将连续数据帧转换为分类数据帧
是指将连续的数据流按照一定的规则和算法进行处理，将其划分为不同的类别或者标签。这个过程通常用于机器学习和数据分析领域，以便对数据进行更深入的分析和理解。
在云计算领域中，将连续数据帧转换为分类数据帧可以应用于多个场景，例如：
- 视频流分析：将连续的视频流数据转换为分类数据帧，可以用于视频内容识别、行为分析、目标检测等应用。腾讯云的视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）可以帮助用户实现视频流的分类和分析。
- 语音识别：将连续的语音数据转换为分类数据帧，可以用于语音识别、语音指令识别等应用。腾讯云的语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）提供了强大的语音识别能力，可以将连续的语音数据转换为文本。
- 传感器数据分析：将连续的传感器数据转换为分类数据帧，可以用于物联网领域的数据分析和决策。腾讯云的物联网套件（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）提供了完整的物联网解决方案，可以帮助用户实现传感器数据的分类和分析。
在实现将连续数据帧转换为分类数据帧的过程中，可以使用多种编程语言和技术。常用的编程语言包括Python、Java、C++等，常用的机器学习和数据分析框架包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。具体选择哪种编程语言和技术取决于具体的需求和场景。
总结起来，将连续数据帧转换为分类数据帧是一项重要的数据处理任务，在云计算领域中有广泛的应用。腾讯云提供了多个相关产品和解决方案，可以帮助用户实现数据的分类和分析。
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2回答
我有一个包含14个特征的数据集，其中很少有如下所示，其中性别和婚姻状况是分类变量。
height,sex,maritalStatus,age,edu,homeType
SEX
1. Male
2. Female
MARITAL STATUS
1. Married
2. Living together, not married
3. Divorced or separated
4. Widowed
5. Single, never married
现在，我正在使用R的
浏览 0提问于2014-11-14得票数 7
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2回答
我想将MLP应用于一些商业卖家的数据。我发现这些数据是分类和连续特性的混合体。对于我所读到的内容，向神经网络提供这两种类型的数据(引用未知/不可用)是不可取的，我记得我读到的神经网络可以使用以下模型：
Categorical variables-->NN model 1
----->NN model 3---->Output
Continuous variables--->NN model 2
因此，在这个模型中，我们有两个神经网络，每个神经网络只提供分类变量或连续变量，然后将输出(来自这
浏览 0提问于2020-09-14得票数 1
我有一个数据框架与4个功能和1个目标。这4个特征是3个分类和1个数字。
我创建了X，这是一个新的数据框架，为三个分类功能。我使用了一个热标签编码，但现在它是一个numpy数组。为什么？
我应该把它转换回数据帧吗？为什么不行？
现在将X与我的1数值特性合并的最佳实践是什么？
浏览 0提问于2019-06-21得票数 2
我有一个包含1000个样本的训练数据集。它包含大约50个特征，其中30个是分类特征，其余是数字/连续特征。哪种算法最适合处理分类特征和连续特征的混合特征集？
浏览 0提问于2016-11-05得票数 3
我想将SMOTE应用于包含二进制、分类和连续数据的不平衡数据集。有没有一种方法可以将SMOTE应用于二进制和分类数据？
浏览 2提问于2017-12-05得票数 11
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我正在尝试使用k-折叠验证来为kNN找到更好的k。但是，当我运行下面的代码时，出现了“错误的分类模型类型”错误。我之前提到过类似的问题()，但仍然不知道我在代码中犯了什么错误。
数据类别为11个定量变量，13个定量变量。一个名为“分类”的应答变量)
install.packages("caret")
library(caret)
control <- trainControl(method="cv",number = 10)
model <- train(classification ~ .,data = CKD.train, method = &#
浏览 7提问于2022-03-08得票数 0
我想要一本'item': [list_of_True_column_labels]字典，看起来像这样：
pre_df = {'item1':['a','b','c'], 'item2':['c','d'], 'item3':['a', 'c', 'd', 'e'], 'item4':['e']}
并将其转换为bool的熊猫数据帧，如下所示：
index
浏览 2提问于2016-12-07得票数 3
我是机器学习领域的新手。我参加了Udacity的“机器学习入门”课程。所以我知道使用sklearn和python运行基本分类器。但他们在课程中教授的所有分类器都接受了单一数据类型的培训。
我有一个问题，我想把代码提交分类为“干净”或"buggy“。我有一个特性集，它包含字符串数据(比如人名)、分类数据(比如“干净”和"buggy")、数字数据(比如否)。和时间戳数据(如提交时间)。如何同时训练基于这三个特征的分类器。假设我计划使用朴素的贝叶斯分类器和滑雪板。请帮帮忙！
我正在尝试实现。任何帮助都是值得赞赏的。
浏览 3提问于2016-05-06得票数 1
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1回答
基于分类网络日志数据的孤立点检测
、、、、
我正在处理一个完全分类的网络日志数据，它由源ip地址、目标ip地址、源端口、目的地端口、协议组成。
执行数据预处理:将IP地址转换为整数。用NA的. Dis删除行不执行缩放，因为它对分类数据没有任何意义，也因为我正在计算Hamming距离。
建模与实现:我实现了“Hamming距离”来计算集合的距离矩阵。我已经尝试将分类变量转换为数字变量，将它们转换为因子，并对数据执行Kmeans操作，但是，我得到的精度非常低。我也使用过KModes，我对数据也有集群标签，从这里开始我将面临更多的挑战。
问题:一旦计算出距离矩阵，如何才能检测出具有这种数据类型的异常值？我真的很感谢你的建议。提前感谢
Data
浏览 0提问于2017-07-20得票数 2
我有两个数据格式，一个包含不同分类(df1)的多个列，另一个包含冒名分类(df2)。
df1
TP53 PIK3CA PTEN NF1 SMAD4 ERBB3
X1800018 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
X1800021 TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE
X1800026 FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE
X1800027 TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
X1800028 FALSE TRUE
浏览 1提问于2021-08-24得票数 1
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1回答
我有一个大约400个数据帧的列表，我想为每个数据帧提取特征。所有数据帧的功能都将是相同的。
数据帧由来自加速度计的信号组成，我将应用分类来识别不同的活动。因为我的类是基于特定模式的，所以我需要我的特征(统计特征和频域特征)基于窗口。
我可以直接对数据帧列表执行此操作吗？提取特征，然后将新的特征列添加回每个数据帧的列表中？
任何建议都将不胜感激。我被卡住了。我知道如何在每个数据帧上执行此操作，但处理如此多的数据帧非常耗时。
列表示例
# Dataframes, x and y are accelerometer measurements and a is annotation
df1 <
浏览 2提问于2017-07-12得票数 0
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我有一个包含分类数据和NaN值的COLOR列的熊猫数据框-
ZIP YEAR COLOR
11111 1990 0
11111 1990 1
11111 1990 NaN
11111 1990 1
22222 2000 0
22222 2000 NaN
22222 2000 NaN
22222 2000 1
如何按ZIP和YEAR列(df.groupby(['ZIP', 'YEAR']))聚合
浏览 12提问于2020-02-17得票数 1
如何有效地将大型本地数据帧转换为SparkR数据帧？在我的本地开发机器上，当我尝试将~ 650MB的本地数据帧转换为SparkR数据帧时，它很快就会超出可用的内存，而我的开发机器上有40 of的Ram。
library(reshape2)
years <- sample(1:10, 100, replace = T)
storms <- sample(1:10, 100, replace = T)
wind_speeds <- matrix(ncol = 316387, nrow = 100,
data = sample(0:25
浏览 0提问于2016-09-08得票数 3
1回答
我正在对短文本片段(1-3个句子)进行分类。就主题而言，该数据集包含有关植物、动物和无关内容的文本。首先，我使用分类器(线性支持向量机)来标记每个片段的类别(svm_gen: 0-无关，1-植物，2-动物)。工作正常，没有问题。
现在每个类别都有子类别，我也想用自己的算法对每个子类别进行分类。例如，对于植物(svm_plant: 0-其他，1-母猪，2-生长，3-收获)和动物(svm_animal: 0-其他，1-饲料，2-宠物，3-播放)。我如何有选择地将各自的管道应用于预先分类的变量，而不拆分，然后再次追加数据集？
如前所述，我可以基于预分类拆分数据集，在新的熊猫数据帧上应用第二轮分类器，
浏览 2提问于2019-05-14得票数 0
1回答
如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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我有一张数据，看起来像这样：
Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Embarked FamilySize \
PassengerId
1 3 male 22.0 1 0 7.2500 S 2
2 1 female 38.0 1
浏览 6提问于2020-03-17得票数 1
我有一个数据帧，我只想从字符串中提取数字，并指定主题为另一个新行。 数据帧： type
gp250,sp280 数据帧的预期结果： type price
gp 25
sp 280
浏览 541提问于2021-10-11得票数 0
1回答
我正在尝试使用missForest包将丢失的数据计算到一个相当大的数据集中。
missForest以带有缺失值的数据矩阵的形式获取数据。列对应于变量，行对应于观察值。因此，我将我的数据帧转换为矩阵，这会无意中将我的所有分类变量转换为数字类型。
有人知道如何将矩阵的一列作为因子分配吗？？
非常感谢！
浏览 2提问于2017-11-30得票数 0
我正在使用fastai Intro to Machine Learning course，在Lesson 1中，他使用了来自Kaggle的Blue Book for Bulldozers dataset上的随机森林。 让我感到奇怪的是，讲师没有使用SKlearn的pd.get_dummies()或OneHotEncoder来处理分类数据。取而代之的是，他对所有分类列调用了pd.Series.cat.codes。 我注意到当调用fit()方法时，它在使用pd.Series.cat.codes的数据集上的计算速度要快得多(大约1分钟)，而带有虚拟变量的数据集在我运行的使用60 GB内存的虚拟服务
浏览 15提问于2019-03-21得票数 4
我有这些游戏数据，其中输出变量是连续的，这表明获胜的可能性。如何使用此概率来训练我的分类模型，并为测试数据预测输出概率。
浏览 0提问于2018-12-27得票数 0
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在SAS中，我有一个数据集，如下所示。
id A
1 2
1 3
2 1
3 1
3 2
ID是给每个个体的，A是一个分类变量，取1，2或3。我想获得每个个体一个观察值的数据，将A分为三个指示变量，例如A1，A2和A3。
结果将如下所示：
id A1 A2 A3
1 0 1 1
2 1 0 0
3 1 1 0
有没有人想过如何在数据步骤中做到这一点，而不是在sql中？提前谢谢。
浏览 1提问于2016-05-07得票数 0
我创建了一个ggplot，其中3个不同的分类变量每月根据数据帧进行评估(参见示例)。 month Asset_Class n_assets
1 x 100
1 y 110
1 z 120
2 x 90
2 y 110
2 z 120
3 x 80
3 y 90
3 z
浏览 8提问于2020-06-30得票数 0
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想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时，在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后，我按某一列对行进行分组，并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
浏览 26提问于2019-04-02得票数 0
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2回答
序列化scikit-learn分类器最有效的方法是什么？
我目前正在使用Python的标准pickle模块来序列化，但这导致了一个非常大的Pickle。序列化的对象可以是100MB或更大，这似乎很多，并且需要一段时间才能生成和存储。我用Weka做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几个MB。
scikit-learn是否有可能将训练数据或其他无关信息缓存到pickle中？如果是这样的话，我如何加快和减少序列化的scikit-learn分类器的大小？
classifier = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer(ngra
浏览 0提问于2013-07-11得票数 6
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1回答
我有一个视频，即图像序列保存在一个数组中。输出为： Output:
(13,9,9) 其中13表示13个图像序列，2个9表示像素。我希望将数组转换为如下所示的输出： Output:
(81,13) 其中81表示81个像素实例，13捕获时域，即时间上的视频帧。然后我会把这个放到我的CNN上。 有人有什么建议吗？因为使用array.reshape(81,13)当然不起作用。
浏览 13提问于2021-08-03得票数 1
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1回答
我在H2O中使用xgboost执行二进制分类任务。数据集有几个分类特征，模型在训练期间对这些特征应用一次性编码。 现在我想使用SHAP (https://github.com/slundberg/shap)在本地解释预测。为此，最好将数据帧与独热编码的列和值放在一起。但是，我似乎找不到从H2O模型中获得这一点的方法。 我可能可以手动重新创建one-hot编码，但也许有人知道更快的解决方案？
浏览 28提问于2019-10-10得票数 1
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我有一个数据集，它的列名为Gender、IQ和Brain_Mass。当然，只有性别是分类变量，所以我将其设置为gender=factor(Gender)，从而为其分配了一个虚拟变量。
但是，我想要找到协方差矩阵和相关矩阵。我知道我可以只使用cov2cor(V)来获得相关矩阵，但是如何从这些数据中获得协方差矩阵呢？我认为我不能只接受var(data)，因为存在一个伪变量。
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。谢谢。
浏览 0提问于2014-12-01得票数 3
1回答
我正在寻找一种技术，可以帮助我们找到一个范畴因变量与自变量组合(Y ~ X1*X2+X2*X3+X3*X4)之间的关系，在X1到X4中，我们有很少的分类列和很少的连续列。
我正在研究一个分类问题，我想检查哪些独立列的组合与依赖列高度相关。
浏览 0提问于2018-11-08得票数 0
当使用writetable()将数据帧写入文件时，我希望分隔符是空格，然后是逗号(即“，”作为分隔符)。我知道writetable()只能选择一个char作为分隔符。是否有一种可能的解决办法可以将字符串作为分隔符？
或者，是否可以简单地在数据帧中的每个数据点之后添加一个空格，然后将其正常输出到一个.csv文件中，从而在文件中基本上有“，”分隔符？
浏览 1提问于2016-06-27得票数 4
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1回答
我有一个CNN，它需要输入的图像是形状通道，大小，大小，但当我使用imutils videostream函数获得帧时，我得到了形状大小，大小，通道的帧。 使用numpy重塑这个框架使我的CNN无法识别框架中的内容，也无法正确地对任何内容进行分类。 有什么方法可以指定我想要的帧的形状吗？或者以一种我保留图像的方式重塑框架？ from imutils.video import VideoStream
import time
vs = VideoStream(src=1).start()
time.sleep(2.0)
frame = vs.read()
print(frame.shape) #
浏览 19提问于2020-01-23得票数 0
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1回答
我有一个有大约50列的数据。这些列要么是分类数据，要么是连续数据。连续数据可以在0.000001到1.00000之间，也可以在50万到500万之间。分类数据通常是一个名称，例如商店名。
如何将这些数据规范化，以便将其输入序列模型的稠密层？
Y值要么是0，要么是1，因此它是一个二进制分类问题。目前，我正在将所有连续数据规范化为0-1，对所有分类数据进行一次热编码，这样如果我有一个列，其中有5个名称，我将得到一个包含0's和1's的5列的矩阵。然后，我将所有连续和绝对数据加入到一个密集的init='uniform'和activation='relu'
浏览 0提问于2017-02-01得票数 6
1回答
用一个例子来解释我的问题。
table_name
col1 col2 col3
1 aaa xxx
1 bba yyy
2 ccc yyy
我希望我的最终输出是这样的：
table_name
col1 col2 col3
1 aab xxx
1 bbc yyy
2 cc yyy
我有一个有3列(没有主键)的表，我必须更改这3列中的第2列中的数据，现在我想用这个新的第2列替换旧的列。
df1 = hc.sql("select col1 from table_name")
df2 = hc.sql("sele
浏览 0提问于2017-10-09得票数 0
我有一个csv文件与分类和数字数据。我希望读取csv文件中的数据框架，但我希望将某些分类变量转换为因子，并希望使用log10转换来转换某些数值变量的数据。
我知道相关的函数是read.csv() (以数据帧的形式自动读取数据)、factor()和log10()，但我一直无法找到这样做的方法。这是怎么做的？
浏览 3提问于2020-08-10得票数 0
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当我运行predict函数时，我会得到以下形式的多个类的输出
class a , class b , class c , class d
[1,] 0.007883349 0.001882366 0.0004159344 0.003825768 0.0001649481 0.0108488 0.005848486
class e , class f , class g
[1,] 0.4 0.003
我无法将它们转换为数据帧，因为我需要找到前3个类。
浏览 2提问于2017-08-24得票数 0
1回答
我正在做一个计算机视觉大学考试的项目，目的是分析视频中不同的道路场景。例如，对街道图像进行实例分割，以识别各种物体并对其进行分类。
对于这样的项目，很容易获得新的数据以丰富数据集。因此，在对从视频编码为的帧进行神经网络(甚至进行推理)的训练中，会出现问题吗？使用从保存在raw中的视频中获取的帧总是更好吗？
之所以会出现这个问题，是因为mp4 (显然)通过对帧间帧执行预测来压缩帧，因此最终得到了与原始帧不同的像素值。
浏览 6提问于2022-06-04得票数 -1
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1回答
我正在尝试计算出我随机生成的数据帧中每个值的比例。数据帧由类别值组成。
我有8列(狗的品种)和3种可能的输出(颜色为黑色，白色和棕色)。我生成了一个随机数据集，每列下有50,000个数据输出(或行)。
例如，我想验证一下黑色拉布拉多、白色拉布拉多、棕色拉布拉多的比例(如第一栏所示)，还有黑色贵宾犬、白色贵宾犬、棕色贵宾犬(如第二栏所示)。
我尝试过prop.table()；但是这对分类数据不起作用。计算no。使用table()计算每列的每列输出，然后使用prop.table()工作，但我想缩短代码中执行此操作所需的步骤，因为必须有更有效的方法...？
这是我到目前为止所做的。
# Create
浏览 0提问于2021-01-11得票数 1
2回答
多类圆点图-R
、、、
我绝对是一个负责可视化数据的新手，所以请原谅我。
我想要创建的并行点阵的七个样本分类样本与许多基因表达值对应的单个基因名称。mydata.csv文件如下所示
B27 B28 B30 B31 LTNP5.IFN.1 LTNP5.IFN.2 LTNP5.IL2.1
1 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91 13800.91
2 6552.52 5488.25 3611.63 6552.52 6552.52 6552.52 6552.52
3 338
浏览 3提问于2015-09-02得票数 1
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1回答
我有一个包含每月时间序列(各种金融和经济变量)的数据框架，如下所示：
var1 <- c('1','2','3')
var2 <- c('1','2','3')
Date <- as.Date(c('1995-11-1','1995-12-1','1996-1-1'))
df <- data.frame(Date, var1, var2)
我想添加一些我正在从FRED下载的其他变量，如下所示：
library('quan
浏览 8提问于2017-12-22得票数 1
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3回答
我有两个数据帧，它们具有相同的列名和数据类型，如下所示：
A object
B category
C category
每个数据帧中的类别并不相同。
当正常连接时，pandas输出：
A object
B object
C object
这是根据的预期行为。
但是，我希望保持分类，并希望联合类别，因此我尝试了跨数据帧中的列的union_categoricals，这两列都是分类的。cdf和df是我的两个数据帧。
for column in df:
浏览 48提问于2017-08-12得票数 17
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1回答
我有两个独立的连续变量，如年龄、价格和结果变量，如购买与否。
现在，我应该用哪个测试来确定连续输入变量与分类结果变量之间的关联？
浏览 0提问于2021-05-25得票数 0
4回答
我正在研究一个分类问题。我有一个包含相同数量的分类变量和连续变量的数据集。如何在决策树和逻辑回归之间决定使用哪种技术？
假设logistic回归更适合连续变量，决策树更适合连续变量和范畴变量，这是否正确？
浏览 0提问于2015-06-09得票数 17
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2回答
我有一个分类问题，我的标签是评分，0- 100，增量为1(例如1，2，3，4 )。
我有一个数据集，其中每一行都有一个名称、文本语料库和一个评级(0-100)。
从文本语料库中，我试图提取可以输入到分类器中的特征，分类器将输出相应的每行评分(0-100)。
对于特征选择，我正在考虑从基本的文字包开始。然而，我的问题在于分类算法。在sci学习中是否有支持这类问题的分类算法？
我当时正在阅读，但是所描述的算法似乎支持完全离散的标签，而我有一组连续的标签。
编辑:那我把我的收视率放进去的情况呢？例如，我可以有10个标签，每一个1-10。
浏览 0提问于2014-11-04得票数 0
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我有一个尺寸为21392x1972的Python数据帧。我想要完成的是将数据帧转换为列表列表，这样我的数据帧的第一列是长列表中的第一个列表，数据帧的第二列是具有一个长列表的第二个列表，依此类推。 我尝试使用tolist()将数据帧转换为列表列表。现在发生的情况是，我的数据帧的每一行都变成了长列表中的一个列表。但是，我想要完成的是，数据框的每一列都应该成为长列表中的一个列表。我刚开始使用Pandas和Python，所以在这方面的任何帮助都是非常感谢的。干杯! import pandas as pd
mydataset = pd.read_csv('final_merged_data.c
浏览 21提问于2019-01-18得票数 0
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1回答
这是一个关于理论的问题，也是一个关于语法的问题。我正在编写一个程序来对我的银行对帐单中的交易进行分类，但我被困在了最好的方法上。 我有一系列的“年度报表”数据框，每个都包含一年的交易额。这些列包括： | description | type |
| sainsbury's | |
| js sainsbury | |
| amzn marketplace | |
| mbna | |
| ama
浏览 14提问于2020-04-12得票数 1
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2回答
我一直在尝试将特定键的值存储到pandas数据帧中，该数据帧来自具有字典列表的另一个数据帧。有人能教我怎么做吗？？ source data frame result data frame
浏览 11提问于2021-02-08得票数 0
1回答
我有一个如下形式的数据框架：
time1 <- rep(seq(1,3),3)
time2 <- c(rep(1,3),rep(2,3), rep(3,3))
value <- seq(1:9)
foo <- data.frame(time1,time2,value)
time1 time2 value
1 1 1 1
2 1 2 2
3 1 3 3
4 2 1 4
5 2 2 5
浏览 1提问于2018-03-21得票数 3
我有两个数据帧-一个包含多个分类列的大型数据帧和一个缺少值的列，另一个类似于字典，包含相同的分类列和一个具有键值的列。
本质上，如果所有分类列都匹配，我希望用第二个数据框中的键值填充大型数据帧中缺少的值。
缺少值df：
Color Number Letter Value
0 Red 2 B NaN
1 Green 2 A NaN
2 Red 2 B NaN
3 Red
浏览 13提问于2020-02-24得票数 0
回答已采纳
2回答
df1 <- data.frame(x1 =
c("b","e","f","g","a","d","c","d","h","d","i","j"), x2 = c("Aug 2017",
"Aug 2017", "Aug 2017","Sep 2017","Sep 2017","Sep 2017",
浏览 4提问于2022-06-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在开发一个电子商务应用程序。我拥有的大多数产品都包含类别属性，但也有一些不包含(大约70-30%)。我尝试使用来检测类别，但我拥有的属性是字符串(name, brand, price, description, category)，因此所有分类器都无法工作，因为它需要属性是数字、名义或二进制。
以前有没有人遇到过这样的问题？
浏览 0提问于2015-01-27得票数 3
1回答
我有一个包含datetime列和count列的pandas df1。如果连续一个小时的字符串为0，并且在该小时内少于2分钟的数据大于0(“峰值容差”)，则认为该字符串无效。
datetime间隔为5秒，但并不总是一致的(即，可以从6:00:00跳到14:00:00，跳过其间的所有时间)，因此行之间的差异应为5秒，才能被视为连续的一段时间。
我想添加一个新的列flag，它将0标记为无效，1标记为有效。
样本数据
time count flag
00:00:05 0 0
00:00:10 0 0
.....
浏览 6提问于2016-08-09得票数 1
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