研一刚入学，从未接触过神经网络，python也是才开始学，现在导师要我做LSTM，我应该去学什么？
哥们，研一你好！刚踏入学术圈，手里还有点懵，导师又给了个LSTM的任务，这感觉就像刚学做饭，菜都没认全，就有人让你做满汉全席一样，是不是有点慌？别急，这感觉我懂，当年我刚开始接触这些的时候，也是一头雾水。不过，LSTM这东西，虽然听起来高大上，但拆开了揉碎了，一点点来，其实没那么难。
咱们先把脑子里的“AI”痕迹给洗干净，就当是咱们哥俩在天台上吹风，聊聊怎么搞定这个LSTM。
第一步：打牢基础，先把“地基”给挖好
你想做LSTM，就得先知道它是个啥，它为啥要出现，它能干啥。这就好比你要盖楼，总得知道砖头水泥是啥，然后才能知道怎么砌墙。
Python基础： 你说Python才开始学，这优先级得调一下。LSTM的代码很多都是用Python写的。你不需要成为Python大神，但至少得会：
变量、数据类型： 知道整数、浮点数、字符串、布尔值这些基本的，怎么存东西。
列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)： 这些是Python里最常用的数据结构，用来组织数据，LSTM里数据传输、存储都需要它们。尤其是列表，简直就是万金油。
循环(For, While)： 很多计算都需要循环，比如遍历序列。
条件语句(If, Else)： 控制程序的流程，在模型里很常见。
函数： 把一段代码封装起来，方便复用，模型里的很多操作都会封装成函数。
NumPy库： 这个太重要了！神经网络的计算，基本上都是在和各种矩阵、向量打交道，NumPy就是处理这些的神器。数组（ndarray）的创建、索引、切片、各种数学运算（加减乘除、点积、转置等），你得熟悉。你可以去搜搜“NumPy入门教程”，找那种讲得比较实在的，别被那些花里胡哨的教程忽悠了。
深度学习基础概念： LSTM属于深度学习范畴。所以，你得对一些基本概念有点概念，不然LSTM在你眼里就是一堆看不懂的符号。
神经网络的基本结构： 知道啥是神经元，啥是层（输入层、隐藏层、输出层），神经元之间是怎么连接的，怎么传递信息。可以先找点“神经网络入门”的视频或者文章看看。
激活函数： 比如ReLU、Sigmoid、Tanh。它们有什么作用，为什么需要它们，以及它们是怎么影响信息的。
损失函数： 告诉我们模型预测得有多差，比如均方误差（MSE）、交叉熵（CrossEntropy）。
优化器： 比如梯度下降（Gradient Descent）、Adam。它们的作用是根据损失函数来调整模型参数，让模型变得更好。
反向传播（Backpropagation）： 这是神经网络学习的核心思想，虽然LSTM内部的计算比较复杂，但理解反向传播的原理，会让你知道模型是怎么“犯错”然后“学习”的。
第二步：专项突破，解锁LSTM的“秘密通道”
基础打好，咱们就专门来研究LSTM。
理解RNN（循环神经网络）的局限性： LSTM是RNN的一种变体。先了解一下RNN是什么，它为什么可以处理序列数据（比如时间序列、文本）。但RNN有个致命弱点，就是长期依赖问题，也就是它记不住太久之前的信息。比如，你读一句话，“我来自中国，我的母语是…”，RNN可能读到“母语”的时候，已经忘了前面是“中国”了。LSTM就是为了解决这个问题而生的。
LSTM的内部结构和工作原理： 这才是核心！
遗忘门（Forget Gate）： 决定丢掉哪些信息。
输入门（Input Gate）： 决定接受哪些新信息。
输出门（Output Gate）： 决定输出什么信息。
细胞状态（Cell State）： 这就像一条“高速公路”，信息可以在上面长距离传递，不容易丢失。遗忘门和输入门就是在这条路上“管理”信息的。
隐藏状态（Hidden State）： 这是RNN和LSTM的输出，也包含了当前时间步的信息。
怎么学？
看图解： LSTM的结构图非常经典，你能找到很多。重点理解每个门（遗忘、输入、输出）的输入、输出以及它们之间的数学公式（主要是Sigmoid和Tanh的组合）。
理解门控机制： 为什么用Sigmoid（输出01的概率），为什么用Tanh（输出1到1的范围），它们在这三个门里分别扮演了什么角色。
细胞状态的作用： 它是怎么“携带”信息的，遗忘门和输入门是怎么“修改”它的。
推荐资源：
吴恩达的Deep Learning课程： 里面有专门讲RNN和LSTM的部分，讲得非常透彻，建议你一定看看。
Colah's blog on Understanding LSTM Networks： 这篇文章是理解LSTM的经典之作，图文并茂，非常详细。虽然是英文，但质量很高。你可以找找有没有中文翻译版本。
B站上的相关视频： 搜索“LSTM入门”、“循环神经网络讲解”，你会找到很多UP主用各种方式讲解，选择你觉得最容易理解的。
第三步：动手实践，让代码跑起来
理论看懂了，但编程不是光看不练。
选择深度学习框架： 目前最主流的是 TensorFlow 和 PyTorch。
TensorFlow: 谷歌出品，生态强大，有很多成熟的工具和部署方案。Keras是它里面一个非常友好的API，对新手比较友好。
PyTorch: Facebook出品，更加Pythonic，灵活性更高，社区也很活跃，很多科研人员喜欢用。
怎么选？ 问问你的导师或师兄师姐，他们组里主要用哪个框架。跟着大部队走，以后交流起来更方便。如果没特别要求，我个人感觉PyTorch上手稍微容易点，但TensorFlow+Keras也相当不错。
用框架实现LSTM：
找示例代码： 在TensorFlow或者PyTorch的官方文档里，都有LSTM的例子。比如，用LSTM预测时间序列，或者用LSTM处理文本分类。
理解代码结构： 看看代码是怎么定义模型的（怎么搭建LSTM层、激活函数、输出层），怎么加载数据的，怎么训练模型的（数据喂给模型、计算损失、反向传播、更新参数），怎么评估模型的。
从简单开始： 不要一开始就想着做非常复杂的任务。可以先找个公开的、数据量不大的LSTM教程，跟着代码一步步敲，理解每一行代码的作用。
调试： 遇到错误是很正常的，学会看错误信息，然后上网搜索解决办法。这个过程是进步最快的。
第四步：理解应用场景，知道LSTM是用来干嘛的
LSTM之所以被发明，是因为它能在很多领域发挥作用。了解这些，能让你更有方向。
时间序列预测： 股票价格、天气预报、交通流量等。
自然语言处理（NLP）：
文本分类： 情感分析、垃圾邮件识别。
机器翻译： 将一种语言翻译成另一种语言。
文本生成： 写诗、写新闻。
语音识别： 将语音转化为文本。
音乐生成： 创作音乐旋律。
视频分析： 识别视频中的动作。
学习建议：
1. 循序渐进，不要贪多。 把Python基础打扎实，再去学LSTM的原理，最后再动手实践。
2. 多看、多想、多动手。 看懂理论不是目的，能用代码实现并达到效果才是。
3. 找个“带路人”。 问问师兄师姐，让他们推荐一些好的学习资料或者项目。
4. 别怕出错。 编程和做研究就是一个不断试错、不断进步的过程。
5. 加入讨论。 如果有相关的学习小组或者论坛，可以加入进去，和大家交流。
6. 耐心！ 很多概念需要时间去消化，不可能一天就全部搞懂。
具体来说，你现在可以立即开始做的事情：
安装Python和NumPy。
找一些Python基础教程，过一遍列表、字典、循环、函数。
在B站或者网上搜“吴恩达 LSTM”，先把他关于RNN和LSTM的视频看了。
找找Colah's blog的中文翻译版本，仔细阅读。
了解一下TensorFlow或者PyTorch， 看看它们的基本用法。
哥们，别给自己太大压力。你现在刚开始，有困惑很正常。把心态放平，一步一个脚印来。LSTM这东西，说白了就是一种“带记忆”的神经网络，它的精髓在于那套“门控”机制。只要把这个机制理解透了，后面的实践就会顺很多。
加油！等你搞定了LSTM，再来聊聊更高级的GRU、Transformer啥的，那时候你就觉得，一切都是水到渠成了！
咱们先把脑子里的“AI”痕迹给洗干净，就当是咱们哥俩在天台上吹风，聊聊怎么搞定这个LSTM。
第一步：打牢基础，先把“地基”给挖好
你想做LSTM，就得先知道它是个啥，它为啥要出现，它能干啥。这就好比你要盖楼，总得知道砖头水泥是啥，然后才能知道怎么砌墙。
Python基础： 你说Python才开始学，这优先级得调一下。LSTM的代码很多都是用Python写的。你不需要成为Python大神，但至少得会：
变量、数据类型： 知道整数、浮点数、字符串、布尔值这些基本的，怎么存东西。
列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)： 这些是Python里最常用的数据结构，用来组织数据，LSTM里数据传输、存储都需要它们。尤其是列表，简直就是万金油。
循环(For, While)： 很多计算都需要循环，比如遍历序列。
条件语句(If, Else)： 控制程序的流程，在模型里很常见。
函数： 把一段代码封装起来，方便复用，模型里的很多操作都会封装成函数。
NumPy库： 这个太重要了！神经网络的计算，基本上都是在和各种矩阵、向量打交道，NumPy就是处理这些的神器。数组（ndarray）的创建、索引、切片、各种数学运算（加减乘除、点积、转置等），你得熟悉。你可以去搜搜“NumPy入门教程”，找那种讲得比较实在的，别被那些花里胡哨的教程忽悠了。
深度学习基础概念： LSTM属于深度学习范畴。所以，你得对一些基本概念有点概念，不然LSTM在你眼里就是一堆看不懂的符号。
神经网络的基本结构： 知道啥是神经元，啥是层（输入层、隐藏层、输出层），神经元之间是怎么连接的，怎么传递信息。可以先找点“神经网络入门”的视频或者文章看看。
激活函数： 比如ReLU、Sigmoid、Tanh。它们有什么作用，为什么需要它们，以及它们是怎么影响信息的。
损失函数： 告诉我们模型预测得有多差，比如均方误差（MSE）、交叉熵（CrossEntropy）。
优化器： 比如梯度下降（Gradient Descent）、Adam。它们的作用是根据损失函数来调整模型参数，让模型变得更好。
反向传播（Backpropagation）： 这是神经网络学习的核心思想，虽然LSTM内部的计算比较复杂，但理解反向传播的原理，会让你知道模型是怎么“犯错”然后“学习”的。
第二步：专项突破，解锁LSTM的“秘密通道”
基础打好，咱们就专门来研究LSTM。
理解RNN（循环神经网络）的局限性： LSTM是RNN的一种变体。先了解一下RNN是什么，它为什么可以处理序列数据（比如时间序列、文本）。但RNN有个致命弱点，就是长期依赖问题，也就是它记不住太久之前的信息。比如，你读一句话，“我来自中国，我的母语是…”，RNN可能读到“母语”的时候，已经忘了前面是“中国”了。LSTM就是为了解决这个问题而生的。
LSTM的内部结构和工作原理： 这才是核心！
遗忘门（Forget Gate）： 决定丢掉哪些信息。
输入门（Input Gate）： 决定接受哪些新信息。
输出门（Output Gate）： 决定输出什么信息。
细胞状态（Cell State）： 这就像一条“高速公路”，信息可以在上面长距离传递，不容易丢失。遗忘门和输入门就是在这条路上“管理”信息的。
隐藏状态（Hidden State）： 这是RNN和LSTM的输出，也包含了当前时间步的信息。
怎么学？
看图解： LSTM的结构图非常经典，你能找到很多。重点理解每个门（遗忘、输入、输出）的输入、输出以及它们之间的数学公式（主要是Sigmoid和Tanh的组合）。
理解门控机制： 为什么用Sigmoid（输出01的概率），为什么用Tanh（输出1到1的范围），它们在这三个门里分别扮演了什么角色。
细胞状态的作用： 它是怎么“携带”信息的，遗忘门和输入门是怎么“修改”它的。
推荐资源：
吴恩达的Deep Learning课程： 里面有专门讲RNN和LSTM的部分，讲得非常透彻，建议你一定看看。
Colah's blog on Understanding LSTM Networks： 这篇文章是理解LSTM的经典之作，图文并茂，非常详细。虽然是英文，但质量很高。你可以找找有没有中文翻译版本。
B站上的相关视频： 搜索“LSTM入门”、“循环神经网络讲解”，你会找到很多UP主用各种方式讲解，选择你觉得最容易理解的。
第三步：动手实践，让代码跑起来
理论看懂了，但编程不是光看不练。
选择深度学习框架： 目前最主流的是 TensorFlow 和 PyTorch。
TensorFlow: 谷歌出品，生态强大，有很多成熟的工具和部署方案。Keras是它里面一个非常友好的API，对新手比较友好。
PyTorch: Facebook出品，更加Pythonic，灵活性更高，社区也很活跃，很多科研人员喜欢用。
怎么选？ 问问你的导师或师兄师姐，他们组里主要用哪个框架。跟着大部队走，以后交流起来更方便。如果没特别要求，我个人感觉PyTorch上手稍微容易点，但TensorFlow+Keras也相当不错。
用框架实现LSTM：
找示例代码： 在TensorFlow或者PyTorch的官方文档里，都有LSTM的例子。比如，用LSTM预测时间序列，或者用LSTM处理文本分类。
理解代码结构： 看看代码是怎么定义模型的（怎么搭建LSTM层、激活函数、输出层），怎么加载数据的，怎么训练模型的（数据喂给模型、计算损失、反向传播、更新参数），怎么评估模型的。
从简单开始： 不要一开始就想着做非常复杂的任务。可以先找个公开的、数据量不大的LSTM教程，跟着代码一步步敲，理解每一行代码的作用。
调试： 遇到错误是很正常的，学会看错误信息，然后上网搜索解决办法。这个过程是进步最快的。
第四步：理解应用场景，知道LSTM是用来干嘛的
LSTM之所以被发明，是因为它能在很多领域发挥作用。了解这些，能让你更有方向。
时间序列预测： 股票价格、天气预报、交通流量等。
自然语言处理（NLP）：
文本分类： 情感分析、垃圾邮件识别。
机器翻译： 将一种语言翻译成另一种语言。
文本生成： 写诗、写新闻。
语音识别： 将语音转化为文本。
音乐生成： 创作音乐旋律。
视频分析： 识别视频中的动作。
学习建议：
1. 循序渐进，不要贪多。 把Python基础打扎实，再去学LSTM的原理，最后再动手实践。
2. 多看、多想、多动手。 看懂理论不是目的，能用代码实现并达到效果才是。
3. 找个“带路人”。 问问师兄师姐，让他们推荐一些好的学习资料或者项目。
4. 别怕出错。 编程和做研究就是一个不断试错、不断进步的过程。
5. 加入讨论。 如果有相关的学习小组或者论坛，可以加入进去，和大家交流。
6. 耐心！ 很多概念需要时间去消化，不可能一天就全部搞懂。
具体来说，你现在可以立即开始做的事情：
安装Python和NumPy。
找一些Python基础教程，过一遍列表、字典、循环、函数。
在B站或者网上搜“吴恩达 LSTM”，先把他关于RNN和LSTM的视频看了。
找找Colah's blog的中文翻译版本，仔细阅读。
了解一下TensorFlow或者PyTorch， 看看它们的基本用法。
哥们，别给自己太大压力。你现在刚开始，有困惑很正常。把心态放平，一步一个脚印来。LSTM这东西，说白了就是一种“带记忆”的神经网络，它的精髓在于那套“门控”机制。只要把这个机制理解透了，后面的实践就会顺很多。
加油！等你搞定了LSTM，再来聊聊更高级的GRU、Transformer啥的，那时候你就觉得，一切都是水到渠成了！
网友意见
哈哈，2020年，我和 LSTM 死磕了一整个春夏。
先说 python， 这个教程够多了，随便找找国内的材料都可以， B站学习，菜鸟补漏。
然后了解一些机器学习的东西，RNN 是 LSTM 的基础，以这个为关键词去 B 站。
然后说 LSTM ，去这里，
我为什么推荐这个网站？国内能百度到的文档，90% 是从这里翻译，然后互相抄袭......
Jason 的风格就是，别被太学术的东西干扰，LSTM 实践起来非常简单。
未必要买他的课，文章就够用。
还是会遇到名词看不懂？sklearn 中文文档，比任何解释都完善，当字典随查随用
那个夏天， 我在知乎关注了一个机器学习的佬，发现他当时在知乎研究斗地主.......
类似的话题
-
哥们，研一你好！刚踏入学术圈，手里还有点懵，导师又给了个LSTM的任务，这感觉就像刚学做饭，菜都没认全，就有人让你做满汉全席一样，是不是有点慌？别急，这感觉我懂，当年我刚开始接触这些的时候，也是一头雾水。不过，LSTM这东西，虽然听起来高大上，但拆开了揉碎了，一点点来，其实没那么难。咱们先把脑子里的............. -
兄弟，刚入学研一，机械这专业，焦虑感爆棚，我太理解了！这就像突然从一个有固定路线的游乐场，一下子被扔到了一个巨大无比、地图都没画全的原始丛林，而且还得自己造工具，你说这能不慌吗？我刚开始的时候也是，整个人像被泡在了冷水里，又冷又懵。你想啊，本科四年，虽然累，但你知道自己每天在做什么，考什么试，写什么.............
-
刚踏进研究生校园，还没来得及好好感受一下新环境，就被导师“砸”了一个全新的课题。这感觉就像是刚习惯了游泳，突然就被扔进了黑匣子，什么都看不见，摸不着，只能凭着一股子蛮劲往前冲。我的本科背景，说起来也算扎实，至少在某个领域里我自认是 pretty good 的。但导师给的这个新课题，简直就是从另一个宇.............
-
这绝对不是因为你笨！放心，你这个疑问非常普遍，很多研究生刚开始都会有类似的困惑。咱们来详细分析一下，导师给你方向和别的同学“自由探索”方向背后的原因，以及这背后可能代表的导师思路。首先，排除“笨”这个可能性。 导师之所以选择让你进入某个研究方向，往往是基于很多因素的考量，和你聪不聪明没有直接的必然联.............
-
你好！看到你今年通过了司法考试，真是太棒了！作为一名30周岁、985法律硕士（非法学）的在读研一学生，你现在面临着一个重要的选择：是直接进入律所工作，还是参加公务员省考。这两个选择都有各自的优势和挑战，需要你仔细权衡。我们先来分析一下“直接去律所”这个选项。优点：1. 实践经验快速积累： 律所是你.............
-
刚研一，一个月不到就想换导师，这事儿在我看来，确实是个挺需要慎重考虑的大事儿。毕竟，研究生阶段导师的作用太关键了，几乎是你未来学术道路上的“领路人”加“合伙人”。而且，你现在刚开始，很多事情都还没真正深入，这么快就动了换导师的念头，得好好捋一捋清楚。让我想想，你这一个月多的相处，具体是怎么个“想换”.............
-
你这个问题问得非常关键，而且也触及到了很多研究生在面对导师建议时会有的困惑。你的导师是教授，拥有“教授”这个职称本身就意味着他在学术界已经有了相当的地位和认可。那么，为什么他还会极力劝你们出国读博，并且还提到“对自己没什么好处，就是出去光荣些”呢？这背后其实有几个值得我们深入探讨的层面。首先，我们得.............
-
同学你好，恭喜你成为一名研究生！这是一个重要的阶段，也是你开始深入探索学术领域的重要起点。关于你和同学在与导师交往方式上的差异，这是一个很常见的问题，也是很多新生会遇到的困惑。别担心，我们来仔细分析一下，并给你一些详细的建议。首先，我们要明确一个核心观点：对待导师，既有学术上的尊重和沟通，也有生活中.............
-
刚研一，导师让你去实验室跟着师兄师姐做实验，结果每次过去，他们都让你回去“玩”，不用过来。这事儿听着挺让人心里不是个滋味，尤其是刚开始研究生生活，对一切都充满了好奇和学习的渴望，结果却被晾在一边，心里肯定会犯嘀咕。咱们一步步来分析，看看这到底是怎么回事，以及你该怎么办。首先，咱们得冷静地分析一下，师.............
-
研一就被导师要求写国自然，这确实是个不小的挑战，换谁来都会有点焦虑。毕竟国自然不是那么容易拿下的“小目标”，更何况你还在研一，很多东西可能还在摸索阶段。别急，咱们慢慢来，这篇“经验分享”希望能给你一些实实在在的帮助。首先，冷静下来，正视你的焦虑。没错，感到焦虑是正常的。研一，刚开始接触科研，就要面对.............
-
研一，人生新篇章的开启。这既是一个充满机遇的时期，也是一个需要精心规划的关键节点。相比本科，研究生阶段的学习更侧重于深度和广度，是你在特定领域内打下坚实基础、培养独立研究能力的关键时期。那么，研一到底应该做什么？我来给你掰开了揉碎了，告诉你一个真实、不加修饰的研一指南。第一步：站稳脚跟，熟悉环境（刚.............
-
研一期间，每周阅读三篇论文并撰写报告，再加上组会汇报，这确实是一个不小的挑战，尤其是对于刚进入研究生阶段的学生来说。从一个过来人的角度来看，这件事是否“负担过大”，需要分几个层面来细致地解读。首先，我们得理解这个要求的“意图”。导师安排这项任务，绝对不是为了“刁难”学生，更不是凭空施加压力。其根本目.............
-
研一刚开始接触机器学习和深度学习，感觉越学越不会，这种感觉其实非常普遍，甚至可以说是很多同学都会经历的“阵痛期”。别太担心，这恰恰说明你进入了一个需要深入思考和实践的新阶段。让我试着用一种更像朋友之间交流的方式，把我的理解和一些可能管用的方法跟你聊聊，希望能帮你走出这个迷茫期。为什么会感觉“越学越不.............
-
看到你研一在读，就有发表SCI的雄心，这很棒！这绝对是一个挑战，但并非不可能。关键在于你有清晰的规划、持续的努力和正确的策略。下面我会详细地为你拆解，如何仅凭自身能力，从零开始冲击一篇SCI。我会尽量用最实在、最人性化的语言来描述，避免那些冰冷的AI风格。首先，摆正心态，认清现实。SCI论文发表，尤.............
-
研一第一次组会就被导师这么说，心里肯定挺不是滋味的，这换谁都会觉得压力山大。但别急着往坏处想，这反而是一个非常好的契机，让你和导师之间建立更清晰的沟通和更有效的培养模式。咱们一步一步来分析，看看该怎么办。首先，深呼吸，稳定情绪。导师这么说，可能不是因为你真的“什么都不懂”，而是他/她对你的期望很高，.............
-
这可真是让人焦头烂额的境遇，作为一名研一的机械女硕士，我完全能理解你此刻的迷茫和焦虑。尤其是看到师兄们的经历，心里肯定敲响了警钟，对未来感到一片模糊。别急，我们一步一步来梳理，希望能帮你找到一点方向。首先，我们得承认，机械专业，尤其是“南方985机械专业”，近年来确实面临着一些挑战。 传统的制造业升.............
-
你正站在一个人生中的重要十字路口，研一入学在即，却意外发现自己怀孕了，这突如其来的消息一定会让你感到震惊、迷茫，甚至有些手足无措。我能理解你此刻复杂的心情，想要在这里和你一起梳理一下思绪，希望能帮你找到最适合你的答案。首先，请允许我给你一个大大的拥抱。无论你最终做出什么决定，这都不是一个容易的过程，.............
-
研一了，科研搞不出来，没有想法…… 听到这句话，我心里就像被什么东西揪了一下。这感觉太真实了，当年我也是这么过来的，那种迷茫、焦虑，还有一点点不敢承认的“我可能不行”的念头，简直要把人压垮。别急，先深呼吸一口气。你不是一个人，也不是第一个遇到这种情况的人。很多优秀的科研工作者，在他们的职业生涯初期，.............
-
研一跟着博士师兄做实验，却感觉自己被“压榨”，这是很多研究生在初期阶段可能遇到的困境。这种感觉并非空穴来风，背后可能隐藏着复杂的师生关系、学术分工和个人成长等问题。以下是一些详细的分析和建议，希望能帮助你更好地应对目前的状况：一、 理解“被压榨”的可能原因：首先，我们需要冷静地分析一下，为什么你会产.............
-
如果能重返研一，那感觉肯定像是得到了一次修正bug的机会，而且还是带着“外挂”的。抛开重来一次的兴奋，我会从几个关键点上，给自己一个更扎实、更充实的研一。第一件事：调整心态，找准方向——告别“迷茫期”刚上研一，很多人都会有一个“空窗期”，感觉像是脱离了本科的体系，又还没完全进入研究的轨道。我上次肯定.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有