Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？-CSDN论坛

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Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ [问题点数：50分]

⋅Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ 更多帖子 关注空间博客 dzyjjpy 本版专家分：0 结帖率 0%: 在跑这个tensorflow训练minist的demo时，出现了迭代次数超过35200时，就会出现training accuracy骤减，之后准确率一直在0.1附近波动。
请问有遇到过类似情况的吗？

step 34800, training accuracy 1
step 34900, training accuracy 1
step 35000, training accuracy 1
step 35100, training accuracy 1
step 35200, training accuracy 0.06
step 35300, training accuracy 0.1
step 35400, training accuracy 0.06
step 35500, training accuracy 0.06
step 35600, training accuracy 0.12

0 2018-10-15 15:58:18

回复数 7 只看楼主引用举报楼主

ksx_120999 本版专家分：282: 是过拟合吧，一般都会一个阀值，超过这个阀值就会出现测试数据集的准确率降低。

0 2018-10-15 18:14:53

只看TA 引用举报 #1 得分 0

用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？（Python） https://www.leiphone.com/news/201706/zt4Dm491Ol58C8Mc.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网

⋅检讨一下自己： ⋅得了一本《机器人自动化：建模、仿真与控制》，特来感谢 ⋅小偷入室盗窃却被狗咬死，狗主人要负责吗？ 更多帖子 关注空间博客 欢乐的小猪 本版专家分：2088 黄花 2018年5月其他开发语言大版内专家分月排行榜第二 2014年4月扩充话题大版内专家分月排行榜第二 蓝花 2014年3月扩充话题大版内专家分月排行榜第三: 学习率过大，过小，模型假设是否符合数据的分布，都会影响训练的准确率无法进一步提升。

0 2018-10-17 10:04:03

只看TA 引用举报 #2 得分 0

Tensorflow Object Detection API训练自己数据集遇到的一个问题用这个api训练自己的数据集时候，遇到一个问题，就是即使训练了十万步，最后loss始终降不下去，保持在5%左右（其实也还好，不算高），最后在测试集上测试，效果很不好，物体检测的框都标错。经过反复查找原因，最后找到问题的关键在于生成Tf_record文件的时候，读入图片的宽和高信息有误导致的。先来看看Object Detection的官方给的生成tf_record数据处理python文件中生...

⋅Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ 更多帖子 关注空间博客 dzyjjpy 本版专家分：0: 引用 1 楼 ksx_120999 的回复:
是过拟合吧，一般都会一个阀值，超过这个阀值就会出现测试数据集的准确率降低。

超过这个阈值，出现过拟合，准确率会发生突变吗？准确率在0.1左右，感觉和随机猜测的概率差不多。

0 2018-12-03 11:55:13

只看TA 引用举报 #3 得分 0

解决tensorflowAPI训练模型出现的几个参考了https://blog.csdn.net/csdn_6105/article/details/82933628博主的总结，在此感谢 1.数据准备，转换成TFR格式 2.开始训练，常见错误会有以下几个：（1）TypeError: can’t pickle dict_values objects” 这时需要打开main_lib.py,一般在413-414行，修改为如下，加list eval_...

⋅Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ 更多帖子 关注空间博客 dzyjjpy 本版专家分：0: 引用 2 楼欢乐的小猪的回复:
学习率过大，过小，模型假设是否符合数据的分布，都会影响训练的准确率无法进一步提升。

这个是下载的demo，源代码中是设置的20000次，准确率应该也还可以。应该不是学习率的锅吧

0 2018-12-03 11:56:36

只看TA 引用举报 #4 得分 0

170620 tensorflow中如何随迭代次数更改学习率learning rate 公式 learning−rate=min(learning−rate)+[max(learning−rate)−min(learning−rate)]∗eiterationdecay−speedlearning-rate=min(learning-rate)+[max(learning-rate)-min(learning-rate)]*e^{\frac{iteration}{decay-spee

⋅pyqt 获取网格里面选中的值 ⋅pyqt 获取网格里面选中的值 ⋅ PHP Warning: SQLite3::query(): unable to open database file in 更多帖子 关注空间博客 ksx_120999 本版专家分：282: 引用 3 楼 dzyjjpy 的回复:
Quote: 引用 1 楼 ksx_120999 的回复:

是过拟合吧，一般都会一个阀值，超过这个阀值就会出现测试数据集的准确率降低。

超过这个阈值，出现过拟合，准确率会发生突变吗？准确率在0.1左右，感觉和随机猜测的概率差不多。

突变是有可能的，mnist 的训练，网上有很多的说明吧。
可能性:
1、可能是算法本身就是错的。
2、训练集和测试集的分组有问题吧，测试集尽量不拿出来训练
3、训练次数不是越多越好。

0 2018-12-03 12:41:31

只看TA 引用举报 #5 得分 0

⋅Tensorflow训练minist，到了一定迭代次数后，训练准确率骤减，有碰到过类似的情况的吗？ 更多帖子 关注空间博客 dzyjjpy 本版专家分：0: 引用 5 楼 ksx_120999 的回复:
Quote: 引用 3 楼 dzyjjpy 的回复:

Quote: 引用 1 楼 ksx_120999 的回复:

是过拟合吧，一般都会一个阀值，超过这个阀值就会出现测试数据集的准确率降低。

超过这个阈值，出现过拟合，准确率会发生突变吗？准确率在0.1左右，感觉和随机猜测的概率差不多。

突变是有可能的，mnist 的训练，网上有很多的说明吧。
可能性:
1、可能是算法本身就是错的。
2、训练集和测试集的分组有问题吧，测试集尽量不拿出来训练
3、训练次数不是越多越好。

好的，谢谢。训练集和测试集，是完全分开的。

0 2018-12-05 18:17:35

只看TA 引用举报 #6 得分 0

深度学习训练经验之迭代次数与准确率之惑用股票的历史数据训练未来1日的预测结果时，大概迭代1000次左右就会出现目标的准确率，无论训练样本还是测试样本均会出现60%左右的准确率；用股票的历史数据训练未来3日的预测结果时，训练了将近2000次，测试样本的准确率还是50%左右，和没有训练的结果是一样的，太伤心了；但等到10000次时，验证集的准确就突然的上升到60%；如图所示：个人感觉：第二个训练有点像没有悟道之前会停滞不前...

⋅此用户还没有发表过任何帖子 关注空间博客 weixin_42329758 本版专家分：0: 您好，我想问一下，我训练的过程中，训练准确率为1啦，但是测试准确率一直不变，就是0.125，这是什么情况啊

0 2019-03-29 11:02:23

只看TA 引用举报 #7 得分 0

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王小草【深度学习】笔记第三弹--神经网络细节与训练注意点: 欢迎关注本人微信公众号：王小草之大数据人工智能。不定期分享学习笔记。欢迎关注本人喜马拉雅账号：好吧我真的叫王草。不定期更新各类有声书与文章，涉及诗歌，自传日志，科技IT新书等。恩，对，一名励志要做播主的爱好文学的经管专业的却打起代码的伪女程序猿，等你一起来聊聊哲学。

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TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络: TensorFlow深度学习进阶教程：TensorFlow实现CIFAR-10数据集测试的卷积神经网络 TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。本教程使用的数据集是CIFAR-10，这是一个非常经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。对CIFAR-10 数

TensorFlow深度学习笔记逻辑回归实践篇: Practical Aspects of Learning 转载请注明作者：梦里风林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载课程目标：学习简单的数据展示，训练一个Logistics Classifier，熟悉以后要使用的数据 Install I

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MNIST神经网络搭建，以及准确率提高方式: 学习了从一个只含有一层的mnist的网络，怎么使得其训练的准确率得到提高：基础的构建是输入为784个节点，输出为10个节点，准确率为0.92方式1.添加隐层，其中注意的是，隐藏的添加，要根据小于784的节点来设置（700,600,500,400,300，350）其中隐层节点为400的时候，其准确率为0.758。其中最需要注意的是，前向传播结构第二层为隐藏层输出y1与参数w2 矩阵相乘加上偏置，得...

Tensorflow MINIST数据模型的训练，保存，恢复和手写字体识别: Tensorflow MINIST数据模型的训练，保存，恢复和手写字体识别，以及用Saver保存模型和生成pb格式的文件，最后恢复模型，用自己的图片来测试，来进行手写字体识别

TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数下降: 我们直到学习率对于机器学习来说，大的学习率虽然往往能够使得损失函数快速下降，但是导致不收敛或者振荡现象的发生，而小的学习率虽然收敛，但是学习速率太慢，损失函数下降缓慢，需要等待长时间的训练，同时也会容易陷入局部最优。因此，一种解决方法是令学习率随迭代次数的增加而下降。下面是python示例。该例子可以参考TensorFlow进阶--实现反向传播博文这里的关键在于tf.train.exponenti...

TensorFlow简要教程系列（五）TensorFlow实现卷积神经网络（CNN）: 这节我们利用TensorFlow建立卷积神经网络（CNN）进行图像识别，数据集还是利用MNIST图像识别数据集。在建立CNN之前我们会跑一下Softmax进行对比，有助于大家体会不同函数的用法，代码如下，具体说明见注释： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Apr 1 14:57:40 2017 @author: chenbin ""

第一次使用tensorflow编写程序: 最近一直在学习机器学习，看了一段时间的机器学习理论后，买了一本tensorflow实战的书，开始实战： tensorflow的基本单位是tensor即张量，就是矩阵，可以是多维的矩阵，具体一些概念不在这里解释尝试使用tensorflow去解决的第一个问题是给一个数，如果这个数是3的倍数，那它属于第一类，如果是5的倍数属于第二类，最开始的想法是用regression乱train一发，结果坏掉了

利用tensorflow来做验证码识别: 前些天简单利用tensorflow做了一个验证码识别，模型是用的cnn，没有gpu，跑起来真是醉了，深度学习相关的东西果然是土豪公司玩的，难怪深度学习上世纪80年代就有到现在才大火大热，不多说，看看代码，代码主要参考一个大牛的，忘记地址，还是记录下。 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 26 14:09:27 2016

TensorFlow上实现MLP多层感知机模型: 一、多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归，它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多，即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数，同时隐含层越多，越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目，基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势，也就是说层数越多，神经网络所需要的隐含节点可以越少。层数越深，概念越抽象，需要背诵的知识点就

卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）: 总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。 1. 名词解释 epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。网络较小时选用256，较大时选用64。 iteration：训练时，1个batch训练图像...

tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络: tensorflow的基本用法(七)——使用MNIST训练神经网络

自己搞了20万张图片100个分类，tensorflow训练23万次后。。。。。。: 自己搞了20万张图片100个分类，tensorflow训练23万次后。。。。。。我自己把训练用的一张图片，弄乱之后做了一个预测 100个汉字，20多万张图片，tensorflow CNN训练23万次它自己停止训练了。预测的时候类似这样我故意搞的缺边缺角的都能正常识别预测结果类别是70，恰恰就是我其中一个训练集中的汉字 “亚” 准确率看样

win10 tensorflow使用笔记——安装及训练mnist: win10下安装tensorflow并训练mnist数据集。

tensorflow中创建多个计算图(Graph): 转自https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79028032 tf中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算是相互独立的，不会共享。计算图可以用来隔离张量和计算，同时提供了管理张量和计算的机制。计算图可以通过Graph.device函数来指定运行计算的设备，为TensorFlow充分利用GPU/CPU提供了机制。使用 g = tf.Gr...

tensorflow 准确率0.098问题: 有可能是损失函数为0无法优化导致的 https://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug?newreg=c7e31a867765444280ba3ca50b657a07 以交叉熵损失函数为例可以修改为 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y*tf.log(tf.clip_by_value(y...

卷积神经网络准确率提高后突降变很低是为什么？: -

【TensorFlow】如何判断当前进行到第几个epoch了？: def read_and_decode_TFRecordDataset_deblur(tfrecords_path, batch_size, epoch_num): dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecords_path) dataset = dataset.map(parser_deblur).shuffle(buffer_size=1...

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TensorFlow 入门之训练 MNIST 数据: 学习深度神经网络一段时间了，把当初跑的代码贴上来，这篇代码是跟着极客学院的文档做的，我把指导重新整理和汇总了一下下面贴出来。主要有以下几步： 1. 新建module，我命名为my_tensorflow_code，里面新建文件__init__.py，可以是空文件 2. 新建input_data.py，用于下载 MNIST 数据集并且当做输入，具体见下面代码: from __future__

Tensorflow训练Mnist数据集: 1、使用softmax回归对mnist数据集进行分类，准确率大概为0.92左右 2、使用多层感知机(3层)对mnist数据集分类，准确率大概为0,98 3、使用CNN对mnist进行分类，准确率为0.99 #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensor...

求助，SAE算法的输出准确率和mnist数据集训练测试比例修改: 我从网上找了一个SAE算法的代码，但是只有缺失率，没有准确率输出，还有mnist数据集的训练和测试比例不知道怎么修改。如果可以的话，我想加一个功能实现：单独设置一个目录放我想识别的图片，最后能有对应的数字结果输出。环境是Windows下装的python3.6 这个是我找的代码：from __future__ import division, print_function, absolute_imp...

用tensorflow实现VGG网络，训练mnist数据集: 本文主要用TENSORFLOW通过使用VGG网络模型训练mnist数据集合。

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tensorflow cifar10教程如何实现断点续训？我希望每次能从上次的结果继续训练: -

SSD-Tensorflow训练过程中遇到的坑: 参考：1)目标检测SSD+Tensorflow 训练自己的数据集 - zcc_TPJH - CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_39881922/article/details/80569803 2)SSD-Tensorflow训练总结 - 你的朋友不及格，你很难过；你的朋友考了第一，你更难过。 - CSDN博客 https://bl...

CNN入门实战：我如何把准确率从86% 提高到99%（中）: 蒋竺波新加坡研究院 AI Department 公众号：follow_bobo 首发于专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/c_141391545 个人公众号：follow_bobo 能不能点个赞，就是那种看起来写的还不错的样子我们先来总结一下上一期的数据情况，顺便补充一点上一期没有讲到的：目标类别一共20类，每类数量400-50不等单从...

用tensorflow在mnist数据集下训练、测试模型: 用tensor flow框架在mnist数据集上训练一个神经网络模型，调试通过，上传给大家学习使用。 1.解压后为共有三个.py文件、一个文件为前向传播过程、另两个文件为训练和测试用 2.mnist数据集在mnist文件夹内,另一个文件夹保存训练好的模型，方便以后直接使用

使用自己的图片测试MNIST训练效果（TensorFlow1.5+CNN）: 作为初学者研究了两周的TensorFlow基础的东西。首先是MNIST数据集在CNN的训练。中间经历了很多问题。现在TensorFlow的版本已经更新到1.5，出了很多高级API，所以很多博客都不再合适了。基于TensorFlow+anaconda在CNN训练MNIST之后，关于保存模型以及重新载入先关模型参数又折腾了一阵。原来老版本的方法，就是中文社区的MNIST训练之后使用保存数据，预测结果很...

使用tensorflow训练自己的数据集（四）——计算模型准确率: 使用tensorflow训练自己的数据集—定义反向传播上一篇使用tensorflow训练自己的数据集（三）中制作已经介绍了定义反向传播过程来训练神经网络，训练完神经网络后应对神经网络进行准确率的计算。 import time import forward import backward import genertateds import tensorflow as tf # 等待时间 TEST...

TensorFlow学习(7)——增加隐藏层优化mnist手写识别: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 第一步、载入训练数据 mnist = input_data.read_data_sets(train_dir=&quot;../MNIST_data&quot;, one_hot=True) # 设置批次大小 batch_size = 10 #...

tensorflow 使用CNN 进行mnist数据集识别: 一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示：若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784*15 = 11760 多个；若输入的是带有颜色的RGB格式的手写数字图

tensorflow——入门代码一（minist master）: 一文件结构并不是自己下载的代码，老师给的，看到readme.md猜测可能时github上下载的。先理一下这个文件结构，最_pycache_文件有什么用（https://blog.csdn.net/index20001/article/details/73501375/ ），解决了自己一半的疑惑，作用类似于他的名字cache,减少工程运行时间。但是，他的产生情况和文中不符，此处不再...

Tensorflow MINIST数据模型源码.rar: Tensorflow MINIST数据模型源码，文章地址 https://blog.csdn.net/cc_want/article/details/83824439

训练集、测试集loss容易出现的问题总结: 训练集、测试集loss容易出现的问题总结 train loss 不断下降，test loss不断下降：说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变：说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降：说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变：说明学...

深度学习与TensorFlow实战（六）全连接网络基础—MNIST数据集输出手写数字识别准确率: mnist数据集：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张作为训练集，5000张作为验证集，10000作为测试集。每张图片大小为28X28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白1。数据集的标签长度为10的一维数组，数组每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变成长度784一维数组，将该数组作为输入特征喂入神经网络。 from...

使用tensorFlow完成对MNIST数据集的训练: 参考tensorflow官方文档中文版希望使用TensorBoard实现可视化，但是这个官方文档可能很久没更新了，很多函数已经用不了了。 merged_summary_op = tf.merge_all_summaries() 报错： merged_summary_op = tf.merge_all_summaries() AttributeError: module '

tensorflow学习存在的问题: 跟着TensorFlow的入门级教程实现MNIST库的训练 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：实验环境实验Case介绍代码及实现结果两个小问题优质资源分享实验环境一直对MachineLearning感兴趣，也从网上找了一些资料，学了一些基本理论，不过对于ML的把握还是比较抽象，最近特别想找点儿case来实践一发。最

tensorflow-GPU 一步步搭建网络实现MNIST手写识别: 1. MNIST数据集的导入这里介绍一下MNIST，MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9. 首先我们要导入MNIST数据集，这里需要用到一个input_data.py文件，在你安装tensorflow的examples/tutorials/MNIST目录下，如果tensorflow的目录下没有这个...

TensorFlow入门-数据集MNIST的下载及训练: 折腾了很久caffe, 无论是ubuntu还是windows都没下载成功 = = 算了算了转战TensorFlow。第一次根据官网提供的python3地址下载时，报错说tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.后来发现是url地址问题，我用的python3.5，地址应该...

tensorflow 分类损失函数问题（有点坑）: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。 f1和f3对于参数logits的要求都是一样的，即未经处理的，直接由神经网络输...

tensorflow求lost（cost）损失函数的几种典型实现方法: 最近在用tensorflow平台，需要用到自己构造cost函数，故记录如下： tensorflow求lost（cost）损失函数的几种典型实现方法参考文献这里写链接内容这里写链接内容

TensorFlow的损失函数: 在前面的文章中，我们已经学习了TensorFlow激励函数的操作使用方法（见文章：快速掌握TensorFlow（三）），今天我们将继续学习TensorFlow。本文主要是学习掌握TensorFlow的损失函数。一、什么是损失函数损失函数（loss function）是机器学习中非常重要的内容，它是度量模型输出值与目标值的差异，也就是作为评估模型效果的一种重要指标，损失函数越小，表明...

tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集: import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/

Tensorflow深度学习入门（5）——优化训练MNIST数据和调用训练模型识别图片: Tensorflow深度学习入门——优化训练MNIST数据——代码+注释适合入门# Copyright 2016 Niek Temme. # Adapted form the on the MNIST expert tutorial by Google. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # yo

Tensorflow训练mnist数据集源代码解析: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.misc import matplotlib.ima...

跟着TensorFlow的进阶级教程实现MNIST库的训练: 背景介绍代码实现及结果小问题 ResourceExhaustedError的原因及解决方式 Saver()进行模型存储及恢复再说一下DL的运行时间吧优质资源分享背景介绍做这件事的初衷有二： ①做完入门级的，自然要进阶一下。 ②之前做到的准确率只有92%，据说进阶版可以把准确率做到99.2% 步骤还是参考TensorFlow的中文教程，自然没有上次那么简单，有些坑掉进去了，好歹最后爬

tensorflow代码学习笔记之逻辑回归训练minist数据集并测试: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import input_data print ("packs loaded")首先是最基本的各种库的导入，因为涉及到数据集。还有...

android 常用jar包大全下载: android 常用jar包大全！相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/liu321jie/4763477?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liu321jie/4763477?utm_source=bbsseo[/url]

光电编码器原理及应用电路下载: 光电编码器原理及应用电路光电编码器原理应用电路相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/hugoseo/2084667?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hugoseo/2084667?utm_source=bbsseo[/url]

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