文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在自定义类上使用sklearn GridSearchCV，该类的fit方法有3个参数

。

首先，sklearn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。GridSearchCV是sklearn中的一个模型选择工具，用于自动化地搜索最佳参数组合。

自定义类是指用户根据自己的需求定义的一个类，可以继承sklearn中的基类，也可以完全自己实现。在自定义类上使用GridSearchCV可以帮助我们找到最佳的参数组合，从而优化模型的性能。

fit方法是sklearn中模型训练的方法，用于拟合模型并进行参数调优。在自定义类中，fit方法通常用于训练模型，并接受三个参数：X，y和params。

  1. X是训练数据的特征矩阵，通常是一个二维数组或稀疏矩阵。
  2. y是训练数据的目标变量，通常是一个一维数组或列表。
  3. params是一个字典，包含了需要调优的参数及其取值范围。

在fit方法中，我们可以使用GridSearchCV来搜索最佳的参数组合。GridSearchCV会对params中的每一种参数组合进行交叉验证，并返回最佳的参数组合及其对应的模型性能指标。

以下是一个示例代码：

代码语言：txt
复制
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

class MyModel:
    def __init__(self):
        # 初始化模型
        self.model = None
    
    def fit(self, X, y, params):
        # 训练模型
        self.model = GridSearchCV(estimator=YourModel(), param_grid=params, cv=5)
        self.model.fit(X, y)
    
    def predict(self, X):
        # 使用训练好的模型进行预测
        return self.model.predict(X)

在上述示例中，我们自定义了一个名为MyModel的类，其中fit方法接受三个参数：X，y和params。在fit方法中，我们使用GridSearchCV来搜索最佳的参数组合，并训练模型。predict方法用于使用训练好的模型进行预测。

对于GridSearchCV的参数，可以根据具体的需求进行调整。常用的参数包括estimator（指定要调优的模型）、param_grid（指定参数及其取值范围）、cv（指定交叉验证的折数）等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tia）
  • 腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
  • 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
  • 腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
  • 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
  • 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
  • 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
  • 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
  • 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
  • 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/tencent-meta-universe）
  • 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
  • 腾讯云视频直播（https://cloud.tencent.com/product/lvb）
  • 腾讯云音视频通信（https://cloud.tencent.com/product/trtc）
  • 腾讯云大数据（https://cloud.tencent.com/product/emr）
  • 腾讯云人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/faceid）
  • 腾讯云智能语音（https://cloud.tencent.com/product/tts）
  • 腾讯云智能翻译（https://cloud.tencent.com/product/tmt）
  • 腾讯云智能图像（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能推荐（https://cloud.tencent.com/product/rec）
  • 腾讯云智能问答（https://cloud.tencent.com/product/qna）
  • 腾讯云智能文本（https://cloud.tencent.com/product/nlp）
  • 腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）
  • 腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）
  • 腾讯云智能机器翻译（https://cloud.tencent.com/product/tmt）
  • 腾讯云智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/faceid）
  • 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）
  • 腾讯云智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）
  • 腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）
  • 腾讯云智能机器翻译（https://cloud.tencent.com/product/tmt）
  • 腾讯云智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/faceid）
  • 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）
  • 腾讯云智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）
  • 腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）
  • 腾讯云智能机器翻译（https://cloud.tencent.com/product/tmt）
  • 腾讯云智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/faceid）
  • 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）
  • 腾讯云智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能语音合成（https://cloud.tencent.com/product/tts）
  • 腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）
  • 腾讯云智能机器翻译（https://cloud.tencent.com/product/tmt）
  • 腾讯云智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
  • 腾讯云智能人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/faceid）
  • 腾讯云智能视频分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）
  • 腾讯云智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:?gec登录网址?一个云主机公网ip一个人能买几个域名一个优秀网站的标准一个域名多少钱一个一个域名大概多少钱一个域名需要多少钱一个官网用多个域名一个小程序价格多少一个服务器个小程序
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

手把手带你开启机器学习之路——房价预测(二)

自定义添加属性的转换器 为了能与sklearn中的流水线无缝衔接，我们需要实现一个含有fit，transform,fit_transform方法的类。...我们在自定义了添加属性转换器类时，继承了TransformerMixin类，该类就有了fit_transform()方法。 调用自定义转换器添加特征 ?...实现的自定义转换器有一个超参数add_bedrooms_per_room，也可以不用添加。添加的好处是很方便地控制是否在最终的数据集中保留该特征。...也就是必须要含有fit_transform()方法。命名可以随意。 当调用流水线的fit方法时，会在所有转换器上依次调用fit_transform方法，将上一个调用的输出作为参数传递给下一个调用方法。...使用网格搜索调整超参数 sklearn中提供了GridSearchCV帮我们进行参数的网格搜索，需要事先指定超参数组合。例如下面以随机森林为例说明： ?

95610

    • 使用sklearn进行数据挖掘

    使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在使用sklearn做特征工程中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit...通过总结常用的转换类，我们得到下表： 包 类 参数列表 类别 fit方法有用 说明 sklearn.preprocessing StandardScaler 特征 无监督 Y 标准化 sklearn.preprocessing...FunctionTransformer 特征 无信息 N 自定义函数变换（自定义函数在transform方法中调用） sklearn.feature_selection VarianceThreshold...目标值 有监督 Y LDA降维 　　不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。

    1.2K40

    MLK | 特征工程系统化干货笔记+代码了解一下（中）

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...3）TF-IDF TF-IDF向量化器由两个部分组成，分别为代表词频的TF部分，以及代表逆文档频率的IDF，这个TF-IDF是一个用于信息检索和聚类的词加权方法，在 sklearn.feature_extraction.text...（3）使用正则化来筛选变量（针对线性模型）。有两种常用的正则化方法：L1正则化（Lasso）和L2正则化（岭）。

    62920

    scikit-learn中的自动模型选择和复合特征空间

    然后，在init()方法中包含函数参数作为类属性，并使用将用于转换数据集的函数体覆盖transform()方法。我在下面提供了三个例子。...在每个示例中，fit()方法不执行任何操作，所有工作都体现在transform()方法中。 前两个转换符用于创建新的数字特征，这里我选择使用文档中的单词数量和文档中单词的平均长度作为特征。...然后将其传递给scikit-learn的GridSearchCV类，该类对每个超参数值组合使用交叉验证来评估模型，然后返回最好的。...在代码中，你可以看到如何获得所有可用超参数的列表。下面是绘制在超参数空间上的平均平衡精度的可视化图。...注意，如果你自己运行笔记本，确切的数字可能会改变。 在超参数网格上绘制了平衡精度图，显示了模型性能如何在超参数空间上变化。

    1.5K20

    【转载】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

    使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform...通过总结常用的转换类，我们得到下表： 包 类 参数列表 类别 fit方法有用 说明 sklearn.preprocessing StandardScaler 特征 无监督 Y 标准化 sklearn.preprocessing...FunctionTransformer 特征 无信息 N 自定义函数变换（自定义函数在transform方法中调用） sklearn.feature_selection VarianceThreshold...目标值 有监督 Y LDA降维 　　不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。

    96520

    手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...这里主要是复现一下PCA在sklearn上的调用方法，一来继续熟悉下Pipeline的使用，二来理解一下PCA的使用方法。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？

    53410

    【干货】万字教你入门和实践特征工程

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...这里主要是复现一下PCA在sklearn上的调用方法，一来继续熟悉下Pipeline的使用，二来理解一下PCA的使用方法。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？

    1.2K50

    手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...这里主要是复现一下PCA在sklearn上的调用方法，一来继续熟悉下Pipeline的使用，二来理解一下PCA的使用方法。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？

    1.6K20

    手把手教你入门和实践特征工程 的全方位万字笔记，附代码下载

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...这里主要是复现一下PCA在sklearn上的调用方法，一来继续熟悉下Pipeline的使用，二来理解一下PCA的使用方法。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？

    92722

    手把手带你入门和实践特征工程的万字笔记（附代码下载）

    又或者利用 scikit-learn 的 Imputer类来实现填充，而这个类有一个 Strategy的方法自然就被继承过来用了，包含的有mean、median、most_frequent可供选择。...1）独热编码 独热编码主要是针对定类变量的，也就是不同变量值之间是没有顺序大小关系的，我们一般可以使用 scikit_learn 里面的 OneHotEncoding来实现的，但我们这里还是使用自定义的方法来加深理解...GridSearchCV from sklearn.pipeline import Pipeline knn = KNeighborsClassifier() # 在流水线中使用 pipe_params...这里主要是复现一下PCA在sklearn上的调用方法，一来继续熟悉下Pipeline的使用，二来理解一下PCA的使用方法。...以上是PCA在sklearn上的简单调用和效果展示，另外，作者提出了一个很有意思的问题： 一般而言，对特征进行归一化处理后会对机器学习算法的效果有比较明显的帮助，但为什么在书本的例子却是相反呢？

    59040

    一把 sklearn 走天下 | 统计师的Python日记 第12天

    一、初识sklearn sklearn 全称是 scikit-learn，它建立在 Numpy 和 matplotlib 的基础上，所以需要注意的是，以下我们介绍的方法，都是适用于 Numpy 数组的哦...A先进行数据拟合fit，如果A是一个标准化处理的方法，那么fit就可以拟合出数据的均值、方差等参数。...Sklearn 的 GridSearchCV 就有一个现成的子模块可以用。它其实就是代替了人工暴力穷举，并且把很多功能包在了一起，让我们在调参时很方便。...当数据是多分类时，就算是 sklearn 的二分类器，也将多分类的转换处理考虑了进来，处理方法通常是 'ovr'，即one-vs-rest，顾名思义，就是某一类相对于其他类的可能，将多分类做多次2分类，...这里报错是因为scoring='roc_auc'，这个评价方法只适用于二分类，我们索性换成 accuracy： from sklearn.model_selection import GridSearchCV

    1.6K40

    如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

    通过分析sklearn源码，我们可以看到除训练，预测和评估以外，处理其他工作的类都实现了3个方法：fit、transform和fit_transform。...通过总结常用的转换类，我们得到下表： 不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。...在本文假设的场景中，我们可以看到这些工作的组合形式有两种：流水线式和并行式。...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： from sklearn.pipeline import FeatureUnion

    63630

    使用sklearn高效进行数据挖掘，收藏！

    通过分析sklearn源码，我们可以看到除训练，预测和评估以外，处理其他工作的类都实现了3个方法：fit、transform和fit_transform。...通过总结常用的转换类，我们得到下表： 不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。...在本文假设的场景中，我们可以看到这些工作的组合形式有两种：流水线式和并行式。...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： from sklearn.pipeline import FeatureUnion

    11510

    【Sklearn | 2】sklearn 高级教程

    在上一篇基础教程中，我们介绍了 sklearn的基础使用方法。本文将进一步深入，介绍一些高级功能和技巧，包括管道、特征工程、模型选择与评估、以及集成方法等。...管道（Pipeline）在实际项目中，数据预处理和模型训练通常是串联的多个步骤。sklearn 提供了 Pipeline 类来简化这些步骤的管理，使代码更加简洁和模块化。...示例：管道的使用from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model...sklearn 提供了 cross_val_score 和 GridSearchCV 来帮助进行模型选择和评估。交叉验证交叉验证是评估模型的一种稳健方法，可以更好地估计模型在未见数据上的性能。...通过定义参数网格，GridSearchCV 可以自动搜索并评估每个参数组合的性能。

    12121

    SciPyCon 2018 sklearn 教程（下）

    一旦它具有最佳组合，它在所有传给fit的数据上再次执行fit（无交叉验证），来使用最佳参数设置构建单个新模型。...这种模式可以看作是训练-验证-测试分割，在机器学习中很常见： 我们可以非常容易地实现，通过使用train_test_split分割一些测试数据，在训练集上训练GridSearchCV，并将score方法应用于测试集...在背后，与上面完全相同。 当在水流上调用fit时，它将依次调用每个步骤的fit。 在第一步的fit之后，它将使用第一步的transform方法来创建新的表示。 然后将其用于下一步的fit，依此类推。...精确率是一个类有多少预测实际上是那个类。...使用上面的滑块，你可能会注意到，即使在类之间有良好的分隔之前，模型也会开始过拟合。 因此，在实践中，更常见的是组合多个树来产生更好泛化的模型。 组合树的最常用方法是随机森林和梯度提升树。

    1K10

    scikit-learn的核心用法

    判断模型泛化能力强弱的途径有了，但是我们知道在神经网络中有很多超参数也会对模型泛化能力造成影响，那么如何判断不同参数对模型的影响呢，毕竟测试集只能用一次，而参数调整需要很多次，而且也不能使用训练数据集，...sklearn 有很多划分数据集的方法，它们都在model_selection 里面，常用的有 K折交叉验证： KFold 普通K折交叉验证 StratifiedKFold（保证每一类的比例相等...GridSearchCV解释 在机器学习模型中，需要人工选择的参数称为超参数。...微调的一种方法是手工调制超参数，直到找到一个好的超参数组合，这么做的话会非常冗长，你也可能没有时间探索多种组合，所以可以使用Scikit-Learn的GridSearchCV来做这项搜索工作。...基本上估计器都会有以下几个方法： fit(x,y) :传入数据以及标签即可训练模型，训练的时间和参数设置，数据集大小以及数据本身的特点有关 score(x,y)用于对模型的正确率进行评分(范围0-1)。

    1.1K20

    Scikit-Learn 中级教程——网格搜索和交叉验证

    本篇博客将深入介绍如何使用 Scikit-Learn 中的网格搜索和交叉验证来优化模型。 1. 网格搜索 网格搜索是一种通过遍历指定参数组合的方法，找到模型最佳超参数的技术。...Scikit-Learn 中的 GridSearchCV 类提供了方便的网格搜索功能。...对象 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) # 在训练集上执行网格搜索 grid_search.fit(X_train, y_train...交叉验证 交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集划分为多个子集，每次使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。...5 grid_search_cv = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5) # 在训练集上执行网格搜索和交叉验证 grid_search_cv.fit(X_train

    78610

    KerasPython深度学习中的网格搜索超参数调优（上）

    如何在scikit-learn模型中使用网格搜索 网格搜索（grid search）是一项模型超参数优化技术。 在scikit-learn中，该技术由GridSearchCV类提供。...在GridSearchCV构造函数中，通过将 n_jobs参数设置为-1，则进程将使用计算机上的所有内核。这取决于你的Keras后端，并可能干扰主神经网络的训练过程。...使用交叉验证评估每个单个模型，且默认使用3层交叉验证，尽管通过将cv参数指定给 GridSearchCV构造函数时，有可能将其覆盖。...您可以在scikit-learn API文档中了解更多关于GridSearchCV类的知识。...当我们按照本文中的例子进行，能够获得最佳参数。因为参数可相互影响，所以这不是网格搜索的最佳方法，但出于演示目的，它是很好的方法。

    6K60

    结合Sklearn的网格和随机搜索进行自动超参数调优

    最基本的方法便是根据直觉和经验随机尝试不同的值。然而，正如您可能猜到的那样，当有许多超参数需要调优时，这个方法很快就会变得无用。 今天将两种自动超参数优化方法:随机搜索和网格搜索。...给定一组模型的所有超参数的可能值，网格搜索使用这些超参数的每一个组合来匹配模型。更重要的是，在每个匹配中，网格搜索使用交叉验证来解释过拟合。...在尝试了所有的组合之后，搜索将保留导致最佳分数的参数，以便您可以使用它们来构建最终的模型。 随机搜索采用的方法与网格稍有不同。...如果人工编写这种测试方法，会非常的费力，幸好Scikit-learn提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV类，使这个过程变得轻而易举。今天，你将了解他们的一切!...现在，是时候在之前的基础上创建一个新的参数网格，并将其提供给GridSearchCV: new_params = { "n_estimators": [650, 700, 750, 800, 850

    2.1K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券