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  • 百度账号 不用手机号注册

    千次阅读 2018-05-02 10:03:00
    百度云 不用手机号注册 CreateTime--2018年5月2日08:50:22 Author:Marydon 1.说明:  间接实现:现在注册时必须使用手机号注册,但是,我们可以注册成功后,绑定邮箱后再解绑手机号。 2.实现  如果已经有一...
     

    百度云 不用手机号注册

    CreateTime--2018年5月2日08:50:22

    Author:Marydon

    1.说明:

      间接实现:现在注册时必须使用手机号注册,但是,我们可以注册成功后,绑定邮箱后再解绑手机号。

    2.实现

      如果已经有一个账号并且已经绑定手机号,而且你只有一个手机号时,需要先解绑

      通过手机验证码,解绑成功

      使用手机号注册

      注册成功后,账号设置-->密保工具-->绑定

      绑定邮箱

      邮箱绑成功

      解绑手机号

      手机号解绑成功

      绑定成功后,解绑手机号

     

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  • 不用手机号码怎么注册微信号

    万次阅读 2017-08-20 17:26:58
    微信已成为当前人人必备的聊天工具,微信刚刚推出的时期,不用手机号就可以使用QQ号,邮箱来注册,但是后来很多人恶意注册,腾讯公司就限制了使用手机号注册微信,如果你不想使用手机号注册,咱们可以想一个折中的...

    不用手机号码怎么注册微信号




    原文在 http://www.veryhuo.com 烈火网 2016-05-07 

    微信已成为当前人人必备的聊天工具,微信刚刚推出的时期,不用手机号就可以使用QQ号,邮箱来注册,但是后来很多人恶意注册,腾讯公司就规定了要使用手机号注册微信,如果你不想使用手机号注册,咱们可以想一个折中的办法,那就是先用手机号注册微信,然后再解除手机号,到时候再绑定一下QQ,就可以用QQ号来登陆了!

    微信不用手机号怎么注册

    1、我们直接进入微信,点击下方的注册。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    2、它要我们输入电话号,别担心,我们按它的来,之后这个手机号是可以解除绑定的,不会有任何影响。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    3、之后会发验证码给你,输入后就能到这个界面,我的手机是自动输入并跳转到这里的。在这里我们输入账户名称再点击注册。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    4、“添加通讯录朋友”,看你自己的需求,不需要的话就直接点击下面的跳过。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    5、在主界面之后我们就可以点击右上角的书名号按钮再点击“设置”。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    6、点击“我的账号”。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    7、在这里手机号已经绑定了,就是我们注册的时候用的手机号,如果你不想绑定的话,可以解除绑定。现在我们想绑定QQ号,我们点击“QQ号”。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    8、点击“开始绑定”。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    9、绑定完成之后我们回到“书名号”-“设置”-“我的账号”,现在能看到QQ号已经绑定上去了。到目前为止,我们已经可以用这个QQ号登录微信了,也就是说已经注册成功了。但我们说好的是用QQ注册,下面我们就需要解除手机绑定了。直接点击手机号。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    10、点击右上角的“书名号”,它会有提示,自己注意看,其实这个是可以忽略的,你的好友自己加就可以,没有任何影响。看完之后直接点击确定。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    11、解除绑定需要一点点时间,耐心等待。之后我们回到“书名号”-“设置”点击退出,选择“退出”,“退出登录”。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    12、点击右上角的“切换账号”,选择用QQ登录。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    13、之后输入你的QQ账户和密码,点击登录。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    14、登录成功,这样就完成了用手机账户的注册和绑定方法使QQ号注册微信账号。

    怎么利用QQ号注册微信账号,不用手机号一样注册

    这样,我们就可以不用手机号,而是用qq号完成的微信账号注册。

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  • office 2016 安装

    千次阅读 2017-06-27 08:38:05
    outlook OneNote Lync(Skype企业版) Publisher Access Visio Project 下载系统之家 office 2016下载地址安装正常安装即可.激活下载Office2016激活工具KMS. 下载地址 这个激活工具支持激活以下软件: Office 2010 ...

    简述

    办公套件包括:

    • Word
    • Excel
    • PowerPoint
    • outlook
    • oneNote
    • Skype for Business(原lync)
    • Publisher
    • Access

    Office 2016 与 Office 365的区别在于, 后者是云服务, 自动多终端同步. 所以后者的价格要比前者的贵.

    下载

    系统之家 office 2016下载地址

    安装

    正常安装即可.

    激活

    下载Office2016激活工具KMS.
    下载地址
    这个激活工具支持激活以下软件:

    • Office 2010 / 2013 / 2016
    • Windows 10 所有版本
    • Windows 8 、Windows 8.1 所有版本
    • Windows 7 Professional/Enterprise

    以管理员身份运行KMSpico_setup.exe, 即可激活.

    展开全文
  • Email:whowhoha@outlook.com 一、概述  用计算机进行数字图像处理的目的有两个,一是产生更适合人类视觉观察和识别的图像,二是希望计算机能够自动进行识别和理解图像。无论是为了何种目的,图像处理的关键一步是...

                                                                                  图像分割算法概述及常用边缘检测算法

    一、概述
      用计算机进行数字图像处理的目的有两个,一是产生更适合人类视觉观察和识别的图像,二是希望计算机能够自动进行识别和理解图像。无论是为了何种目的,图像处理的关键一步是对包含有大量各式各样景物信息的图像进行分解。分解的最终结果就是图像被分成一些具有各种特征的最小成分,这些成分就称为图像的基元。产生这些基元的过程就是图像分割的过程。图像分割作为图像处理领域中极为重要的内容之一,是实现图像分析与理解的基础。从概念上来说,所谓图像分割就是按照一定的原则将一幅图像或景物分为若干个部分或子集的过程。目前图像处理系统中我们只能得到二维图像信息,因此只能进行图像分割而不是景物分割(景物是三维信息);图像分割也可以理解为将图像中有意义的特征区域或者需要应用的特征区域提取出来,这些特征区域可以是像素的灰度值、物体轮廓曲线、纹理特性等,也可以是空间频谱或直方图特征等。在图像中用来表示某一物体的区域,其特征都是相近或相同的,但是不同物体的区域之间,特征就会急剧变化。目前已经提出的图像分割方法很多,从分割依据的角度来看,图像的分割方法可以分为相似性分割和非连续性分割。相似性分割就是将具有同一灰度级或相同组织结构的像素聚集在一起,形成图像的不同区域;非连续性分割就是首先检测局部不连续性,然后将它们连接在一起形成边界,这些边界将图像分成不同的区域。由于不同种类的图像,不同的应用场合,需要提取的图像特征是不同的,当然对应的图像特征提取方法也就不同,因此并不存在一种普遍适应的最优方法。
      图像分割方法又可分为结构分割方法和非结构分割方法两大类。结构分割方法是根据图像的局部区域象素的特征来实现图像分割,如阈值分割、区域生长、边缘检测、纹理分析等,这些方法假定事先知道这些区域的特性,或者在处理过程中能够求得这些特性,从而能够寻找各种形态或研究各像素群。非结构分割法包括统计模式识别、神经网络方法或其它利用景物的先验知识实现的方法等等。这些内容由于专业性很强,就不在本文讨论内容中了,有兴趣的读者可以参考图像处理的专业书籍。总之,图像分割可以分为图像的边缘提取和图像的二值化二部分内容,下面我们首先来讨论一下各种常用的图像边缘提取的方法。
    二、图像边缘检测
      数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域十分重要的基础,是图像识别中提取图像特征的一个重要属性,图像理解和分析的第一步往往就是边缘检测,目前它以成为机器视觉研究领域最活跃的课题之一,在工程应用中占有十分重要的地位。物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的,也就是指图像局部亮度变化最显著的部分,例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等,同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性,通常沿边缘的走向灰度变化平缓,垂直于边缘走向的像素灰度变换剧烈,根据灰度变化的特点,可分为阶跃型、房顶型和凸缘型,

      由于边缘是图像上灰度变化最剧烈的地方,传统的边缘检测就是利用了这个特点,对图像各个像素点进行微分或求二阶微分来确定边缘像素点。一阶微分图像的峰值处对应着图像的边缘点;二阶微分图像的过零点处对应着图像的边缘点。根据数字图像的特点,处理图像过程中常采用差分来代替导数运算,对于图像的简单一阶导数运算,图像边缘提取的常用梯度算子有Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子等。下面以边缘检测Sobel算子为例来讲述数字图像处理中边缘检测的实现:对于数字图像,可以用一阶差分代替一阶微分;

           △xf(x,y)=f(x,y)-f(x-1,y);

                   △yf(x,y)=f(x,y)-f(x,y-1);

      求梯度时对于平方和运算及开方运算,可以用两个分量的绝对值之和表示,Sobel梯度算子是先做成加权平均,再微分,然后求梯度,即: 

                  △xf(x,y)= f(x-1,y+1) + 2f(x,y+1) + f(x+1,y+1)-f(x-1,y-1) - 2f(x,y-1) - f(x+1,y-1);
        △yf(x,y)= f(x-1,y-1) + 2f(x-1,y) +f(x-1,y+1)- f(x+1,y-1) - 2f(x+1,y) - f(x+1,y+1);
        G[f(x,y)]=|△xf(x,y)|+|△yf(x,y)|;
      上述各式中的像素之间的关系见下图

     
          图一:Sober算子中各个像素点的关系图

    常用的检测实现公式列出如下(检测模版可以从相应的算法很容易的得到):
      Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;
      Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|
               +|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;
      其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。

    在视图类中定义了响应菜单命令的边缘检测Sobel算子实现灰度图像边缘检测的函数:

    void CDibView::OnMENUSobel()
    {
     CClientDC pDC(this);
    HDC hDC=pDC.GetSafeHdc();//
    获取当前设备上下文的句柄;
    SetStretchBltMode(hDC,COLORONCOLOR);
    HANDLE data1handle;
     LPDIBHDRTMAPINFOHEADER lpDIBHdr;
     CDibDoc *pDoc=GetDocument();
     HDIB hdib;
     unsigned char *lpDIBBits;
     unsigned char *data;
     hdib=pDoc->m_hDIB;//得到图象数据;
     lpDIBHdr=(LPDIBHDRTMAPINFOHEADER)GlobalLock((HGLOBAL)hdib);
     lpDIBBits= lpDIBHdr +* (LPDWORD)lpDIBHdr +256*sizeof(RGBQUAD);
     //得到指向位图像素值的指针;
    data1handle=GlobalAlloc(GMEM_SHARE,WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)*lpDIBHdr->biHeight);
     //申请存放处理后的像素值的缓冲区
    data=(unsigned char*)GlobalLock((HGLOBAL)data1handle);
     AfxGetApp()->BeginWaitCursor();
     int i,j,buf,buf1,buf2;
     for( j=0; jbiHeight; j++)//以下循环求(x,y)位置的灰度值
      for( i=0; ibiWidth; i++)
     {
       if(((i-1)>=0)&&((i+1)biWidth)&&((j-1)>=0)&&((j+1)biHeight))
       {//对于图像四周边界处的向素点不处理
       buf1=(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1))
         +2*(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j))
         +(int)(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j+1));
        buf1=buf1-(int)(int)*(lpDIBBits+(i-1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1))
         -2*(int)(int)*(lpDIBBits+(i-1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j))
         -(int)(int)*(lpDIBBits+(i-1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j+1));

        //以上是对图像进行水平(x)方向的加权微分

        buf2=(int)(int)*(lpDIBBits+(i-1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j+1))
         +2*(int)(int)*(lpDIBBits+(i)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j+1))
         +(int)(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j+1)); 
        buf2=buf2-(int)(int)*(lpDIBBits+(i-1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1))
         -2*(int)(int)*(lpDIBBits+(i)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1))
         -(int)(int)*(lpDIBBits+(i+1)*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+(j-1));

        //以上是对图像进行垂直(y)方向加权微分

        buf=abs(buf1)+abs(buf2);//求梯度

       if(buf>255) buf=255;
         if(buf<0)buf=0;
       *(data+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j)=(BYTE)buf;
       }
       else*(data+i*lpDIBHdr->biWidth+j)=(BYTE)0;
      }
     for( j=0; jbiHeight; j++)
     for( i=0; ibiWidth; i++)
     *(lpDIBBits+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j)=*(data+i*WIDTHBYTES(lpDIBHdr->biWidth*8)+j);      //处理后的数据写回原缓冲区
    StretchDIBits(hDC,0,0,lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,0,0,
    lpDIBHdr->biWidth,lpDIBHdr->biHeight,
    lpDIBBits,(LPDIBHDRTMAPINFO)lpDIBHdr,
    DIB_RGB_COLORS,
    SRCCOPY);

    对于边缘检测,只要知道有若干个检测模板(既边缘检测矩阵),就可以直接实现检测功能了,常用的检测实现公式列出如下(检测模版可以从相应的算法很容易的得到):
      Roberts算子:G[i,i]=|f[i,j]-f[i+1,j+1]|+|f[i+1,j]-f[i,j+1]|;

      Sobe算子:G[i,i]=|f[i-1,j+1]+2f[i,j+1]+f[i+1,j+1]-f[i-1,j-1]-2f[i,j-1]-f[i+1,j-1]|+|f[i-1,j-1]+2f[i-1,j]+f[i-1,j+1]-f[i+1,j-1]-2f[i+1,j]-f[i+1,j+1]|;

      其中G[i,j]表示处理后(i,j)点的灰度值,f[i,j]表示处理前该点的灰度值。

    Kirsch算子实现起来相对来说稍微麻烦一些,它采用8个模板对图像上的每一个像素点进行卷积求导数,这8个模板代表8个方向,对图像上的8个特定边缘方向作出最大响应,运算中取最大值作为图像的边缘输出(上述算法中用到的8个模板在下面的实现代码中给出)。为了便于读者理解该算法的实现,这里我们给出实现该算法的函数代码,读者可以稍加改动应用到自己的项目中去。

    BOOL Kirsch(BYTE *pData,int Width,int Height)
    {//
    定义实现Kirsch算法的8个模板;
    int i,j,s,t,k,max,sum[8];
    statica[3][3]={{+5,+5,+5},{-3,0,-3},{-3,-3,-3}};
    statica1[3][3]={{-3,+5,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,-3}};
    statica2[3][3]={{-3,-3,+5},{-3,0,+5},{-3,-3,+5}};
    statica3[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,+5},{-3,+5,+5}};
    statica4[3][3]={{-3,-3,-3},{-3,0,-3},{+5,+5,+5}};
    statica5[3][3]={{-3,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,+5,-3}};
    statica6[3][3]={{+5,-3,-3},{+5,0,-3},{+5,-3,-3}};
    statica7[3][3]={{+5,+5,-3},{+5,0,-3},{-3,-3,-3}};
    BYTE *pData1;
    if(pData==NULL)
    {
    AfxMessageBox("
    图像数据为空,请读取图像数据!");
    return FALSE;
    }
    pData1=(BYTE*)new char[Width*Height];
    if(pData1==NULL)
    {
    AfxMessageBox("
    图像缓冲数据区申请失败,请重新申请图像数据缓冲区!");
    return FALSE ;
    }
    memcpy(pData1,pData, Width*8*Height);
    //kirsch
    算子处理,对每一像素点求取八个方向的导数;;
    for(i=1;i<Height-1;i++)
    for(j=1;j<Width-1;j++)

    sum[1]=sum[2]=sum[3]=sum[4]=sum[5]=sum[6]=sum[7]=sum[8]=0;
    for(t=-1;t<2;t++)
    {
    for(s=-1;s<2;s++)
    {sum[1]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a[1+t][1+s];
    sum[2]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a1[1+t][1+s];sum[3]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a2[1+t][1+s];sum[4]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a3[1+t][1+s];sum[5]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a4[1+t][1+s];sum[6]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a5[1+t][1+s]; sum[7]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a6[1+t][1+s];sum[8]+=*(pData+WIDTHBYTES(Width*8)*(i+t)+j+s)*a7[1+t][1+s];
    }
    }
    //取最大方向的导数;
    for(k=0;k<8;k++)

    max=0; 
    if(max<sum[k])
    max=sum[k];
    }
    if(max<0)
    max=0;
    if(max>255)
    max=255;
    *(pData1+ Width*8*i+j)=max;
    }
    memcpy(pData,pData1, Width*8*Height);
    delete pData1;
    return TRUE;

      另外还有一种称为拉普拉斯的算子是不依赖于边缘方向的二阶微分算子,对于数字图像来说拉普拉斯算子可以简单表示为:G[I,j]=|f[i+1,j]+f[i-1,j]+f(i,j+1)+f[i,j-1]-4f[i,j]|;它是一个标量而不是向量,具有旋转不变,既各向同性的性质,它常常用在图像处理的过程中。梯度算子和拉普拉斯算子对噪声敏感,它们都使噪声成份加强,因此在处理含有较大噪声的图像时,常常先对图像进行平滑操作,然后再进行二阶微分,这就产生了所谓的LOG(又称为Marr方法)边缘检测方法。它先用高斯函数对图像进行平滑,然后再用拉普拉斯算子进行运算。总的来说,传统的边缘检测算子的噪声平滑能力和边缘定位能力是矛盾的,为了克服这个不足,正确地得到图像的边缘信息,人们提出了很多方法,如多尺度空间滤波、Facet模型检测边缘、模板匹配、Hough变换、小波变换、人工神经网络、模糊推理等算法。但这些方法绝大多数没有经典的算法精简,要么难以获得合理的计算复杂度,要么需要人为的调节各种参数,有时甚至难以实时运行。因为传统边缘的定义为图像中灰度的突变,所以这样定义边缘既失去了边缘的部分信息,又把噪声的影响包含在了边缘中。其实,边缘往往具有以下特征:

    1)灰度突变;

    2)是不同区域的边界;

    3)具有方向性;

      根据边缘的这三个特征,可以判断所关心的区域其特征是否存在差异来判断是否存在边缘的可能性。如果特征没有差异,则认为是平滑区;如果特征有差异,则判断为边缘点。

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  • Outlook2013 新邮件提醒

    千次阅读 2014-01-20 09:15:02
    打开Outlook2013后,在右下角图标显示处,右击outlook图标,即显示下图,勾选上新邮件桌面提醒即可。 显示时间的设置在,文件---选项下,如下图:
  • Outlook 2010创建电子信纸

    千次阅读 2013-06-05 19:34:03
    新建邮件。完成上述步骤后,您可放弃该邮件。使用字体、公告栏、背景颜色、水平线、图像及其他您想要包括在内的元素自定义邮件。在邮件窗口中,单击“文件”选项卡。单击“另存为”。在“另存为”对话框地址栏中,...
  • Outlook.com上线啦

    千次阅读 2012-08-07 11:52:34
    在微软将Hotmail电邮服务更名为Outlook.com后仅数小时内,该服务用户注册量就超过了100万。 微软周二将其Hotmail电邮服务更名为Outlook.com,并将原来的电邮地址后缀也从@hotmail.com更改为@outlook.com。在新服务...
  • OutLook设置7部曲

    千次阅读 2006-09-14 17:15:00
    一般进入公司后,有了自己的企业邮箱。需要使用OutLook来管理。但是对于新手来说可能以前没有用过。所以不太清楚怎么设置。往往会对着公司的文档来做。其实很简单。我们来实践一下:1 运行程序如下选择账户:2 如下...
  • Outlook 2010 提示禁止访问下列

    千次阅读 2013-09-28 14:03:46
    outlook2007收到一封邮件带有附件,但是却无法查看和下载,提示:禁止访问下列具有潜在不安全因素的附件。如何解决呢。先看一下官方的说明吧:http://support.microsoft.com/kb/829982/zh-cn。这篇说明针对的是2003...
  • Outlook 2010 与 SharePoint 2010同步

    千次阅读 2013-10-31 09:46:19
    转自与:...您可以使用 Microsoft Outlook 2010 同步 SharePoint 库、 联系人列表、 任务列表、 项
  • 扩展Outlook 用户显示信息!

    千次阅读 2012-09-07 21:47:33
    今天接到一个朋友的一个问题,谈到客户希望在Outlook 中显示出自定义的某个字段,来达到扩展当前Outlook 显示相关信息目的。 默认的Outlook 显示用户信息如下:   如果我想在这个页面就显示他的经理怎么办呢?...
  • Push mail同步outlook文件夹设置

    千次阅读 2011-02-21 14:01:00
    缺省Push mail不把outlook自己创建的文件夹里面的邮件发送到黑莓手机上。   环境: BlackBerry 企业Push邮件,BES服务器,黑莓手机5.0/6.0 OS   设置方法: 进入email邮箱 ...
  • Microsoft Outlook中Hotmail的配置

    千次阅读 2011-11-15 01:41:05
    测试的Outlook是2003的 运行Outlook后,直接打开——工具——电子邮件账户——添加新电子邮件账户——下一步——POP3——然后看图: 出现上方的图片表明测试成功,可以...
  • outlook用处

    2017-02-13 17:06:08
    Microsoft Office Outlook是微软办公软件套装的组件之一,Outlook的功能很多,可以用它来收发电子邮件、管理联系人信息、记日记、安排日程、分配任务。

空空如也

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