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图像特征比对-C

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-06-18

  java图像识别,指纹图片em比对/em,JAVA项目工程。里面有图片的测试。可以根据指纹图片进行em比对/em。

  比较两张图片:图片比较及截图代码,可以非常精确地发现图片是否一致,哪怕一个像素。可用于识别真伪,判断界面变化,行情到到账判断等。

  两张照片是否为同一个人的技术

  一、Android端身份证识别SDK的研发背景: 随着智能终端以及移动通信(4G)的迅速发展,原来运行在PC机上的信息系统逐渐转移到智能终端上来,2016年是人工智能元年,也是移动互联网下半场的开始,各种APP如雨后春笋般出现在人们的视野中,电信实名制、互联网APP实名制、征信系统实名制相继推出,无论从政策上还是从技术趋势上讲,Android端身份证识别业务在未来3到5年将会呈现爆发的趋势。

  方法——巴氏系数 余弦相似度

  图像相似度的研究在目标跟踪,图像匹配,图像拼接等领域占有重要的地位。图像的相似性一直是图像处理的热门方向之一,不仅有广泛的前途,而且有重大的研究意义。图像相似度至今没有一个统一的概念。每个领域都有自己的定义,图像的相似性一般是基于图像的全局特征来判断两幅图像的相似度,em图像特征/em点匹配和提取是图像处理研究领域的基础课程,也是机器视觉的关键技术之一,广泛应用于虚拟现实,视频压缩,图像复原,图像数据库检索...

  翻译原文地址:在过去的几个月,我不停地寻求“TinEye 如何工作”的答案,或者说它是如何搜索图片的。 结果是我仍没法知道TinEye图片搜索引擎是如何工作的,他们并没有公开他们所用使用的算法细节。然而,根据它返回的结果,呈现给我的是感知哈希算...

  表达

  em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达em图像特征/em表达

  提取与对比【源程序】【Python】

  基于Python3.7实现人脸em图像特征/em提取与对比,调用NMF算法和PCA算法。包括源程序和结果图片。

  提取,比较两幅图像的相似度

  与特征库匹配的物体识别方法

  前言 Github代码地址:这个方法其实和人脸检测很像,只不过是用在了大众物品检测上面。优点是当你所要检测的物体数据集特别少或者不方便收集数据集的时候,效果很突出。同时也可以用作在线学习。距离原理也没什么难的,就是通过卷积神经网络提取特征,将某一层

  使用java+OpenCV进行图片对比并标记差异部分(支持中文图片路径)

  设计方法为: 首先将两个图片转化为灰度图; 进行灰度图em比对/em,1为完全相同,此处可以插入阀值; 计算两个灰度图的绝对差值并放入一个新的Mat对象; 将新的mat对象进行绝对差值化; 寻找轮廓图并用红色进行标记; 输出到新图片中; 代码块如下所示 /** * 比较两张图片,如不同则将不同处标记并输出到新的图片中 * @param imagePath1 图片1的路径...

  算法

  “拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候,有没有好奇过它们背后的技术原理?其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍,并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。

  常用的em图像特征/em有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描 述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区 域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需

  指路,代码git)

  写在前面 因为之前做完后(当毕业设计做的)为了尽量实用打了个exe,结果好多人反应问题,索性直接把代码、更新exe的链接都写个博客放在这里(这么晚才放出源码就是怕毕设查重……)   全部项目源码git及说明:工程内有:完整功能版、exe版(为了打包不至于上百M)的python源码(见readme),...

  与特征库匹配的物体识别

  Python】【Caffe】em图像特征/em与特征库匹配的物体识别方法前言Github代码地址:后来做了一些改动,最新代码看Github吧,我就不在这里更新代码了。Save_Feature_cam.py 通过摄像头拍摄,按空格键保存特征入库。Contrast_F...

  抽取与对比.py

  NMF、PCA-人脸em图像特征/em抽取与对比的python源代码。帮助了解聚类分析。

  Python使用OPencv进行图片像素em比对/em,Python使用OPencv进行图片像素em比对/em,Python使用OPencv进行图片像素em比对/em,Python使用OPencv进行图片像素em比对/em,

  caffe c++实战:通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取(单张图像)

  caffe c++实战:通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取(单张图像)

  点的方法

  在电脑视觉中,我们经常需要侦测或判断两个物件相似程度?该物件是否出现在相片中?在那里地方?例如下图中的这个City Café…         电脑是否能判断上图的咖啡与我手上的这杯是相同品牌?亦或,能否知道这杯就是City Café?                 对于我们人类来说,这应该是直觉又简单不过的事,但对于电脑可不是这样了,从物件中找出像素变化的...

  数据链接:密码:tr35 import cv2 import numpy as np 1、颜色特征 img_gray_data = cv2.imread(./images/messi.jpg, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) hist, bins = np.histogram(im...

  近期在contented based召回模块寻找相似商品时牵扯到大量计算,内存和耗时都是不可接受的,于是查找了多篇文章,找到了spark的LSH方法,示例代码写的很简单,这里有一篇uber的实践,写得很详细,特转载,仅供个人查看,如有不妥,请联系我。 在这篇文章中:为什么使用LSH?LSH 在...

  特征包括: 颜色特征: 颜色直方图,颜色集,颜色矩,颜色聚合向量(没有),颜色相关图   纹理特征: 灰度共生矩阵(Haralick)、Tamura 纹理特征、自回归纹理模型、小波变换、Gabor、LBP等。灰度共生矩阵特征提取与匹配主要依赖于能量、惯量、熵和相关性四个参数。Tamura纹理特征基于人类对纹理的视觉感知心理学研究,提出6种属性,即:粗糙度、对比度、方向度、线像度、规整度和

  学习与分类方法研究

  基于深度学习的em图像特征/em学习和分类方法的研究及应用 华南理工 冯子勇 研究现状:1. 单层特征编码2. 深度学习 深度玻尔兹曼机 卷积神经网络 Ioffe 和 Szegedy提出了块归一化(Batch Normalization, BN)技术。该技术用在激活函数之前对样本不同维度之间进行减均值除方差的归一化操作,他们从理论和实践上证明这样的操作能够使网络收敛速度加快,即使不用Dropout也

  在人脸姿态校正中大部分都是针对人脸头部进行姿态校正的,通过相关资料的阅读,总结了自己的一些相关的方法,资料和大家分享一下,呵呵~! 人脸头部图像的特征提取方法: (1)     Sobel算子提取的特征:Sobel算子是一种常用的边缘算子,该方法用两个卷积核检查每个象素的邻域并对灰度变化进行量化,通常也能够用于确定边缘的位置和方向。在姿态估计中,由于通常只估计Yaw和Pitch姿态参数,因此通

  有少量修改,如有疑问,请问原作者! 常用的em图像特征/em有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。  一 :颜色特征  (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有

  区别

  全局特征是指图像的整体属性,常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征,比如强度直方图等。由于是像素级的低层可视特征,因此,全局特征具有良好的不变性、计算简单、表示直观等特点,但特征维数高、计算量大是其致命弱点。此外,全局特征描述不适用于图像混叠和有遮挡的情况。局部特征则是从图像局部区域中抽取的特征,包括边缘、角点、线、曲线和特别属性的区域等。常见的局部特征包括角点类和区域类两大类描述方式。 ...

  理论综述

  前言:         关于集合:在计算机科学领域,离散数学是非常重要的学科,在图像处理领域,这种重要性更加直观。   一:特征可靠性的来源: 1. 数据离散化:                系统观测理论:物理世界存在某一实体,若对其进行描述和解析,需要观测系统及系统所提供的接口。作为图像分析系统的接口,实现的功能是完成实体的图像化,即是实体的可视化。         实体与人的视...

  介绍-----经典特征

  这边主要记录一下图像处理中使用的特征,包括全局特征:直方图;局部特征:Harris角点,SURF,SIFT等 一、全局特征 1、常用的特征 颜色直方图 颜色矩(Color Moments) 方向梯度直方图 VLAD :globalized local feature(全局化的局部特征) 颜色直方图 颜色直方图就是把像素值0-255分成多个bin,计算落在每个bin上的像素值的个数即可。 对于...

  转自 目标 本节我会试着帮你理解什么是em图像特征/em,为什么em图像特征/em很重要,为什么角点很重要等。 1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧。首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原...

  From: 基于特征的图像配准方法                       基于特征的图像配准过程 (1) 特征空间 基于特征的配准方法在进行图像预处理从图像中提取所选的特征之前,要先确定特征空间。通常,特征空间的选择要考虑下面五个因素。 ① 相似性:参考图像与待配准图像中要匹配的特征应该是同类型的,且具有某种不变性; ② 唯一性:从待配准两图像中提取的匹配特

  点算法样例解…

  相比于基于c++的Opencv来说,Accord的大部分都是基于c#,偶尔会有托管调用来执行一些功能   这里使用的用例,基于官方文档所提供的样例,我在理解结构的过程中修改了窗口的一部分。 网盘链接:密码:yv2d     FAST算法是一种角点检测算法,具体的原理可以看这里对Opencv官方文档所进行的翻译:

  9G45 DDR2内存,但是我向来想去还是先用SDRAM吧!32位的SDRAM,其实速度跟DDR一样,只是比DDR2慢一倍,其速度表如下:     在9G45中时钟有2跟,CLK和CLK带上横线的,我的理解是控制器输出了2路相位相反的时钟,这样实现了266的读写,在266的读写时候,上下触发沿都读写,这样提高了速度,这样其实我们在外面用示波器测试时钟的时候,只能测试

  分析

  1. 利用函数mean2()和std()对灰度图像进行一阶矩、二阶矩、三阶矩的计算 close all; clear all; clc; I = imread(lena.jpg); % 读取图像,赋值给J I = rgb2gray(I); K = imadjust(I, [70/255, 160/255], []); % 灰度级调整。将[70 160]的灰度扩展到[0 255],增强图...

  工具

  文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具文件em比对/em工具

  的智能肺癌识别_英文

  基于em图像特征/em的智能肺癌识别_英文,基于em图像特征/em的智能肺癌识别_英文

  与描述(1)

  em图像特征/em与描述引言1、颜色特征2、几何特征:边缘3、基于关键点的特征描述子4、几何特征:关键点5、几何特征:Harris角点6、FAST角点检测7、几何特征: 斑点8、局部特征:SIFT9、Haar-like特征的快速计算: 积分图10、局部特征: SURF11、ORB特征描述12、BRIEF13、ORB对BRIEF的改进14、其他特征提取-LBP15、其他特征提取-Gabor16、代码实践 引言...

  四种比较简单的图像显著性区域特征提取方法原理及实现--- AC/HC/LC/FT。 laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:      最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享。      先从最简单的最容易实现的算法说

  提取总结(转载)

  转载自特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个em图像特征/em。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。  特征的定义          至今为止特征没有万能和精确的定义。特征...

  首先有两个问题,①为什么要引进em图像特征/em?②什么是em图像特征/em? 简而言之,引入em图像特征/em的目的就是让计算机能够识别图像,比如抓取到图片A中有长鼻子那么判断图片A为大象,抓取到图片B有长耳朵,那么可以说图片B为兔子。那么什么是em图像特征/em?通俗来讲,就是图像本身能够同其他图片进行区分的一些特征,这些特征在进行尺寸变化,或者非复杂仿射变换时依然存在的一些特征。em图像特征/em能够解决的问题包括有识别,定位,追踪,三维重...

  级融合

  本文介绍了图像的特征提取及融合方法。可以让你更加深刻的理解特征的提取和融合算法

  提取之LBP算子

  InSAR系列讲座2 SAR成像原理与em图像特征/em InSAR系列讲座2 SAR成像原理与em图像特征/em

  的。。。

  对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是em图像特征/em了。将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中。 深度...

  】【OPENCV】SIFT,SURF,ORB,Harris,FAST,量化匹配度

  】【OPENCV】SIFT,SURF,ORB,Harris,FAST,量化匹配度

  em图像特征/em 本章主要介绍一些特征点的理论及opencv如何调用,如有疏漏望不吝赐教,对你如果有帮助,不胜荣幸。xue.2018.4.9 注: Opencv出现的特征点检测原理可以从如下链接了解 1、OpencvTutorialgt;gt;feature2d module.2D Features framework 2、OpencvTutorialgt;gt;OpenCV-Py...

  使用 VGG 来计算两张图片的相似度   利用VGG16提取特征    [code]   基于VGG-16的海量图像检索系统(以图搜图升级版)  检索系统原理: 图像检索过程简单说来就是对图片数据库的每张图片抽取特征(一般形式为特征向量),存储于数据库中,对于待检索图片,抽取同样的特征向量,然后并对该向量和数据库中向量的距离(相似度计算),找出最接近的一些特征向量,其对应的图片即...

  本文首发于集智专栏:在卷积:如何成为一个很厉害的神经网络 - 知乎专栏中,热心网友提出了这样的问题: 该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观,但是没有深入地探讨数学原理。本文将详细介绍卷积滤波器的具体机理,当然不要担心数学问题,只要能熟练掌握百以内加减法和九九乘法表就可以。 之前在微博

  一、检测边缘 从下图可以发现,边缘就是图像像素发生剧烈变化的地方,通过对图像求导找极值(极大值或极小值),就可以找到边缘。 现实很残酷啊,获得的图像可能含有噪声,于是有了下图,有了噪声求到的结果出现了无数多个极值,干扰我们获取边缘,有了噪声就去噪呗,使用高斯核先平滑再求导(二步),这个操作可以被(一步代替)将图像与高斯核的求导滤波器直接卷积。 高斯滤波的导数的相貌,那我们是不是可以认为高斯导数滤波...

  应该在哪个阶段输入到图像描述生成器当中(翻译)

  摘要图像标题生成是生成图像内容的自然语言描述的任务。一种方法是使用神经语言模型,一种逐个生成句子的神经网络。这些工作通过使用循环的神经网络(RNN),基于其前缀或“历史”来预测句子中的下一个单词。然后可以将该预测的单词附加到先前的前缀以便预测之后的单词,等等,直到生成整个句子。通过对em图像特征/em进行预测,可以将简单的神经语言模型扩展为图像标题生成器。换句话说,语言模型不仅要输入前缀,还要输入图像。这就产

  分类识别MATLAB程序

  基于MATLAB的树叶em图像特征/em分类识别,图像分析处理 分割 特征提取 分类识别等亲测可用, 谢谢支持。

  基于学习方式的特征基于学习方式的特征简介对比细节SuperPoint简介流程提取特征点计算描述符备注评价特征点描述符 (这里主要是记录一下自己看论文的思路和过程,目前时间不是很充足,有些写到一半,后面有时间会继续更新) 基于学习方式的特征 简介 传统的特征提取和特征描述方式,比如SIFT、SURF和ORB等,需要人工去手动提取特征点,然后设计特征描述符。目前随着深度学习的发展,越来越多的工作尝试使...

  算子

  转载:众所周知,对文本检索来说,输入是一系列关键词,这对用户意图的描述基本上是简短而明确的;但对图像而言,输入是一张图,从计算角度考虑,信息丰富,但区分性差(像素),信息量大(二维),但对检索速度压力也大。 让我们假定几种典型的应用场景: 拿手机直接对某人身上的衣服进行拍照,然后搜索结果; ...

  处理方法:颜色直方图、SIFT、HOG

  之前学过的机器学习都是对一些有标签的数据通过分类器进行学习,那么对带标签的图像如何进行学习呢?  如果我们用一些特征来描述这些图片则也可以进行机器学习,因此我们来介绍几种常用的em图像特征/em描述。(虽然现在有了CNN,CNN可以自己进行特征提取,但还是需要对OPenCV传统的特征提取方法有一些了解的) 我们对特征的描述是根据最后的应用场景设计特征,如应用场景更关心颜色则用颜色特征,因此无普适性( 但是...

  :SIFT特征

  建议看-gt;转自:  SIFT特征点提取:计算机视觉中的特征点提取算法比较多,但SIFT除了计算比较耗时以外,其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章,我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料,即使评价比较高...

  有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征

  Labview的傅立叶变换,用于提取em图像特征/em

  论文

  图像配准 与 图像em比对/em论文图像配准 与 图像em比对/em论文图像配准 与 图像em比对/em论文图像配准 与 图像em比对/em论文图像配准 与 图像em比对/em论文

  根据caffe官网上的教程进行了一次模拟的特征抽取,数据集只有caffe-master_github/images/文件下的三张图片。 1.在caffe根目录下运行命令:python scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet成功会显示: 2.创建临时文件夹,用于存放所需要的临时文件mkdir examples/

  一、卷积层 1.卷积操作 2.特征提取—X or O? 二、池化(Pooling) 三、Relu 层 四、全连接层(Fully connected layers) 五、反向传播算法BP 六、总结 作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是em图像特征/em了。将一张图像看做是一个个像素值组成的...

  github代码 预训练模型地址: 测试代码: test_vgg16.py import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils i...

  工具(相当不错)

  不错远程文件em比对/em工具, 远程文件em比对/em工具远程文件em比对/em工具远程文件em比对/em工具远程文件em比对/em工具远程文件em比对/em工具

  一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程,详细了解CNN的其它信息可以参考:技术向:一文读懂卷积神经网络。卷积神经网络(CNN)是局部连接网络。相对于全连接网络其最大的特点就是:局部连接性和权值共享性。因为对一副图像中的某个像素p来说,一般离像素p越近的像素对其影响也就越大(局部连接性);另外,根据图像的局部统计特性,某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白

  之一

  卷积核:卷积核俗称卷积滤波器,是比图像小的矩阵,卷积核扫描图像得到新的小的新的矩阵叫feature map

  统计

  边缘检测

  引言

  em图像特征/em提取时计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个em图像特征/em。

  之颜色直方图

  之surf

  概述

  转载自 一 :颜色特征  (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的

  之Harris角点检测

  原文站点:角点检测(Corner Detection)也称为特征点检测,是图像处理和计算机视觉中用来获取图像局部特征点的一类方法,广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模以及目标识别等领域中。 局部特征  不同于HOG、LBP、Haar等基于区域(Region)的图像局部

  (转)

  (二)

  这里判断极值点,不仅要比同层的周围点要大,同时也要比相邻两层同区域的点值要大 主方向是用来解决旋转不变性的问题 这里最后得到的图像表达的意义是:该点基于其主方向上的周围领域的特征描述 Haar小波——Harr特征 可以将SIFT速度提高3倍,主要区别是SIFT在计算式用到了Hassin矩阵,增加了计算量 * ...

  研究图像检索时需要的提取em图像特征/em代码时候的一部分代码

  之SIFT

  OpenCV2.4.4中调用SIFT特征检测器进行图像匹配 利用RANSAC算法筛选SIFT特征匹配 RobHess的SIFT源码分析:综述 RobHess的SIFT源码分析:imgfeatures.h和imgfeatures.c文件 RobHess的SIFT源码分析:kdtree.h和kdtree.c文件 RobHess的SIFT源码分析:sift.h和sift

  -HOG特征

  转载 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的...

  与描述

  不利于图片描述 极值点对应边缘点,但是小幅振动有可能是噪声造成,要仔细甄别 可以用高斯差分来代替拉普拉斯。 高斯差分:同样尺寸,但是通过不同的高斯核进行卷积之后的差值。 ...

  分类: 图像处理算法2009-06-20 20:5454441人阅读评论(10)收藏举报 算法blog活动 识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。 二、在特征点选

  // PicCompare.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include stdafx.h #include #include #include #include #include using namespace std; #define COMPARE_PATH_LEN

  提取

  在Resnet50CNN结构下实现图像的特征提取,这里采用的是CV2的图像读入方式,最后再把得到的图像转换成npy格式进行输出得得,图像对应的特征。 # -*- coding: utf-8 -*- Function: em图像特征/em的提取,可以依据需求修改CNN的输出,得到不同层网络的输出em图像特征/em Writer: Zenght date:2019.2.16 from __futur...

  oracle非常全和完整的总结文档 oracle非常全和完整的总结文档 几乎很全 包括所有的 相关下载链接:download/kkzjk/5988375?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kkzjk/5988375?utm_source=bbsseo[/url]

  电脑中毒后,可能系统功能被锁定,比如,有时候在文件查看设置中,不能显示隐藏文件夹或文件,或者选中显示隐藏文件夹的时候,隐藏文件夹没显示 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dahaidongbianjiba/2080478?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dahaidongbianjiba/2080478?utm_source=bbsseo[/url]

  EPSON主板清零复位软件2.0 英文版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kite173196509/2204526?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kite173196509/2204526?utm_source=bbsseo[/url]

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