备、数据转换,数据输出#!/user/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-frompandasimportread_csv#使用Pandas导入CSV数据fromnumpyimportset_printoptionsfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#导入数据filename='pim
weixin_38174032
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2020-06-28 20:47
机器学习
深入浅出深度学习:原理剖析与
python实践
_黄安埠(著) pdf
深入浅出深度学习:原理剖析与
python实践
目录:第1部分概要11绪论21.1人工智能、机器学习与深度学习的关系31.1.1人工智能——机器推理41.1.2机器学习——数据驱动的科学51.1.3深度学习
weixin_34025151
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2020-06-28 10:11
Python实践
:seaborn的散点图矩阵(Pairs Plots)可视化数据
如何快速创建强大的可视化探索性数据分析,这对于现在的商业社会来说,变得至关重要。今天我们就来,谈一谈如何使用python来进行数据的可视化!一旦你有了一个很好的被清理过的数据集,下一步就是探索性数据分析(EDA)。EDA是确定数据可以告诉我们的过程,我们使用EDA来查找模式、关系或异常情况,以便指导我们后续的工作。然而在EDA中有很多的方法,但最有效的工具之一是对图(也称为散点图矩阵)。散点图矩阵
weixin_33928137
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2020-06-28 08:41
python实践
项目六:正则表达式-强口令
描述:写一个函数,它使用正则表达式,确保传入的口令字符串是强口令。强口令的定义是:长度不少于8个字符,同时包含大写和小写字符,至少有一位数字。代码:1#!/usr/bin/python2#-*-coding:UTF-8-*-3#写一个函数,它使用正则表达式,确保传入的口令字符串是强口令。强口令的定义是:长度不少于8个字符,4#同时包含大写和小写字符,至少有一位数字。你可能需要用多个正则表达式来测试
weixin_30377461
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2020-06-27 18:54
如何理解SLAM三维重建中的DLT算法求解单应矩阵
Python实践
代码
#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuDec520:22:042019@author:知乎@司南牧"""importnumpyasnppoints1=np.array([[1,1],[2,3],[4,8],[3,2],])points1=np.column_stack((points1,np.ones(points1.shape[0]))).TH=np.array([
司南牧
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2020-06-27 11:55
视觉SLAM从入门到实践
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