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cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课

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发表于 2024-7-25 02:04:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
——cda数据分析师-CDA一级二级考试视频课/
5 O/ A" ^% f7 |5 l# A7 e( m% y4 W7 T├──CDA二级考试视频课  ( g: M& b( i5 b6 t, C, r% \4 [5 X
|   ├──第1章:用户标签体系与用户画像  
! P6 B4 s$ ?9 k|   |   ├──课时 10  1.1.1 如何定位用户.mp4  25.98M$ Y* x. S: f' p$ I
|   |   ├──课时 11  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4  49.31M; D$ i& k3 _- k4 t; [; ]
|   |   ├──课时 12  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4  65.86M( l: B3 X) I( w. K
|   |   ├──课时 13  1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4  60.88M3 K3 F! R2 u2 U5 z9 ^2 c, C3 ?+ Y
|   |   ├──课时 14  1.1.4 用户标签的类型.mp4  32.19M
# ]0 h! G% R8 x3 G7 ^3 i$ X  F|   |   ├──课时 15  1.1.5总结和例题讲解.mp4  9.34M
: g* m5 {0 ~9 d, K: W2 `|   |   ├──课时 16  1.2.1用户标签的制作方法.mp4  38.55M
. y% M4 ?+ b6 x) n: ]* @|   |   ├──课时 17  1.2.2总结和例题讲解.mp4  8.98M+ k- Q5 y, ^, i: t. p2 H3 m& u- h
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4  44.82M/ E- }0 u* d9 T1 ?
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4  44.82M
, N8 H& q: c- h% m|   |   ├──课时 19  1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4  8.39M6 [, N) U5 k- Y: H$ e1 i; \
|   |   └──课时 20  1.3.3总结和例题讲解.mp4  40.94M
- A: H  X- G6 Y" ]% P  `0 f: I& L|   ├──第2章:数据采集与处理  
+ L$ {& p; _) N|   |   ├──课时 21  2.1.1市场研究中的数据.mp4  64.40M$ _2 {+ v, ~9 C+ D0 g# s
|   |   ├──课时 22  2.1.2 概率抽样方法-1.mp4  74.31M
0 n9 B! I6 t3 D3 N|   |   ├──课时 23  2.1.2 概率抽样方法-2.mp4  44.25M
+ M) v) b0 N6 m6 x7 S4 L) x7 E|   |   ├──课时 24  2.1.3 非概率抽样方法.mp4  42.55M( a$ ^$ t: D4 B1 s) Z- h0 Q
|   |   ├──课时 25  2.1.4总结和例题讲解.mp4  10.81M
7 T, ]& r' \7 F* o& T|   |   ├──课时 26  2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4  13.24M
" ^/ S) H6 T# _9 y% \|   |   ├──课时 27  2.2.2市场调研前准备和实施.mp4  44.39M
5 ^, H$ Z/ T* f# L" S1 ?4 R. s|   |   ├──课时 28  2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4  7.87M) M0 i! }$ S. U/ j2 m
|   |   ├──课时 29  2.3.0引言.mp4  20.84M
4 |6 t7 W: f( `4 y9 z% \! W2 }|   |   ├──课时 30  2.3.1 单变量描述性统计.mp4  35.56M
* M3 v* s- i0 l) d|   |   ├──课时 31  2.3.2 两变量描述性统计.mp4  19.01M
9 g7 S" g/ F  h0 T- r* t+ ], H|   |   ├──课时 32  2.3.3 制图原理_1.mp4  14.08M3 f: T. R: n0 \* ?, F$ r
|   |   ├──课时 33  2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4  25.64M( N7 n, d: i# N: G7 U, s. K5 p
|   |   ├──课时 34  2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4  29.77M" U, C, q8 }& o$ R& m2 d. ~
|   |   ├──课时 35  2.3.4总结和例题讲解.mp4  7.02M
- H5 U' e5 R- t0 J7 _3 N. I|   |   ├──课时 36  2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4  20.12M* Q4 @$ N# ^/ x) k
|   |   ├──课时 37  2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4  29.00M* n8 _8 C; Z7 [4 x$ m, E; I: {
|   |   ├──课时 38  2.4.3 分类变量概化处理.mp4  18.24M
9 w8 L+ }7 w( f; C! a7 j|   |   ├──课时 39  2.4.4 缺失值处理.mp4  20.89M
; t: D8 Q+ n6 q! C$ R& R|   |   ├──课时 40  2.4.5 噪声平滑.mp4  19.01M
5 X; r1 L; w/ {' g% v|   |   ├──课时 41  2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4  18.40M) E( S* t; r; b& C5 J$ t9 T
|   |   ├──课时 42  2.4.7 变量降维和WoE.mp4  17.29M  r+ D& V0 Q' c; ~$ h
|   |   └──课时 43  2.4.8总结和例题讲解.mp4  11.82M
) Y0 S9 `/ W3 y( K; y|   ├──第3章:数据模型管理  " q0 k5 H+ o8 b, a; b+ f, C
|   |   ├──课时 44  3.1 数据分类.mp4  27.44M
+ S! g; q: x% n# m5 ~|   |   ├──课时 45  3.2 数据建模.mp4  43.12M6 h" h; i) D, v0 X' @7 ^7 V
|   |   ├──课时 46  3.3 数据仓库体系和ETL.mp4  28.92M5 q0 s* i; d1 `( w5 a& A
|   |   └──课时 47  3.4总结和例题讲解.mp4  33.57M
% L; h% u) Z0 f" _, r|   ├──第4章:统计分析  * B% K; O8 b. I  |
|   |   ├──课时 48  4.1.1 分析框架.mp4  49.26M! ~3 ]3 X: D4 h
|   |   ├──课时 49  4.1.2 样本与总体.mp4  81.58M+ ~/ M) l( X2 o9 w2 w" X
|   |   ├──课时 50  4.1.3 参数估计-1.mp4  53.90M
% H, U# k7 A* O* i|   |   ├──课时 51  4.1.3 参数估计-2.mp4  40.23M0 k. c4 [) _) z# X% i# v
|   |   ├──课时 52  4.1.4 总结和例题讲解.mp4  20.33M
9 k# m+ u" g8 k5 X# d0 h$ ~|   |   ├──课时 53  4.2.1 假设检验的示例.mp4  18.62M3 Q7 t; n+ a7 }$ o/ o
|   |   ├──课时 54  4.2.2 假设检验基本概念.mp4  28.28M& ?" t! ^2 ]* f3 ^0 T0 q' @
|   |   ├──课时 55  4.2.3 假设检验的基本步骤和配对样本T检验.mp4  34.89M( T5 ]8 m+ A1 L- }
|   |   ├──课时 56  4.2.4 AB测试优化法.mp4  23.91M
' u) I$ Z: W7 C|   |   ├──课时 57  4.2.5 总结和例题讲解.mp4  15.17M4 M2 R& k: L, c; g) v: R' A4 y
|   |   ├──课时 58  4.3.1 两样本t检验.mp4  50.87M
4 `8 x8 ?$ r: w6 ?/ O: K" `4 k" n|   |   ├──课时 59  4.3.2 方差分析.mp4  63.76M0 Y8 b) U' v4 n  z, v' a0 n( N
|   |   ├──课时 60  4.3.3 相关分析.mp4  34.81M* y- ]4 E4 H3 x) [7 t& X  \
|   |   ├──课时 61  4.3.4 卡方检验.mp4  44.59M. j4 h9 n+ f9 Y* i: q
|   |   ├──课时 62  4.3.5 总结和例题讲解.mp4  18.76M
# L8 ~/ ]' u- b/ m& P|   |   ├──课时 63  4.4.1 一元线性回归模型.mp4  53.98M
6 m0 L4 f; k2 m. b* [& }6 @|   |   ├──课时 64  4.4.2线性回归的参数估计.mp4  16.42M, e% R+ F' S! b/ S6 Q
|   |   ├──课时 65  4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4  45.90M
4 n) `' V) H- X. o& s+ M4 m/ K|   |   ├──课时 66  4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4  7.41M# N) ?# r/ f2 D, p
|   |   └──课时 67  4.4.5 总结和例题讲解.mp4  21.65M
% c& X& N  o$ x3 K# v  i|   ├──第5章 数据分析模型与应用  
2 X( q" v7 B: Z4 |. P3 @: x4 _|   |   ├──课时 68  5.1.1 矩阵分析法.mp4  88.46M
* L$ C" B( ^6 V! Q# r; I+ Q3 V# M|   |   ├──课时 69  5.1.2主成分分析的理论基础.mp4  251.25M& m$ e! s0 I" Z
|   |   ├──课时 70  5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4  338.91M; `, ?: G: A, X7 T0 T+ `- }
|   |   ├──课时 71  5.1.4 主成分分析的应用.mp4  704.63M, n$ T4 V* Q. G1 U# z/ f8 P) r
|   |   ├──课时 72  5.1.5-8因子分析.mp4  547.64M5 L- @& q5 V" u% Z9 \. ?6 M
|   |   ├──课时 73  5.1.9主成分题目讲解.mp4  150.43M5 ], _4 _; A. q
|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4  103.01M4 a& ]  u5 d8 d1 k$ x" ~+ `
|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解.mp4  103.01M
) t' Q1 r# \# _$ l" B|   |   ├──课时 75  5.2.1-3线性回归-1.mp4  785.20M; Z& p! j( Z/ g* |% W9 l1 C
|   |   ├──课时 76  5.2.4线性回归-2.mp4  529.06M
( {( @) b1 n/ B) y/ X6 }5 |! x( j& J|   |   ├──课时 77  5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4  445.27M/ m; O, L2 `3 l2 ~0 a8 x  ?2 u
|   |   ├──课时 78  5.2.8总结和试题讲解.mp4  282.26M7 q* m0 z4 G/ o9 G4 l/ [8 ~8 k
|   |   ├──课时 79  5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4  348.45M
9 @# Y" N: `' ?0 ?% Y|   |   ├──课时 80  5.3.5 逻辑回归-2.mp4  713.08M
; u# q6 ?* ]" I$ [( G, r) U( ?' V# m|   |   ├──课时 81  5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4  200.65M/ ~. C$ H& I3 {
|   |   ├──课时 82  5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4  374.25M
' k3 I, K+ `) ^0 x; D; J2 s|   |   ├──课时 83  5.4.2 系统聚类法.mp4  593.97M
! U* [1 W+ J: R# H& m|   |   ├──课时 84  5.4.3-4k-means聚类-1.mp4  438.46M9 S( ~7 V9 f0 a0 b5 l
|   |   ├──课时 85  5.4.3-4k-means聚类-2.mp4  473.84M
7 O- x: {+ t- N: ?* X& ?# P|   |   ├──课时 86  5.4.5聚类事后分析.mp4  173.01M
6 Q$ ~. _  |; N- [: X1 k. i, r, H|   |   ├──课时 87  5.4.6聚类试题讲解.mp4  199.68M
6 r8 M3 }& L% U|   |   ├──课时 88  5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4  560.41M
9 b+ t' `  L: D: o. e|   |   ├──课时 89  5.5.2 趋势分解法.mp4  191.85M" z' F* n8 ?6 s6 M( e4 r) d
|   |   ├──课时 90  5.5.3 ARIMA方法-1.mp4  458.65M& t3 K) T8 l) O3 m, F
|   |   ├──课时 91  5.5.4 时间序列回归.mp4  140.25M
' w, e; U! s3 G- m% J|   |   └──课时 92  5.5.5时间序列考题讲解.mp4  90.35M& p3 W1 h" N' D% Q2 I) e. J
|   ├──第6章 数字化工作方法与应用  
5 R+ d% F) g5 L& p& k2 D7 u|   |   ├──课时 100  6.3.5&6.3.6 知识库与策略库和基于业务流程的优化.mp4  324.47M
% D2 @+ c9 U4 G% T|   |   ├──课时 93  6.0引言.mp4  183.64M
8 q4 ]) c* K2 G3 t; h5 R  B|   |   ├──课时 94  6.1.1&6.1.2 启动程序阶段和业务事件还原工具.mp4  203.27M
' H+ z8 K7 Y2 Y5 v: X4 S4 \' T|   |   ├──课时 95  6.1.3 业务流程图及习题.mp4  184.86M5 ]7 J6 p4 p& B
|   |   ├──课时 96  6.2.1近因分析.mp4  205.22M8 O, e' s; S( k3 m. r1 P
|   |   ├──课时 97  6.2.2根本原因分析.mp4  218.34M
* E( ]: k' L+ F% v|   |   ├──课时 98  6.2.3根因分析试题讲解.mp4  60.23M8 n9 y' i0 N, p5 j) F# y! [" V
|   |   └──课时 99  6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4  352.82M' _$ T% N/ O8 e! D
|   ├──第7章 选修:python数据分析基础  % Z0 p% E4 i+ P2 b
|   |   ├──课时 102  分类模型的评估方法.mp4  247.24M1 w* X+ _# t. [4 R4 w1 y
|   |   ├──课时 103  数据科学的基本概念1.mp4  217.56M
% U  Z- t) R( L) [4 V9 o|   |   ├──课时 104  数据科学的基本概念2.mp4  307.14M9 V/ |& `$ [6 Y% c
|   |   ├──课时 105  数据挖掘的技术与方法1.mp4  263.54M
& u6 m/ F& {0 C: z|   |   ├──课时 106  数据挖掘的技术与方法2.mp4  398.31M4 [/ b, A6 `# l+ S# S' c. ~# ?, ~
|   |   ├──课时 107  数理统计技术.mp4  285.56M
! A' \# @8 l" k: m& H: \/ R( P|   |   ├──课时 108  1Python介绍.mp4  109.76M
- v% _2 O6 u8 @. S$ |1 P* Q|   |   ├──课时 109  2Python基础数据类型与表达式.mp4  543.98M4 @! i, U) S. J4 N) h) }# k
|   |   ├──课时 110  3Python原生态数据结构.mp4  389.75M+ @+ z" l# `/ v( e% p: N
|   |   ├──课时 111  4Python控制流.mp4  267.50M
1 o' w7 }2 B( X( G: U' \9 _9 T|   |   ├──课时 112  5Python函数.mp4  274.41M. y6 T9 v2 }, }# o3 C" z1 H
|   |   ├──课时 113  6Python模块.mp4  185.30M
( C3 m2 L% `# j9 d3 U/ V+ Z+ P|   |   ├──课时 114  7使用pandas读写数据.mp4  166.39M
2 w; V1 B- h. |" {: X1 r|   |   ├──课时 115  1背景介绍.mp4  56.20M
( h4 R- ^" Q4 d  i|   |   ├──课时 116  2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4  362.05M
( d# R" I% x& @' ^. T; Z+ y  u|   |   ├──课时 117  3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4  353.94M
# C+ O% X# c% K|   |   ├──课时 118  4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4  367.25M
6 s. h8 U! D9 P% E4 f& d- b7 Q|   |   ├──课时 119  5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  586.91M
% x0 |1 c' C! g! }& E  }|   |   ├──课时 120  6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  493.31M
  z% E8 a- ?* d: G% s# j|   |   ├──课时 121  7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4  354.67M
% B2 T1 I) Q  i/ h8 k' u/ S|   |   ├──课时 122  4统计推断与假设检验1.mp4  521.85M
' ]4 x" Y7 }9 S5 L5 u  ~|   |   ├──课时 123  4统计推断与假设检验2.mp4  632.81M$ G& q9 ~* X& l4 v7 j
|   |   ├──课时 124  模板1预习课程1:线性回归算法概述与变量筛选.mp4  837.19M
( B: O  w( ]( ^7 w& H. f|   |   ├──课时 125  模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4  1.34G1 J+ F5 s' t* X6 C5 `2 l0 U
|   |   ├──课时 126  模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4  1.58G
# b$ h1 t3 Q7 Y7 n% u|   |   └──课时 127  案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4  2.79G
) R' y0 u) D" D6 \$ Q|   ├──前言:level2课程导读  $ y$ q$ S, j! I
|   |   ├──1节:数据分析基础与二级总结介绍  $ C+ |* D* @. o4 D3 C% r& P
|   |   ├──2节:前导选修课:数据分析指标体系  
0 n% O/ y, U; K, @! n|   |   └──课时 1  张溪梦:从洞察到增长—数据分析的未来.mp4  6.13G
( y) b- z5 D  z|   ├──CDA二级考试视频课.exe  491.38M; |$ p$ ]7 D% s
|   └──Python编程基础-课件和脚本.exe  21.84M
% a8 z; G/ c' a2 d├──CDA一级考试视频课  9 O. H5 w( X+ z5 j! v
|   ├──00、导读 数据分析前导通识课  
: }4 \) z9 {% b4 q; R- Q$ a  J9 z|   |   ├──课时 1  1.1 数据这个行业.mp4  561.89M! ?6 ~1 E( }8 q, g& f4 \
|   |   ├──课时 2  1.2 数据分析的商业应用.mp4  819.23M) f  {; M7 J' ?# d  H: |/ R! g
|   |   ├──课时 3  1.3 数据分析思维.mp4  632.71M
* v3 u* h! B8 C* ||   |   ├──课时 4  1.4 数据分析常用方法.mp4  470.47M
% {6 \. t5 G3 n) e: n# p: b|   |   └──课时 5  1.5 实务中的数据分析师.mp4  362.89M8 \3 T( w  l: T( n$ |5 g
|   ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守  4 [; H2 a0 K* G8 |5 j
|   |   ├──课时 6  数据分析的基本概念.mp4  274.10M" [6 b0 Q$ R, s) E4 i6 F+ ?
|   |   ├──课时 7  职业道德行为准则.mp4  267.73M
' q/ V6 R& n9 Y) i0 C% q) @|   |   └──课时 8  大数据立法安全隐私.mp4  195.02M) b1 J8 k3 U- l0 G7 o% M& c
|   ├──02、第2章 数据结构  5 |' x6 g9 O! e+ G& h* U0 I- h
|   |   ├──课时 10  常用函数(选修,考试不涉及).mp4  1.53G+ T5 }: }) g: y$ O  N# X6 C
|   |   ├──课时 11  查找引用函数(选修,考试不涉及).mp4  825.94M* x1 v) A& X9 _- n# L
|   |   ├──课时 12  表结构数据特征.mp4  668.61M
: [! P8 `; z+ j; e6 D|   |   ├──课时 13  表结构数据获取.mp4  511.85M
) K+ u: Q/ A5 H4 c4 O2 d4 S|   |   ├──课时 14  表结构数据使用.mp4  808.05M
8 z. n! H/ I* ?" i$ B6 ~|   |   └──课时 9  表格结构数据内容.mp4  1.29G
9 C& z) Q2 H; {/ g0 n. a|   ├──03、第3章 数据库应用  3 f9 a+ B4 D5 T8 V: h  X
|   |   ├──课时 15  数据库应用第一部分.mp4  1.77G; A! v7 W$ F! s& N9 q$ `. I# I
|   |   └──课时 16  数据库应用第二部分.mp4  2.54G
" r! w$ \+ y* f( @6 ?: C|   ├──04、第4章 描述性统计分析  
4 i8 a) [. V8 {- e1 J|   |   ├──课时 17  统计学的基本概念.mp4  332.13M5 H+ P. `& I4 D0 k
|   |   ├──课时 18  集中趋势.mp4  266.79M
# ]* l2 K4 I: d4 Z/ ~|   |   ├──课时 19  离散趋势.mp4  165.46M; y; o+ ^5 l! r1 ?
|   |   ├──课时 20  分布形态的描述.mp4  210.24M7 F, ]. h+ F3 @% W3 V) i
|   |   ├──课时 21  二项分布和正态分布.mp4  294.99M
3 _* b# C) m! u4 D  {|   |   ├──课时 22  抽样分布.mp4  211.15M/ l& X  q% d3 E+ J
|   |   ├──课时 23  参数估计基础知识.mp4  372.37M
2 o* n/ B* C$ w3 F2 M|   |   ├──课时 24  点估计.mp4  355.56M7 k' ]3 [2 N$ a
|   |   ├──课时 25  区间估计.mp4  216.11M
+ g2 G) ~# w# c# \. r|   |   ├──课时 26  (拓展学习)假设检验基础概念.mp4  354.09M+ Z: P1 u# z* I1 z/ D
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|   ├──05、第5章 多维数据透视分析  
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真是难得给力的帖子啊。
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