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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/$ b. B1 T( z& l- `
├──CDA二级考试视频课  ' R( C& l8 U2 }/ L7 I( ~/ Y; y
|   ├──第1章:用户标签体系与用户画像  ' _9 m2 h, O# P" r
|   |   ├──课时 10  1.1.1 如何定位用户.mp4  25.98M# A9 V8 Q0 Y4 k4 q8 `
|   |   ├──课时 11  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-1.mp4  49.31M
* f7 U& P. I2 [|   |   ├──课时 12  1.1.2 业务指标与用户标签的关系-2.mp4  65.86M
, n/ ]' l. u! |2 s/ J( P. b0 Z|   |   ├──课时 13  1.1.3 用户标签与用户画像的关系.mp4  60.88M
  j' D' I/ I  v% y|   |   ├──课时 14  1.1.4 用户标签的类型.mp4  32.19M
# c6 F& e8 w% s3 M6 Z' |5 O|   |   ├──课时 15  1.1.5总结和例题讲解.mp4  9.34M
5 T6 X8 T7 C6 j. ~5 W|   |   ├──课时 16  1.2.1用户标签的制作方法.mp4  38.55M+ B" M2 x. ?* v0 J/ U9 m
|   |   ├──课时 17  1.2.2总结和例题讲解.mp4  8.98M
' q0 A4 L1 R/ i- I6 r|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1(1).mp4  44.82M& d9 O6 c, ~- _% n
|   |   ├──课时 18  1.3.1 用Python做用户画像的基础知识-1.mp4  44.82M
8 y! \4 {# ^( o$ Y! y|   |   ├──课时 19  1.3.2 用户画像在诊断阶段中的应用.mp4  8.39M
, L9 Q' z9 p  l8 g1 e8 G9 P; o8 Z|   |   └──课时 20  1.3.3总结和例题讲解.mp4  40.94M6 {1 {, R  r/ E, G0 k5 v5 G: k
|   ├──第2章:数据采集与处理  
$ \. V5 H# E/ ^6 j5 h0 U" l|   |   ├──课时 21  2.1.1市场研究中的数据.mp4  64.40M
2 B4 v$ c5 n  D4 F' {+ S|   |   ├──课时 22  2.1.2 概率抽样方法-1.mp4  74.31M1 R7 h7 f. T6 y$ L: H
|   |   ├──课时 23  2.1.2 概率抽样方法-2.mp4  44.25M8 \" S; j2 b7 T4 v
|   |   ├──课时 24  2.1.3 非概率抽样方法.mp4  42.55M
2 ~1 V3 h/ |4 M' B; M6 z: A|   |   ├──课时 25  2.1.4总结和例题讲解.mp4  10.81M
# V. w1 L: ~% _+ D: D6 ~0 B: Y|   |   ├──课时 26  2.2.1市场调研流程和目标设定.mp4  13.24M
# N' |8 `) N0 {1 K& C- E|   |   ├──课时 27  2.2.2市场调研前准备和实施.mp4  44.39M
- K) U4 Q: T5 h, I) G( e|   |   ├──课时 28  2.2.3总结和例题讲解mp4.mp4  7.87M
% u$ z2 d7 u+ r2 H|   |   ├──课时 29  2.3.0引言.mp4  20.84M
! ?; z! v$ j: ^3 i% R|   |   ├──课时 30  2.3.1 单变量描述性统计.mp4  35.56M
1 ^( k3 N' Z2 `" C" Q3 d|   |   ├──课时 31  2.3.2 两变量描述性统计.mp4  19.01M
1 P5 X# r% r! q7 F) ||   |   ├──课时 32  2.3.3 制图原理_1.mp4  14.08M
  T" c0 F8 W3 a: b7 q% X|   |   ├──课时 33  2.3.3 制图原理_2SPSS作图.mp4  25.64M
; J0 l2 q3 j0 N% E+ ?|   |   ├──课时 34  2.3.3 制图原理-3Python作图.mp4  29.77M
# n- d# H# Z* W3 y3 k2 f|   |   ├──课时 35  2.3.4总结和例题讲解.mp4  7.02M  Q  K7 o5 O1 j& s6 U8 L- `
|   |   ├──课时 36  2.4.1 数据预处理基本步骤.mp4  20.12M1 a% t) C4 t& H! x* d: t2 t6 z
|   |   ├──课时 37  2.4.2 错误和离群值数据识别与处理.mp4  29.00M
+ Y& L8 b" ?$ W|   |   ├──课时 38  2.4.3 分类变量概化处理.mp4  18.24M+ ?' \8 g& h, z/ E
|   |   ├──课时 39  2.4.4 缺失值处理.mp4  20.89M& _0 S( S7 V7 }" `- W- o
|   |   ├──课时 40  2.4.5 噪声平滑.mp4  19.01M; K- _' ]0 w+ o. Q
|   |   ├──课时 41  2.4.6 连续变量分布形态转换和标准化.mp4  18.40M0 n% n- Z7 l" J5 f& d
|   |   ├──课时 42  2.4.7 变量降维和WoE.mp4  17.29M
! L6 q( Y- k0 Y1 _+ ^/ T1 \|   |   └──课时 43  2.4.8总结和例题讲解.mp4  11.82M. S- ?6 ?$ Y; |+ k8 o8 b
|   ├──第3章:数据模型管理    }' S! W/ k# ^; ]$ J4 z& P
|   |   ├──课时 44  3.1 数据分类.mp4  27.44M
) b5 p0 e3 A1 A6 L* C8 a4 s4 j|   |   ├──课时 45  3.2 数据建模.mp4  43.12M& i. n9 m, I/ _' E% P5 @% y
|   |   ├──课时 46  3.3 数据仓库体系和ETL.mp4  28.92M
0 f6 J( f, I/ x0 e+ w|   |   └──课时 47  3.4总结和例题讲解.mp4  33.57M
0 [" e; A8 H% x4 V, C& q. y+ o|   ├──第4章:统计分析  . P( H7 z& z' B
|   |   ├──课时 48  4.1.1 分析框架.mp4  49.26M% ^6 }: p; o. ~0 W! }; w2 m9 Z( G
|   |   ├──课时 49  4.1.2 样本与总体.mp4  81.58M* E, I# l/ I' F  g
|   |   ├──课时 50  4.1.3 参数估计-1.mp4  53.90M
# W1 N, o6 ~7 {: _3 o( b|   |   ├──课时 51  4.1.3 参数估计-2.mp4  40.23M
* g( Q5 \1 u  G# J8 q9 R0 F|   |   ├──课时 52  4.1.4 总结和例题讲解.mp4  20.33M
. E2 M  B% S: r5 V" H|   |   ├──课时 53  4.2.1 假设检验的示例.mp4  18.62M8 `" P& t* l7 Y/ C9 k
|   |   ├──课时 54  4.2.2 假设检验基本概念.mp4  28.28M3 f& t0 L& @2 D. y
|   |   ├──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
! M; _( r" X6 A0 ~" J: f6 C7 X|   |   ├──课时 56  4.2.4 AB测试优化法.mp4  23.91M
2 Y$ G. n. K2 i# g6 B& l|   |   ├──课时 57  4.2.5 总结和例题讲解.mp4  15.17M" K  ?) G- x8 c. ^# Q/ W1 u
|   |   ├──课时 58  4.3.1 两样本t检验.mp4  50.87M7 i& }( P8 f# M0 f! Z% N6 O
|   |   ├──课时 59  4.3.2 方差分析.mp4  63.76M
: [, w* E- _5 |1 m8 e! a/ [|   |   ├──课时 60  4.3.3 相关分析.mp4  34.81M+ h8 M+ g" C0 U* ^! D$ j( v: Y. a
|   |   ├──课时 61  4.3.4 卡方检验.mp4  44.59M/ Q& b' n9 Q' q. H
|   |   ├──课时 62  4.3.5 总结和例题讲解.mp4  18.76M
1 P; o6 W  ]( R, a3 `|   |   ├──课时 63  4.4.1 一元线性回归模型.mp4  53.98M
0 v. T3 d# B. ^7 z  e! Y|   |   ├──课时 64  4.4.2线性回归的参数估计.mp4  16.42M
2 D* U$ Z+ j; D4 w# ~, y|   |   ├──课时 65  4.4.3 一元逻辑回归模型.mp4  45.90M: Z, [5 L, h$ G
|   |   ├──课时 66  4.4.4 逻辑回归极大似然估计法.mp4  7.41M3 ]4 F1 p6 W( r& o
|   |   └──课时 67  4.4.5 总结和例题讲解.mp4  21.65M
% k/ b  l+ e. Z5 v  S! Z) m! v9 D# F, g4 k|   ├──第5章 数据分析模型与应用  
" ^! s# T0 ]$ P4 o/ s/ D0 A) e|   |   ├──课时 68  5.1.1 矩阵分析法.mp4  88.46M# n2 Y7 X# ?6 t3 S; P) ~9 e
|   |   ├──课时 69  5.1.2主成分分析的理论基础.mp4  251.25M
, Z9 Q4 r, i# ~3 A5 U2 B|   |   ├──课时 70  5.1.3主成分分析的计算步骤.mp4  338.91M
3 d6 q( @" y/ w9 M7 R6 p|   |   ├──课时 71  5.1.4 主成分分析的应用.mp4  704.63M
# x" h5 _* ]7 _|   |   ├──课时 72  5.1.5-8因子分析.mp4  547.64M
( D1 }1 _9 H6 d# {& C7 H# g9 t: k|   |   ├──课时 73  5.1.9主成分题目讲解.mp4  150.43M+ x; Z% d/ r, d2 L+ U5 ]
|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解(1).mp4  103.01M* I1 p) m: ^4 Y
|   |   ├──课时 74  5.1.10因子分析题目讲解.mp4  103.01M
/ U: u! z* n1 z8 {, _/ `|   |   ├──课时 75  5.2.1-3线性回归-1.mp4  785.20M
% E1 ~/ @  n9 {, S& B4 ~/ t|   |   ├──课时 76  5.2.4线性回归-2.mp4  529.06M" J  c8 Y1 C0 ~
|   |   ├──课时 77  5.2.5-5.2.7线性回归-3.mp4  445.27M
* x2 s  w, q6 [/ v+ S6 ?|   |   ├──课时 78  5.2.8总结和试题讲解.mp4  282.26M" N4 @2 M) ]" f# @6 O
|   |   ├──课时 79  5.3.1-5.3.4逻辑回归-1.mp4  348.45M
; I* D' M& R, J* J7 C5 ~|   |   ├──课时 80  5.3.5 逻辑回归-2.mp4  713.08M6 g  s1 H: d, X. j8 L9 f( \. y$ R
|   |   ├──课时 81  5.3.6逻辑回归-3试题讲解mp4.mp4  200.65M# K2 f* o$ _2 s; v! b' C" h
|   |   ├──课时 82  5.4.1 聚类方法的基本逻辑.mp4  374.25M
/ H3 P/ \9 [9 N7 b4 s" V|   |   ├──课时 83  5.4.2 系统聚类法.mp4  593.97M
1 S$ C8 R$ i1 l. {7 @6 g+ X! `|   |   ├──课时 84  5.4.3-4k-means聚类-1.mp4  438.46M
1 B! j4 O+ A5 z0 j|   |   ├──课时 85  5.4.3-4k-means聚类-2.mp4  473.84M
2 [) d2 b3 A7 f8 P" q  E! H' d|   |   ├──课时 86  5.4.5聚类事后分析.mp4  173.01M
8 m9 o9 F) A( L+ K6 B  ]|   |   ├──课时 87  5.4.6聚类试题讲解.mp4  199.68M
8 s) y& v4 l5 d4 [|   |   ├──课时 88  5.5.1 宏观业务指标预测框架.mp4  560.41M- R( D* A2 T  @0 Y
|   |   ├──课时 89  5.5.2 趋势分解法.mp4  191.85M9 ^8 c* d, P4 _
|   |   ├──课时 90  5.5.3 ARIMA方法-1.mp4  458.65M
0 j( S3 M9 d3 g0 I/ ~8 x1 \|   |   ├──课时 91  5.5.4 时间序列回归.mp4  140.25M( g) q  P% G3 p
|   |   └──课时 92  5.5.5时间序列考题讲解.mp4  90.35M$ r. P% s' [3 {  Y" O. T' @
|   ├──第6章 数字化工作方法与应用  4 H  f. V+ @' r9 J# V5 F8 ?* R4 l9 _
|   |   ├──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
" m) g0 Q  l3 E" g1 |2 n|   |   ├──课时 93  6.0引言.mp4  183.64M/ j9 v. U* q/ W9 L, j* M7 Z& H. ^
|   |   ├──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  203.27M0 |! p/ a! T% i8 i
|   |   ├──课时 95  6.1.3 业务流程图及习题.mp4  184.86M: }: Y+ E) H/ B5 r
|   |   ├──课时 96  6.2.1近因分析.mp4  205.22M6 n( h, l. C- J9 v# w4 I
|   |   ├──课时 97  6.2.2根本原因分析.mp4  218.34M
. N& n% n; z; P1 Q6 }|   |   ├──课时 98  6.2.3根因分析试题讲解.mp4  60.23M
, `6 b9 [" C9 Z: Z, e3 p: A|   |   └──课时 99  6.3.1业务优化框架和运筹优化.mp4  352.82M8 i: w6 F. o( ~0 r( T7 k7 K
|   ├──第7章 选修:python数据分析基础  ! b7 E5 z( e0 e' h* t  \$ M, g% h
|   |   ├──课时 102  分类模型的评估方法.mp4  247.24M
7 f& D, A- c' X" `& K' ~( o5 q|   |   ├──课时 103  数据科学的基本概念1.mp4  217.56M5 }) L+ r0 D6 D3 {8 B: i
|   |   ├──课时 104  数据科学的基本概念2.mp4  307.14M
* t/ K; X1 I) x3 u: ~  u! }|   |   ├──课时 105  数据挖掘的技术与方法1.mp4  263.54M8 B' k& Y, k; P- @
|   |   ├──课时 106  数据挖掘的技术与方法2.mp4  398.31M
" B) H6 n; r# k: b$ Z5 O  B|   |   ├──课时 107  数理统计技术.mp4  285.56M
6 b! \1 ~4 b) I8 U|   |   ├──课时 108  1Python介绍.mp4  109.76M
4 F+ d: s- e9 g|   |   ├──课时 109  2Python基础数据类型与表达式.mp4  543.98M
7 V# W9 S5 c8 ^5 [) R|   |   ├──课时 110  3Python原生态数据结构.mp4  389.75M/ e' X  x9 z& q
|   |   ├──课时 111  4Python控制流.mp4  267.50M
, _, {8 |' Q% L$ b, N3 _' t|   |   ├──课时 112  5Python函数.mp4  274.41M% Z7 `$ a5 C  B0 z8 @8 S) N) w
|   |   ├──课时 113  6Python模块.mp4  185.30M$ a1 m& a9 L0 ]5 t( d
|   |   ├──课时 114  7使用pandas读写数据.mp4  166.39M+ q: v; l( X0 F; c& H
|   |   ├──课时 115  1背景介绍.mp4  56.20M
8 X0 [# I2 N8 y( {* h; }' n6 D|   |   ├──课时 116  2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4  362.05M
& l" I; i) {: @. l5 j9 z( v1 s|   |   ├──课时 117  3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4  353.94M% E, d( i, F* a- s
|   |   ├──课时 118  4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4  367.25M
8 U" D0 \- D4 w. t- \# R8 R# s9 A|   |   ├──课时 119  5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  586.91M
' N: W1 [! ~; ~! T% F% [|   |   ├──课时 120  6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  493.31M- a2 H: n7 ]5 E% b
|   |   ├──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" ~* R9 _5 U5 G! ?
|   |   ├──课时 122  4统计推断与假设检验1.mp4  521.85M
1 g3 C5 @+ w+ }+ `" z9 f0 A) E% Y|   |   ├──课时 123  4统计推断与假设检验2.mp4  632.81M
- `4 `3 {; |6 R: V7 a6 z4 T4 K|   |   ├──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) p8 n( p( ]3 y$ q! K; p% f! Z
|   |   ├──课时 125  模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4  1.34G
  ]& {) j3 l4 a2 k# A|   |   ├──课时 126  模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4  1.58G4 S: b3 ^4 A- h& L
|   |   └──课时 127  案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4  2.79G
# j7 U6 y& {% u9 @1 [4 I|   ├──前言:level2课程导读  7 }* ~) ]/ j: K
|   |   ├──1节:数据分析基础与二级总结介绍  
: j0 S9 c, Y" M|   |   ├──2节:前导选修课:数据分析指标体系  " b7 T/ v2 Q$ n( G$ t
|   |   └──课时 1  张溪梦:从洞察到增长—数据分析的未来.mp4  6.13G
7 h' K4 Y% W; v' H+ Y2 o' J* Q, ?( o|   ├──CDA二级考试视频课.exe  491.38M
7 g8 c8 R$ W! U( n; s8 l& J3 I3 t|   └──Python编程基础-课件和脚本.exe  21.84M5 V) y; T, B  y7 U% ^2 A
├──CDA一级考试视频课  3 f, _: p7 O. u% @9 q- J
|   ├──00、导读 数据分析前导通识课  ) K8 Q7 k% z4 l: _# \
|   |   ├──课时 1  1.1 数据这个行业.mp4  561.89M4 c3 i1 `! m  z0 `3 \2 v( J+ H& R! F
|   |   ├──课时 2  1.2 数据分析的商业应用.mp4  819.23M- I' V6 v! E1 p% u3 T
|   |   ├──课时 3  1.3 数据分析思维.mp4  632.71M/ B7 c8 j) Z5 X% M# G, w
|   |   ├──课时 4  1.4 数据分析常用方法.mp4  470.47M
2 H- f4 Q- C3 v! m: L6 @- z|   |   └──课时 5  1.5 实务中的数据分析师.mp4  362.89M: C% ^$ Q8 y! k
|   ├──01、第1章 数据分析概述与职业操守  + t% _+ F" P( v# a2 p) b- v* _
|   |   ├──课时 6  数据分析的基本概念.mp4  274.10M& k2 g1 Q; i3 Q' ]
|   |   ├──课时 7  职业道德行为准则.mp4  267.73M
+ J9 S* W* z# K6 L|   |   └──课时 8  大数据立法安全隐私.mp4  195.02M9 E3 E! u1 C+ f6 l# G6 l
|   ├──02、第2章 数据结构  
. k/ k8 C! U) }, n|   |   ├──课时 10  常用函数(选修,考试不涉及).mp4  1.53G+ K' Z8 z; @; X9 j
|   |   ├──课时 11  查找引用函数(选修,考试不涉及).mp4  825.94M
; O: Z* p+ H+ w: {" n+ [, ~" Y2 E|   |   ├──课时 12  表结构数据特征.mp4  668.61M6 p  _% ~5 }/ q
|   |   ├──课时 13  表结构数据获取.mp4  511.85M: |* X1 N1 p% t# i! [. I
|   |   ├──课时 14  表结构数据使用.mp4  808.05M
& h& u9 X7 V* P  L6 O% h+ t|   |   └──课时 9  表格结构数据内容.mp4  1.29G
" {/ X; R* v, o; k# R- x|   ├──03、第3章 数据库应用  
: M1 N. i+ g6 o& x8 V5 x1 [9 {|   |   ├──课时 15  数据库应用第一部分.mp4  1.77G
+ [' ]. z) k, F( n9 C|   |   └──课时 16  数据库应用第二部分.mp4  2.54G# r7 E% D7 @! @2 ]7 x
|   ├──04、第4章 描述性统计分析  
% L3 _( F- _1 }) Z0 T, Q6 E0 B3 |0 P) k1 R5 x|   |   ├──课时 17  统计学的基本概念.mp4  332.13M
( k; r& m. i, k! c! c|   |   ├──课时 18  集中趋势.mp4  266.79M/ ~( [! V- j/ A
|   |   ├──课时 19  离散趋势.mp4  165.46M
; P2 `6 [0 `, N5 ?' I4 o& d|   |   ├──课时 20  分布形态的描述.mp4  210.24M
9 _/ v6 i/ ~) d2 j|   |   ├──课时 21  二项分布和正态分布.mp4  294.99M
6 z1 W# f; ?* m|   |   ├──课时 22  抽样分布.mp4  211.15M
/ w, r* H( Q& w% M0 Z) g|   |   ├──课时 23  参数估计基础知识.mp4  372.37M) z$ ^7 P/ k# R3 r
|   |   ├──课时 24  点估计.mp4  355.56M
1 \) _  u; w0 p|   |   ├──课时 25  区间估计.mp4  216.11M$ \) v& }1 b% i0 D* z
|   |   ├──课时 26  (拓展学习)假设检验基础概念.mp4  354.09M
" H1 C# W1 i1 `3 u% f7 W, G3 c|   |   ├──课时 27  (拓展学习)假设检验例题.mp4  140.43M
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真是难得给力的帖子啊。
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