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  • 达内1903 JAVA 第13阶段 期末冲刺大作业项目 PROJECT 源代码
  • 人工智能复习期末冲刺(WUST)(大学课程)

    千次阅读 多人点赞 2021-01-01 18:47:10
    人工智能复习期末冲刺 知识点总结 1.知识的表示方法 2.知识表示的可理解性和完备性 3.归结原理 4.演绎推理、归纳推理、类比推理 5.单调推理、非单调推理 6.盲目搜索、启发式搜索 7.评估函数(估价函数)、启发函数 8...


    补充:
    元知识: 元知识是如何有效获取知识的知识

    知识点总结

    注意:在往年题中考过的知识点(名词解释)未整理到此博客

    1.知识的表示方法

    谓词逻辑、产生式、语义网络、框架

    2.知识表示的可理解性和完备性

    1 知识表示的可理解性:计算机中所表示的知识,人是否理解
    2 完备性:智能系统中的知识表示方法是否表达全部可能出现的知识

    3.归结原理

    采用反证法思想,将结论取反和前提组成谓词公式并转化为子句集,在子句集中反复利用归结方法进行推理,挑选两个亲本子句,如果得到空子句则成功退出,否则得到的归结式添加到原来的子句集

    4.演绎推理、归纳推理、类比推理

    演绎推理:演绎推理是从已知的一般性知识出发,推理出适合于某种个别情况的结论的过程,他是一种由一般到个别的推理方法。

    归纳推理:归纳推理是从大量特殊实例出发,归纳出一般性结论的推理过程,是一种由个别到一般的推理方法。

    类比推理:类比推理是指在两个或两类事物有许多属性都相同或相似的基础上,推出他们在其他属性上也相同或相似的一种归纳推理。

    推理的方向:

    正向推理:正向推理是一种从已知事实出发、正向使用推理规则的推理方式,他是一种数据驱动的推理方式。

    反向推理:反向推理是一种以某个假设目标为出发点,反向运用推理规则的推理方式。他是一种目标驱动的推理方式。

    5.单调推理、非单调推理

    单调推理:是指在推理过程中,由于新知识的加入和使用,是推理所得到的结论会越来越接近于最终目标,而不会出现反复情况,即不会由于新知识的加入否定了前面推出的结论,从而使推理过程又退回到前面的某一步。

    非单调推理:在推理过程中,当某些新知识加入后,不但没有加强已经推出的结论,反而会否定原来已推出的结论,使推理过程要退回到先前的某一步,重新进行推理。

    6.盲目搜索、启发式搜索

    盲目搜索:在搜索过程中,只按预先规定的搜索控制策略进行搜索,而没有任何中间信息来改变这些控制策略.

    启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中,对每一个搜索的状态进行评估,得到最有希望的状态,再从这个状态进行搜索直到目标

    7.评估函数(估价函数)、启发函数

    估价函数:用来表示节点的"希望"程度的函数,他的一般形式为f(x)=g(x)+h(x)

    g(x)为初始节点S0S_0 到节点xx 已实际付出的代价;

    h(x)是从节点 xx 到目标节点SgS_g 的最优路径的估计代价,搜索的启发信息主要由h(x)来体现,称为启发函数

    启发函数:从节点 xx 到目标节点SgS_g 的最优路径的估计代价

    8.全局最优、局部最优

    局部择优搜索:每次只在后继节点的范围内选择下一个要考察的节点,范围比较小,所以称为局部择优搜索

    局部择优搜索是一种启发式搜索

    全局择优搜索:在OPEN表中的全部节点中选择一个估价函数值f(x)最小的节点,作为下一个被考察的节点,因为选择的范围时OPEN表中的全部节点,所以称为全局择优搜索

    9.机器学习

    机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。更严格地说,就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识,不断改善性能、实现自我完善的方法。

    机器学习的主要策略:机械学习、传授学习、演绎学习、归纳学习、类比学习

    10.图灵实验

    “图灵实验”,是为了判断一台机器是否具备智能的实验。实验由三个封闭的房间组成,分别放置主持人、参与人和机器。主持人向参与人和机器提问,通过提问的结果来判断谁是人,谁是机器,如果主持人无法判断谁是人,谁是机器,则这台机器具备智能,即所谓的“智能机器”

    11.状态空间法

    一般把这种可能的解或解的每一个步骤表示为一个状态,这些状态的全体形成一个状态空间,然后在这个状态空间中以相应的搜索算法为基础来表示和求解问题.这种基于状态空间的问题表示和求解方法就是状态空间法.

    12.A*算法

    A算法是一个可采纳的最好优先算法.A算法的估价函数可表示为f(x)=g(x)+h(x)f^*(x)=g^*(x)+h^*(x),这里f(x)f^*(x)是估价函数,g(x)g^*(x)是起点到终点的最短路径值,h(x)h^*(x)是n到目标的最短路径的启发值.

    A搜索算法与A搜索算法的区别:A搜索算法中要求启发函数h(x)h(x)h(x)\leq h^*(x),其中h*(x)为状态n到目标状态的最小估价值.而A搜索算法对启发函数没有此要求. 或 A*搜索算法能搜索到最优解,而A搜索算法不能

    二.大题公式总结

    P(HE)=LS×P(H)(LS1)×P(H)+1P(H|E) =\frac{LS \times P(H)}{(LS-1)\times P(H)+1}
    P(HE)=LN×P(H)(LN1)×P(H)+1P(H|∽E)=\frac{LN \times P(H)}{(LN-1)\times P(H)+1}
    在这里插入图片描述

    题型总结及例题

    题型
    一、填空题(20分)
    二、名词解释(20分)
    三、简答题(20分)
    四、推理题(20分)
    五、设计题(20分),需要用任一种代码实现。

    题型一、简答题

    例题一、一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤(简答题)

    做题步骤:1.定义谓词 2.变元赋值 3.化为谓词公式
    例题:
    在这里插入图片描述

    例题二、知识表示

    例题:机器人把物体A移动到B位置,让你用合适的知识表示方法进行表示
    做题步骤:
    1.定义描述状态的谓词
    2.写出问题的初始状态和目标状态
    3.定义描述操作的谓词,每个操作需要写出条件和动作

    例题在2016年习题上

    例题三、归结原理(推理题)

    做题步骤:
    1.将题目所给信息化为谓词公式
    2.将谓词公式化为子句集
    3.利用归结原理进行归结
    4.得出结论
    例题:
    在这里插入图片描述

    题型二、不确定推理方法(推理题)

    可信度推理方法

    在这里插入图片描述

    主观Bayes推理方法(不太懂)

    P(HE)=LS×P(H)(LS1)×P(H)+1P(H|E) =\frac{LS \times P(H)}{(LS-1)\times P(H)+1}
    P(HE)=LN×P(H)(LN1)×P(H)+1P(H|∽E)=\frac{LN \times P(H)}{(LN-1)\times P(H)+1}

    课本例题很多

    题型三、搜索方法(状态空间表示法)

    例题1:

    二阶梵塔问题设有三根柱子,在1号柱子上穿有A、B两个盘片,盘A小于盘B,盘A位于盘B的上面。要把这两个盘片全部移到另一根柱子上,而且规定每次只能移动一片,任何时刻都不能使盘B位于盘A的上面。画出二阶梵塔问题的状态空间有向图,并给出问题的解

    做题步骤:

    1.列出可能的状态

    2.列出算符

    3.写出问题的解

    解:设用S=(xA, xB)表示问题的状态,
    xA表示盘A所在的柱号,xB表示盘B所在的柱号。
    全部可能的状态有以下9种:
    S0=(1,1) S1=(1,2) S2=(1,3) S3=(2,1) S4=(2,2)
    S5=(2,3) S6=(3,1) S7=(3,2) S8=(3,3)
    问题的初始状态集合为S={S0},
    目标状态集合为G={S4,S8}。
    算符: A(i, j)表示把盘A从柱i移到柱j上;
    B(i, j)表示把盘B从柱i移到柱j上。
    共有12个算符,它们分别是:
    A(1,2),A(1,3),A(2,1),A(2,3),A(3,1),A(3,2)
    B(1,2),B(1,3),B(2,1),B(2,3),B(3,1),B(3,2)

    例题2:

    应用状态空间的搜索策略求解最短
    路径问题:求从城市A经过每个城市最多一次到
    达城市E的最小交通费用的解

    在这里插入图片描述

    做题步骤:

    (1)给出问题求解的状态定义
    (2)给出问题求解的算符定义
    (3)应用有代价宽度优先搜索求解或有代价深度优先搜索求解或全局优先搜索

    宽度搜索和深度搜索方法可参照数据结构里面的思想

    全局优先搜索在搜索时,必须选择open表中最短的路径去走,而且要写估计函数、代价函数、启发函数(这里我看不太懂)

    开始:

    (1)状态定义

    ​ 初态:S0 = A
    ​ 终态:Sg = E

    (2)算符定义
    go(x,y) 表示从城市x走到城市y。
    使用条件:当前状态Si城市名字是x
    算符操作:当前状态Si城市名字是y

    FK 算符 算符代价 FK 算符 算符代价
    F1 go(A,B) 4 F7 go(C,D) 2
    F2 go(A,C) 3 F8 go(D,B) 4
    F3 go(B,A) 4 F9 go(D,C) 2
    F4 go(B,D) 4 F10 go(D,E) 3
    F5 go(B,E) 5 F11 go(E,B) 5
    F6 go(C,A) 3 F12 go(E,D) 3

    (3)应用有代价深度优先搜索求解
    Loop1: closed = ( A(0) )
    open = ( C(3) , B(4) )
    Loop2: closed = ( A(0) , C(3) )
    open = (D(5) , B (4))
    Loop3: closed = ( A(0) ,C(3) , D(5) )
    open = ( E (8) , B (4) )
    Loop4: closed = ( A (0) , C (3) , D (5) , E (8) )
    E是目标状态,故算法成功终止。
    open = ( B (4) )

    这里解释一下:

    closed表是已经走过的点集合,open表是可以到达的点集合。

    上面closed表刚开始是A(0)意思是从A点开始,然后open表中是C和B因为A点可以到达C和B,C(3)是因为路径是3,然后挑一个点继续走,挑C点,然后C点从open表移动到closed表,C点可以到达D点,所以closed表中加入了D点,D(5)是因为D离起点A的距离是5,以此类推

    在这里插入图片描述

    题型四、设计题

    例题传教士与野人代码实现

    (可能会考(不确定

    #include<cstdio>
    #include<cstring>
    #include<algorithm>
    using namespace std;
    /**搜索路径**/
    const int maxn=105;
    int real_step;
    int limit_step=25;
    // Path 结构体,代表状态   path[]: answer path 上的状态序列
    struct Path{
        //(左岸传教士个数,左岸野人个数,船在左岸)或者 (右岸传教士个数,右岸野人个数,船在右岸)
        int missionary,wildman,boat_loc;   
    }path[maxn];//path:结构体数组,每个元素是一个Path对象即状态
    // 检测 a、b、c、d 是否满足传教士不被野人吃掉的条件
    // a:乘船后某岸剩余传教士数量  b:乘船后某岸剩余野人数量  c:乘船后另一岸传教士数量  d:乘船后另一岸野人数量
    bool check(int a,int b,int c,int d){
     	 return (a==0||a>=b)&&(c==0||c>=d);
    }
    
    // 状态:[missionary: 某岸传教士数量  wildman: 某岸野人数量  boat_loc:船的位置]
    //深度优先搜索 此处采用递归,没用栈和队列
    
    
    //  step: 第step次过河     limit_step:限制的最多次数
    bool dfs(int missionary,int wildman,int boat_loc,int step)
    {
        path[step]=Path(missionary,wildman,boat_loc);
        // 如果满足边界条件step达到了limit_step值结束递归调用
        if(missionary==3&&wildman==3&&boat_loc==1)
           {real_step = step;
            // 返回此时状态是否满足目标状态[3,3,1]
            return true;
           }
        // 结束递归调用的另一个条件
        if(step>limit_step)
            return false;
        // a:乘船后某岸剩余传教士数量  b:乘船后某岸剩余野人数量  c:乘船后另一岸传教士数量  d:乘船后另一岸野人数量
        int a,b,c,d;
        //如果某岸传教士数量>=2 方法:(2,0)
        if(missionary>=2){
            //2:乘船传教士数量  0:乘船野人数量
            a=missionary-2,b=wildman;
    		c=3-a,d=3-b;
            // 如果 a,b,c,d 满足条件
            if(check(a,b,c,d)){
               // step+1: 第step+1次  limit_step:
               if( dfs(c,d,!boat_loc,step+1) )
                  return true;
            }
        }
        //如果某岸野人数量>=2 方法:(0,2)
        if(wildman>=2){
            //0:乘船传教士数量    2:乘船野人数量
            a=missionary,b=wildman-2;
    	    c=3-a,d=3-b;
            // 如果 a,b,c,d 满足条件
            if(check(a,b,c,d)){
               // step+1: 第step+1次   limit_step:
               if( dfs(c,d,!boat_loc,step+1) )
                  return true;
            }
        }
        // 如果某岸传教士数量>=1并且某岸野人数量>=1 方法:(1,1)
        if(missionary>=1&&wildman>=1){
            //1:乘船传教士数量   1:乘船野人数量
            a=missionary-1,b=wildman-1;
    	    c=3-a,d=3-b;
            //如果 a,b,c,d 满足条件
            if(check(a,b,c,d)){
               // step+1: 第step+1次   limit_step:
               if( dfs(c,d,!boat_loc,step+1) )
                  return true;
            }
        }
        // 如果某岸传教士数量>=1 方法:(1,0)
        if(missionary>=1){
            //1:乘船传教士数量    0:乘船野人数量
            a=missionary-1,b=wildman;
    	    c=3-a,d=3-b;
            //如果 a,b,c,d 满足条件
            if(check(a,b,c,d)){
               //  step+1: 第step+1次   limit_step:
               if( dfs(c,d,!boat_loc,step+1) )
                  return true;
            }
        }
        // 如果某岸野人数量>=1 方法:(0,1)
        if(wildman>=1){
            //0:乘船传教士数量     1:乘船野人数量
            a=missionary,b=wildman-1;
    	    c=3-a,d=3-b;
            //如果 a,b,c,d 满足条件
            if(check(a,b,c,d)){
                // step+1: 第step+1次   limit_step:
               if( dfs(c,d,!boat_loc,step+1) )
                  return true;
            }
        }
    
        return false;
    }
    
    //
    int main()
    {
    
        //如果dfs function返回真值,说明已到达目标状态,结束循环不再继续搜索;
        //如果dfs function返回假值,说明还没有到达目标状态,继续搜索.
        //missionary:左岸传教士数量:3; wildman:左岸野人数量:3; boat_loc:船的位置:0即左岸; step:深度优先搜索步骤:第0次;  limit_step:限制的最多次数
        if(dfs(3,3,0,0))
          {
           // 输出初始状态
           printf("初始状态:(3,3,0)\n");
           //循环输出每一次渡河后岸上的状态(交替输出左右两岸的情况)和每次渡河动作,即 answer path
    	   for(int i=1;i<=real_step;i++)
           {   // x:乘船的传教士个数  y:乘船的野人个数 
               int x=path[i-1].missionary+path[i].missionary-3;
               int y=path[i-1].wildman+path[i].wildman-3;
               // 如果船在右岸  0:左岸  1:右岸
               if(path[i].boat_loc==1){
                  printf("%d个传教士和%d个野人乘船从左岸到右岸:",x,y);
                }
               // 如果船在左岸 0:左岸  1:右岸
                else{
                  printf("%d个传教士和%d个野人乘船从右岸到左岸:",x,y);
                }
                //输出状态:(左岸传教士个数,左岸野人个数,船在左岸)或者 (右岸传教士个数,右岸野人个数,船在右岸)
                printf("(%d %d %d)\n",path[i].missionary,path[i].wildman,path[i].boat_loc);
           }
          }
        else printf("no answer\n");
          return 0;
    }
    
    
    
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  • 数据和信息的区别 数据(data):基本值或事实 信息(information):用有效的方式组织或处理过的数据 数据与计算机 压缩率:压缩后的数据大小除以原始数据大小的值。 无损压缩:不会丢失信息 ......

    数据和信息的区别

    数据(data):基本值或事实

    信息(information):用有效的方式组织或处理过的数据

    数据与计算机

    图片

    压缩率:压缩后的数据大小除以原始数据大小的值。

    无损压缩:不会丢失信息

    有损压缩:会丢失信息

    模拟数据与离散数据

    模拟数据:连续形式表示的信息

    数字数据:离散形式表示的信息

    数字化:把信息分割成离散的片段

    数字信号只在两个极端之间跳跃,被称为脉冲编码机制(PCM)

    重新计时:在信号降级太多之前将它重置为原始状态的行为

     

    图片

     

     

    定长量数

    如果只用定量的数值,那么可以用一半来表示正数,一半来表示负数。符号由数量值决定。

    举个例子:

     

    图片

     

    那么不管是执行加法还是减法,都只要把两个数求和然后舍弃进位就可以了。

     

    图片

     

    实现十进制补码

     

    图片

     

    二进制补码

     

     

    把上面的公式中的k改为2,就可以得到二进制的补码公式了。

    也就是Negative(I) = 2^(k)-I

    利用反码来计算补码

    将每一位取反再加一。

     

    图片

     

    溢出

    溢出时给结果预留的位数存不下计算出的数值的情况。

    溢出是把无限的世界映射到有限的机器上会发生的典型问题。

    浮点表示法

    符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的,但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动,负指数把小数点向左移动。

     

    图片

     

    要注意的是,在上表的最后一个例子中,丢失了信息,因为我们只能用5位来保存有效数字

    相应的,二进制的浮点表示法可以这样定义

    符号*尾数*2^exp

    把十进制小数转成二进制

    之前讲了把十进制整数转换成其他进制的,需要用除法,相反的,把十进制小数转换成其他进制就要用乘法

    整个过程直到乘法结果中的小数部分为0为止。

    但是对于有的数,比如0.435,转换成二进制,就是个无限小数了。

    科学计数法

    科学计数法是另一种浮点表示法。由于早期的机器不能输出指数,所以,用字母E来代替‘ ^ ’

    比如, 12001.32708 将被写成 1.200132708E+4

     

    文本表示的方法

    字符集是字符和他们对应的代码的清单。

     

    ASCII字符集

    最初,ASCII字符集用7位表示每个字符,每字节第8位为校验位,用来协助确保数据传输正确。后来,ASCII字符集进化了,用8位表示每个字符。

    ASCII的前32个字符没有简单的字符表示法,不能输出到屏幕上,这些字符是为特殊用途保留的,比如回车符和制表符。

    Unicode字符集

    一般情况下,Unicode字符集的每个字符编码都是16位,但是也可以使用更多的空间来表示每个字符,以便表示额外的字符。

    Unicode把ASCII字符集作为了它的子集。Unicode的前256个字符与扩展ASCII字符集中的完全一样。

     

    文本压缩

    关键字编码

    用特定的单个字符代替高频字符的编码方式

    缺陷

    1、用来对关键字编码的字符不能出现在原始文本之中

    2、某些单词高频出现在特定类型的文本之中,压缩率不稳定

     

    行程长度编码

    把重复序列替换为标志字符的编码方式

    哈夫曼编码

    哈夫曼编码是变长编码,使用不同长度的位串来表示每个字符。

    基本思想是用较少的位表示经常出现的字符,把较长的位串留给不经常出现的字符。

    哈夫曼编码的解码

    由于哈夫曼编码在创建编码的时候,就已经保证了一个字符的位串不会是另一个字符的位串的前缀,因此在从左到右扫描一个位串的时候,当发现一个位串对应一个字符,那么这个位串就一定表示这个字符,不会有歧义。

     

    音频数据表示法

    声波是连续的,模拟的,要在计算机上表示声音,那就要把它数字化,分割成离散的、便于管理的片段。

    数字化声音的过程叫做采样。

    采样率在每秒40000次左右就足够创建合理的声音复制品。采样率低于这个值的时候,人耳听到的声音就会失真。较高采样率生成的声音质量较好,但是达到某种程度后,额外的数据都是无关的,因为人耳分辨不出其中的差别。

    激光唱片(CD)存储的是数字化的音频信息

     

    图像与图形表示法

    颜色表示法

    颜色通常用RGB值来表示,用于表示颜色的数据量称为色深度

    图片

    数字化图像与图形

    数字化图像是把照片表示成独立的点集,这些点称为像素

    分辨率:用于表示图像的像素个数

    光栅图形格式:诸葛像素存储图像信息的格式

    位图文件是最直接的图像表示形式

    gif格式的可用颜色数量被限制在256种

    JPEG格式利用了人眼的特性,由于人眼对亮度和颜色的渐变比对他们的迅速改变敏感,因此,保存了短距离内色调的平均值。

    PNG格式压缩效果比gif更好,同时提供的色深度范围更广,但是不支持动画。

     

    图像的矢量表示法

    矢量图是用线段和集合形表示图像的方法。

     

    视频表示法

    视频编译码器

    编译码器表示压缩器/解压缩器

    视频编译码器:用于缩减电影大小的方法

    视频编译码器的压缩方式有两种:时间压缩和空间压缩

    时间压缩

    查找连续帧之间的差别,使用浅矩阵来保存前后两帧的画面的改变部分。

    空间压缩

    删除一个帧中的冗余信息,空间压缩的基本问题与压缩静态图像是一样的。

     

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  • 第一次冲刺

    2017-10-31 12:58:00
    很爽,但是因为学校面积有时候因为很多地方不知道会带来很多麻烦,比如小明特别希望能够在手机上查到自己的成绩、课表、校园卡信息,能够充值网费和热水卡费,想提高自己的成绩或者快要期末考的时候要复习能够找到...

     第一次冲刺


    第一次冲刺


      团队开展了第二次会议,商讨了项目需求,确定用户需求,以及确定了每个人应该完成的任务。
    用户故事


      在长沙大学这个环境优美的学校生活学习,很爽,但是因为学校面积大有时候因为很多地方不知道会带来很多麻烦,比如小明特别希望能够在手机上查到自己的成绩、课表、校园卡信息,能够充值网费和热水卡费,想提高自己的成绩或者快要期末考的时候要复习能够找到自习室去学习,空闲时间想找人打球或者跑步,刚来学校向找自己的老乡带自己熟悉学校,想知道平时学校发生的大小事。

    一、课堂测试源代码及其结果截图 

    用java的swing写一个用户登录界面,采用网格布局。源代码地址如下:
    https://github.com/LZQ5232/LZQ/blob/master/%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%86%B2%E5%88%BA

     

     


    顶层用例图

    活动图


    活动总结与体会
    团队例会有利于我们更快捷的开发,更有利于我们团队的交流,每个人提出自己的想法,尽快的完成任务,学习到了很多新知识,培养了我们的团队凝聚力,我们会一直加油的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/LZQ975232/p/7760949.html

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  • 第一次项目冲刺

    2017-10-31 13:00:00
    很爽,但是因为学校面积有时候因为很多地方不知道会带来很多麻烦,比如小明特别希望能够在手机上查到自己的成绩、课表、校园卡信息,能够充值网费和热水卡费,想提高自己的成绩或者快要期末考的时候要复习能够找到...

     第一次冲刺

    第一次冲刺
      团队开展了第二次会议,商讨了项目需求,确定用户需求,以及确定了每个人应该完成的任务。

    用户故事

      在长沙大学这个环境优美的学校生活学习,很爽,但是因为学校面积大有时候因为很多地方不知道会带来很多麻烦,比如小明特别希望能够在手机上查到自己的成绩、课表、校园卡信息,能够充值网费和热水卡费,想提高自己的成绩或者快要期末考的时候要复习能够找到自习室去学习,空闲时间想找人打球或者跑步,刚来学校向找自己的老乡带自己熟悉学校,想知道平时学校发生的大小事。

    一、课堂测试源代码及其结果截图 

    用java的swing写一个用户登录界面,采用网格布局。源代码地址如下:
    https://github.com/LZQ5232/LZQ/blob/master/%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AC%A1%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%86%B2%E5%88%BA

    顶层用例图

    活动图

    活动总结与体会
    团队例会有利于我们更快捷的开发,更有利于我们团队的交流,每个人提出自己的想法,尽快的完成任务,学习到了很多新知识,培养了我们的团队凝聚力,我们会一直加油的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/LZQ975232/p/7760955.html

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  • 都是自己亲自分析山科本校期末和上课课件悉心整理哒!! 赠送两小时考试重点精讲,随时接受答疑!! 免费提供复试辅导和推荐选择你感兴趣的课题导师呦!! 本人多次与各考研机构钻石班学员讲课,经验丰富!!...
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    2017-02-09 15:23:18
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空空如也

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