pytorch.load()字典对象没有'features‘属性
问题：pytorch.load()字典对象没有'features'属性
回答：
在PyTorch中，pytorch.load()函数用于从磁盘加载保存的模型。当加载模型时，我们可以使用该函数返回的字典对象来访问模型的各个属性和参数。然而，在你提供的字典对象中，没有'features'属性。这可能是由以下几个原因导致的：
- 错误的模型文件：首先，确保你提供给pytorch.load()函数的模型文件是正确的。如果文件路径错误或文件损坏，加载过程可能会失败，导致缺失'features'属性。
- 模型结构不匹配：'features'属性通常与卷积神经网络（CNN）模型相关联，它表示CNN的特征提取部分。如果你加载的模型与期望的模型结构不匹配，也会导致缺失'features'属性。在这种情况下，你需要检查模型文件和代码中的模型结构是否一致。
- 自定义模型：如果你加载的模型是自定义模型，并且在模型的forward()方法中没有使用'features'属性，那么在加载后，该属性将不会存在于返回的字典对象中。在这种情况下，你需要检查代码中模型的结构和使用情况，以确定是否存在使用'features'属性的逻辑。
总结起来，缺失'features'属性可能是由于错误的模型文件、模型结构不匹配或代码中的逻辑错误导致的。为了解决问题，你可以确认模型文件路径是否正确，检查模型结构和代码逻辑，以找出缺失属性的原因。
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3回答
我有20K对象和一组在列表中提供的功能。我需要从每个对象中提取这些特性，并将它们保存到字典中。每个对象都有将近100个特征。
例如：
# object1
Object1.Age = '20'
Object1.Gender = 'Female'
Object1.DOB = '03/05/1997'
Object1.Weight = '130lb'
Object1.Height = '5.5'
#object2
Object1.Age = '22'
Object1.Gender = 'Male
浏览 1提问于2018-03-05得票数 0
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我期待提取和使用(在同样的木星笔记本)的模型确定为最好的模型从RandomizedSearchCV为未来的拟合和绘图。具体来说，我期待重新适应Keras神经网络被认为是最好的，这样我就可以绘制相同或其他数据集的损失和准确性。
如果我运行以下代码，我将得到我期望的输出--最佳分数和获得该分数的参数。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.pipeline import Pipeline
from skrebate import SURF
from sklearn.model_
浏览 6提问于2021-06-07得票数 1
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1回答
我想用BeautifulSoup解析一个HTML。我的问题是，我只得到最后一行的值。Feature_list.append(特性)为每一行添加一个dict。最后，feature_list中的每个dict都有相同的值，但是正如您所看到的，print(特性‘Code’)为每一行提供了“代码”。
有人能帮我吗？
from bs4 import BeautifulSoup
from bs4.element import Tag
import numpy as np
import pandas as pd
import requests
def read
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
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1回答
这可能是一个非常基本的问题，但很难找到正确的答案。我有一个名为raw_data的Python字典，并按如下方式分别提取关键字：
features = raw_data.keys()
需要删除键的一些特定元素。
del features[137]
del features[160]
del features[181]
然而，上面的代码抛出了一个错误：
'dict_keys' object doesn't support item deletion
从字典key对象中删除key的正确方法是什么？
浏览 2提问于2020-08-02得票数 1
3回答
我有一个类型为Service的Python对象的列表。还有另一个字典grps，其中对象根据数据成员进行分组。同一组中的对象对于其分组依据的数据成员具有完全相同的值。 from collections import defaultdict
class service:
def __init__(self, tasknum, candidatenum, features, cost):
self.tasknum = tasknum
self.candidatenum = candidatenum
self.features = featur
浏览 3提问于2019-05-04得票数 1
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5回答
我通过results = requests.get(url).json()结果得到的结果如下所示：
{'type': 'FeatureCollection', 'crs': {'type': 'name', 'properties':
{'name': 'EPSG:4326'}}, 'features': [{'type': 'Feature',
'properties': {'ko
浏览 8提问于2020-05-25得票数 1
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function test(results) {
//Populate the ComboBox with unique values
var Gov;
var values = [];
var features = results.features;
var og;
for (i = 0; i < features.length; i++) {
var aGOV = {
"GovName": features[i].
浏览 1提问于2013-08-27得票数 0
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我对JSON很陌生，我正在努力理解它。所以我想指定一个矩形。为此，我在JSON中使用FeatureCollection。根据这个，我有以下内容：
{ "type": "FeatureCollection",
"features": [
{ "type": "Feature",
"geometry": {
"type": "Polygon",
"coordinates":
浏览 5提问于2015-09-29得票数 0
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除了coordinates键之外，本质上几乎是常规的JSON：
{
"type": "Feature",
"geometry":
{
"type": "LineString",
"coordinates": [
[10, 20], [30, 40]
]
}
}
与常规JSON的不同之处在于，关键字coordinates的值没有双引号(在地理信息系
浏览 55提问于2018-04-14得票数 1
我正在尝试制作一个程序，使用DynamicRnnEstimator在TensorFlow中将文本块分类为类。不幸的是，当我运行我的代码时，我收到了这个错误：
AttributeError：'_IndicatorColumn‘对象没有属性'key'
我的data.csv文件如下所示：
下面是我目前在Python 3中运行的代码：
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from gensim import corpora
from nltk.tok
浏览 0提问于2018-03-26得票数 0
1回答
我正在使用从scikit学习选择一堆特性。但是，有时它确实完全忽略了特性选择/
我已经在循环中设置了以下代码：
print(f'Selecting features, starting at {number_of_features}')
n_features_to_drop = int(number_of_features * features_to_drop)
selector = RFECV(estimator=self.model_object, min_features_to_select=number_of_features - n_features_to_dro
浏览 2提问于2022-06-24得票数 0
是的，我错过了目标特征的转换。在导入数据集之后，我尝试以不同的方式编写代码，并将特性转换为整数。在这里，代码：
import math
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics
from tensorflow.python.data import Dataset
FEATURES = ["cap-shape", "cap-surface", "ca
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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2回答
我使用的是python，我想要获得大量数据的TFIDF表示，我使用以下代码将文档转换为TFIDF格式。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(
min_df=1, # min count for relevant vocabulary
max_features=4000, # maximum number of features
strip_accents='unicode', # replace
浏览 9提问于2017-03-01得票数 18
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2回答
假设我有两个JSON对象(字典)：
first_dict={"features": [{"attributes": {"id": "KA88457","name": "Steven", "phone":"+6590876589"}}]}
second_dict={"features": [{"attributes": {"id": "KA88333","name": "John&#
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
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1回答
我在一个列中有一些值，如下所示：
{"template":{"module":[{"id":"module-12","header":[{"id":"title","value":"Cycle in Comfort","decorators":[]}],"paragraph":[{"id":"description","value":["This folding e
浏览 5提问于2020-11-17得票数 0
tensorflow 1.7版python 3.5我的代码：
import tensorflow as tf
import pandas as pd
TRAIN_URL = 'D:\数据集\FlowerClassification\iris_training.csv'
TEST_URL = 'D:\数据集\FlowerClassification\iris_test.csv'
CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth',
'PetalL
浏览 0提问于2018-05-05得票数 1
RandomizedSearchCV很有用，因为它不会尝试您列出的所有参数。相反，它会显示一些，并对它们进行测试，看看哪个更好。 但是我怎么知道测试了哪些参数呢？ 例如，在下面的脚本中，测试了n_estimators、max_features和max_depth的哪些组合?测试了n_estimator = 10？测试了n_estimator = 100？ rf = RandomForestRegressor()
n_estimators = [int(x) for x in np.linspace(start=10, stop=2000, num=200)]
max_features =
浏览 41提问于2020-10-02得票数 1
为了使用JavaScript编写应用程序的UI，我使用Google闭包模板。是我为什么使用Google闭包模板的详细原因。我希望它是多语言的。我看到有一个--locales开关，并查看了项目和中提供的示例。在README_FOR_EXAMPLES文件中，它被写成
simple_generated_en.js，features_generated_en.js，
SoyToJsSrcCompiler在simple.soy和features.soy上执行时生成的JS文件(locale为'en‘和’x‘，由共享示例目录’features.soy‘翻译的XLIFF文件和上面的编译时全局文件
浏览 5提问于2011-08-10得票数 1
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1回答
假设我有一个JSON对象列表：
list = [{"Name": "NY", "Date": "12/2008", "features": [{"attributes": {"OID": 2, "Zone": "A"}, "geo": {"x": 10, "y": 20}}]},{"Name": "NY", "Date": "12/2008"
浏览 0提问于2018-08-23得票数 0
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6回答
我一直收到以下代码的错误：
Dictionary<string, string> rct3Features = new Dictionary<string, string>();
Dictionary<string, string> rct4Features = new Dictionary<string, string>();
foreach (string line in rct3Lines)
{
string[] items = line.Split(new String[] { " " }, 2, String
浏览 6提问于2014-10-22得票数 29
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我有一段代码需要声明几个类属性，如下所示。但是，如果我有100个分子，我是否需要复制和粘贴代码，并相应地手动更改数字100次？或者有没有办法根据for循环计数器声明不同名称的变量？例如
For i in range(100):
self.features_str(i+1)x_a= ...
快速解释每个函数的作用。tensorise_smiles返回3个张量(以ndarray的形式)，features_to_listedtuple接受张量和另一个ndarray，并返回一个ndarray。
我要做的是为每个分子创建一个属性3次，用于原子，键和边缘特征。然而，问题是如果有许多分子，我必须多次
浏览 0提问于2018-07-31得票数 0
1回答
我查看了crfsuite-python文档中提供的示例代码，其中包含以下用于定义特性的代码。
def word2features(sent, i):
word = sent[i][0]
postag = sent[i][1]
features = [
'bias',
'word.lower=' + word.lower(),
'word[-3:]=' + word[-3:],
'word[-2:]=' + word[-2:],
'word.isupper=%s' % wor
浏览 14提问于2020-05-23得票数 1
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我有一个巨大的数据集，其中包含以64个为一组的批处理功能(input_id、input_mask、segment_id、label_id)，保存在一个pickle文件中。我读取了这个文件，创建了一个TensorDataset，并将其传递给dataloader进行培训。由于特征文件太大，无法创建完整的TensorDataset，因此我希望将TensorDataset转换为IterableDataset，以便一次可以从特征文件中检索一批样本，并将其传递给数据加载器。但是在训练时，我得到了以下错误：TypeError: iter() returned non-iterator of type
浏览 1提问于2020-08-07得票数 0
我试图从下面的代码中提取特性。然而，它说'FasterRCNN‘对象没有属性’特性‘--我想在它有36个类时提取( 36,2048)形状特征。是否有任何方法可以用预先训练过的吡炬模型来提取。
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True).to(device)
features = list(model.features)
dummy_img = torch.zeros((1, 3, 800, 800)).float() # test image array
req_feat
浏览 8提问于2022-06-17得票数 0
2回答
我试图从Python中的Geojson中提取坐标，当我试图从整个文件中提取坐标时，它抛出了一个错误“字符串索引必须是整数”。但是当我试图提取单个坐标时，它运行得很好。
下面的代码给出了正确的结果为46.931625，-84.52694
import geojson
with open('output.json') as f:
gj = geojson.load(f)
features = gj['features'][0]
geometry = features['geometry']
geometry['coordinates
浏览 2提问于2019-12-12得票数 1
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我从一个Simplegeo请求中获取这个JSON对象。对于某些区域，您将不会有地址数据。在这些情况下，我希望能够在数据中找到带有"subcategory":"County“的部分，然后查询相应的名称。
在JSON响应中查找数据位置并获取相应数据的最佳方法是什么？
{
"query": {
"latitude": 34.078195,
"longitude": -118.185497,
"address": "90032",
浏览 0提问于2011-08-20得票数 5
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当我运行下面的整个代码时，下面这行代码：
for f in features:
在此函数中(其中getfeatures返回一个字典)：
def train(self,item,cat):
features=self.getfeatures(item)
# Increment the count for every feature with this category
for f in features:
self.incf(f,cat)
# Increment the count for this category
self.incc(cat
浏览 2提问于2012-08-02得票数 1
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我想重新排序我的文件关于他们的价值。
为此，我使用glob文件加载和重新排序它们。
import glob as glob
import os
features_directory='./features/'
labels_directory='./labels/'
os.chdir(features_directory)
Features=glob.glob("*.npy")# len(Features)=13000
os.chdir(labels_directory)
Labels=glob.glob("*.npy")
浏览 0提问于2018-08-05得票数 1
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我有一个腌制的档案。它的大小是9.3MB。
-rw-r--r-- 1 ankit ankit 9.3M Jan 7 17:43 agg_397127.pkl
我使用cPickle在python中加载它。我试着用pympler asizeof来确定它的大小。但是由asize of和sys.getsizeof给出的大小有很大的不同
from pympler import asizeof
import cPickle as pickle
path = "agg_397127.pkl"
temp = pickle.load(open(path, 'rb'))
tem
浏览 0提问于2016-01-14得票数 4
我正在尝试一个来学习TensorFlow和机器学习。我很难理解他们的中的一句台词。
def my_input_fn(features, targets, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None):
"""Trains a linear regression model of one feature.
Args:
features: pandas DataFrame of features
targets: pandas DataFrame of targets
batch_size: Size of batc
浏览 0提问于2018-11-26得票数 3
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1回答
我的geoJSON看起来是这样
{
"type": "FeatureCollection",
"crs": {
"type": "name",
"properties": {
"name": "urn:ogc:def:crs:OGC:1.3:CRS84"
}
},
"features": [{
"type": "Feature",
"pro
浏览 3提问于2016-04-20得票数 0
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在ol3中，拥有一个名为geometry的属性的GeoJSON会失败：
var geojsonObject = {
"type": "FeatureCollection",
"features": [{
"type": "Feature",
"geometry": {
"type": "Point",
"coordinates": [102.0, 0.5]
浏览 2提问于2015-09-23得票数 0
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1回答
我正在jupyter notebook中做一个NLP项目，其中包含一个涉及160000行的数据集。在运行给定的代码时，我得到了一个内存错误。
messages = list(zip(processed, Y))
# defined a seed for reproducibility
seed = 1
np.random.seed = seed
np.random.shuffle(messages)
# calling find_features function for each comments
featuresets = [(find_features(text), label) f
浏览 1提问于2020-05-05得票数 0
我正在跟踪TFRS (TensorFlow推荐程序)库中的TensorFlow，在这部分中我感到困惑：
class MovielensModel(tfrs.Model):
def __init__(self, user_model, movie_model):
super().__init__()
self.movie_model: tf.keras.Model = movie_model
self.user_model: tf.keras.Model = user_model
self.task: tf.keras.layers.Layer = task
浏览 5提问于2021-07-28得票数 2
我正在使用Python 3。我刚刚安装了Python，我对下面的代码警告很好奇：
features = { ... }
for k, v in features.items():
print("%s=%s" % (k, v))
警告是：“对于Python3支持应该是. list(features.items())”
在上也提到了这一点。
它还将dict.items()、dict.keys()和dict.values()的现有用法封装在对list的调用中。
为什么有这个必要？
浏览 5提问于2013-07-17得票数 65
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我有以下代码，我获得了'TypeError：‘元组’object is not callable‘(在new_time中)，但我不明白为什么。我是基于本教程https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/和https://github.com/getalp/Flaubert编写的 我的代码： #torch == 1.8.1
#numpy == 1.20.2
#pandas == 1.0.3
#transformers == 4.6.1
from transformers impo
浏览 60提问于2021-06-15得票数 1
我有一个工作程序，但我意识到测试数据中的一些重要的n-gram不是我在训练数据中允许的6500 max_features的一部分。有没有可能添加一个像“说谎者”或“可悲”这样的特征，作为我用我的训练数据训练的特征？ 这是我目前用来做向量化器的东西： vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2)
,max_features=6500)
X = vectorizer.fit_transform(train['text'])
feature_names = vectorizer
浏览 197提问于2021-09-13得票数 2
1回答
使用此代码向地图发送信息：
function join(){
$.when(
$.getJSON('bairro.json'),
$.getJSON('convertJson.php')
).done(function(responseGeojson, responseData) {
var data = responseData[0]
var geojson = responseGeojson[0]
// Create hash table
浏览 1提问于2017-11-27得票数 1
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我有一个API，它以以下格式返回数据：
{数据：[
{路径：“某些路径”，site_link：“链接”，功能：“功能1”，'feature2‘}
]}
和下一项服务
getSites(): Observable<Site[]> {
return this.http.get<Site[]>(this.API_URL).pipe(
map((site: SiteResponse): Site[] => {
return site.data.map(e => new Site().deserialize(e));
浏览 0提问于2018-08-28得票数 0
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1回答
我有一套维基百科的文本。
使用tf-，我可以定义每个单词的权重.以下是代码：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
wiki = pd.read_csv('people_wiki.csv')
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_features= 1000000)
tfidf = tfidf_vectorizer.fit_t
浏览 3提问于2017-07-21得票数 5
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我有一个指定为的键值对，我想通过匹配一个单独的变量来访问它。
var dict = [];
dict.push({
key: "shelter",
value: "icon1"
});
dict.push({
key: "legal",
value: "icon2"
});
dict.push({
key: "bar",
value: "icon3"
});
例如，如果下面有特性集合，我希望symbol与dict.value匹配，
浏览 4提问于2017-09-19得票数 1
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在Tensorflow的文档中，它显示了以下代码：
# Load the training data into two NumPy arrays, for example using `np.load()`.
with np.load("/var/data/training_data.npy") as data:
features = data["features"]
labels = data["labels"]
# Assume that each row of `features` corresponds to the same
浏览 1提问于2019-04-26得票数 0
1回答
当我想知道在训练过程中体重是如何变化的时，我想知道我做错了什么。
我的损失大大降低了，但似乎初始化权重与训练权重相同。我找错地方了吗？如果您有任何见解，我将不胜感激！
import torch
import numpy as np
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
# setup GPU/CPU processing
device = torch.device("cuda:0"
浏览 19提问于2021-02-27得票数 0
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1回答
合并文本和图像角化层不起作用
、、、、
请评出我的温柔。我试图连接两个输入，一个用于图像，另一个用于文本。
我不是专家，我对函数式API也很熟悉，所以我很难在这里找出问题。
在下面的代码中，我确认我可以同时训练text_features和image_features模型，但是当我尝试训练端到端模型时，它会检索错误：
ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'dict'> containing {"<class 'str'>"} keys and {"&l
浏览 5提问于2022-07-18得票数 0
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在以下网站上：
将焦点放在中间的3张幻灯片上，上面有3个"99%满意度、新、Studio10“链接和2个蓝色箭头按钮
在IE7、8、9中，当您单击3个链接或2个箭头时，容器的左上角会弹出一个小图标。如果您一直单击，则会从左到右显示更多图标。当您单击这些图标时，您会看到它们是来自该javascript事件的onclick链接。
这个图标到底是什么？在其他浏览器中，这些图标不会显示。我需要这些图标不要出现在IE7，8，9中。
function imageSwap(action){
var state = $('#features-image').attr("src&
浏览 0提问于2012-01-10得票数 0
2回答
我刚接触过Tensorflow和机器学习。
我正在尝试使用来自Tensorflow的高级API。
请告诉我我做错了什么。
import tensorflow as tf
import numpy as np
features = np.array([[-1,-2],[1,2]],dtype='int32')
label = np.array([0,1],dtype='int32')
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('features',shape=[2,2])]
mo
浏览 0提问于2018-06-11得票数 2
2回答
这里有个奇怪的问题。我正在运行Node/Express/Mongoose/Leaflet。我从我的db中拉出一个位置数组，一旦启动回调，我就会遍历这些位置，以找到一组处理每个位置的字符串段落。然后，我尝试将段落数组附加到每个location对象，然后将locations数组附加到GeoJSON FeatureCollection。
Location.find({}, { _id: 0 }, function (err, locations) {
if (err) {
console.log('DB Error loading all locations'
浏览 11提问于2013-08-24得票数 2
2回答
假设我有一本字典，其中包含一个字典列表：
cslfJson = {'displayFieldName': 'CSLF_ID',
'features': [{'attributes': {'OBJECTID': '13000', 'CSLF_ID': '08123', 'Area_SF': '5431'},
{'attributes': {'
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
回答已采纳
我正在使用sklearn对文本进行分类。我使用CountVectorizer和TFIDFTransformer来创建稀疏矩阵。
我正在对CountVectorizer标记器中使用的自定义tokenize_and_stem函数中的字符串执行两个预处理步骤。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text imp
浏览 0提问于2019-01-24得票数 2
1回答
所以，可以叫我懒惰，但我正试图在Javascript的alert函数中添加一些语法糖。代码如下：
<script src='jquery.js'></script>
<script>
window.nativeAlert = window.alert
window.alert = function()
{
window.nativeAlert(Array.prototype.slice.call(arguments).join(", ")+" window")
return this
}
Ar
浏览 0提问于2013-03-20得票数 3
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