Python+AI 黑马 人脸识别Python人工智能【完结】
Python+AI -黑马- 人脸识别Python人工智能【完结】课程目录:
├1-1 深度学习基础
├1.深度学习介绍
└1.深度学习介绍
├01_深度学习课程介绍 .mp4 6.37M
├02_深度学习介绍 .mp4 33.23M
└03_深度学习介绍2 .mp4 5.03M
├2.神经网络基础
└2.神经网络基础
├01_逻辑回归介绍 .mp4 26.84M
├02_逻辑回归损失函数 .mp4 17.21M
├03_梯度下降算法过程以及公式 .mp4 21.08M
├04_导数意义介绍 .mp4 6.84M
├05_a^2函数的导数介绍 .mp4 17.14M
├06_导数计算图与链式法则 .mp4 24.89M
├07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数 .mp4 23.56M
├08_向量化编程介绍引入 .mp4 17.41M
├09_向量化编程的优势 .mp4 17.44M
├10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新 .mp4 17.44M
├11_正向传播与反向传播、作业介绍 .mp4 14.16M
├12_作业讲解题1：实现sigmoid函数与梯度实 .mp4 7.18M
├13_作业讲解题2：单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍 .mp4 9.93M
├14_作业讲解题2：参数初始化与前向传播、反向传播 .mp4 24.11M
├15_作业讲解题2：优化迭代实现、model逻辑实现 .mp4 23.02M
└16_总结 .mp4 14.63M
├3.浅层神经网络
└3.浅层神经网络
├00.浅层神经网络 .mp4 3.90M
├01_浅层神经网络表示 .mp4 14.86M
├02_浅层神经网络的前向传播 .mp4 12.90M
├03_激活函数的选择 .mp4 21.02M
├04_浅层神经网络的反向传播 .mp4 18.44M
├05_作业介绍 .mp4 7.72M
├06_作业实现：初始化模型与前向传播 .mp4 28.36M
├07_作业实现：反向传播与更新梯度 .mp4 33.62M
├08_作业实现：网络模型逻辑实现 .mp4 15.34M
└09_总结 .mp4 7.65M
└4.深层神经网络
└4.深层神经网络
├01_深层神经网络表示 .mp4 17.93M
├02_深层神经网络的反向传播过程 .mp4 9.76M
└03_参数初始化与超参数介绍 .mp4 15.07M
├1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
├1.项目架构
└1.项目架构
├01_项目架构设计 .mp4 21.14M
└02_训练与测试整体结构设计 .mp4 15.24M
├10.TFServing客户端
└10.TFServing客户端
├01_Tensorflow serving client逻辑 .mp4 21.00M
├02_Client：用户输入图片处理 .mp4 23.60M
├03_Client：grpc与serving apis介绍 .mp4 16.36M
├04_Client：客户端建立连接获取结果代码 .mp4 18.10M
├05_Client：结果解析 .mp4 19.13M
└06_Client：结果标记返回 .mp4 16.64M
├11.服务器部署
└11.服务器部署
├01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启 .mp4 14.65M
└02_项目总结 .mp4 26.35M
├2.数据接口实现
└2.数据接口实现
├01_数据接口：商品格式转换实现 .mp4 18.89M
├02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义 .mp4 26.31M
├03_数据接口：商品数据读取子类实现 .mp4 70.07M
├04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现 .mp4 26.22M
└05_数据接口：代码运行与数据模块总结 .mp4 19.49M
├3.模型接口实现
└3.模型接口实现
└01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码 .mp4 18.58M
├4.预处理接口实现
└4.预处理接口实现
├01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍 .mp4 48.87M
├02_预处理接口：预处理工厂代码 .mp4 31.67M
├03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整 .mp4 2.81M
└04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结 .mp4 15.24M
├5.训练过程实现
└5.训练过程实现
├01_训练：训练步骤与设备部署介绍 .mp4 23.13M
├02_训练：model_deploy介绍 .mp4 30.71M
├03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定 .mp4 37.06M
├04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义 .mp4 33.51M
├05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍 .mp4 17.69M
├06_训练：2数据模块与网络模型获取结果 .mp4 38.71M
├07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理 .mp4 47.16M
├08_训练：2NHWC和NCHW介绍 .mp4 7.18M
├09_训练：2对anchors进行正负样本标记 .mp4 15.84M
├10_训练：2批处理获取以及数据形状变换 .mp4 28.83M
├11_训练：2队列设置 .mp4 15.84M
├12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器 .mp4 60.58M
├13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置 .mp4 32.79M
└14_训练：训练流程总结 .mp4 29.86M
├6.测试过程实现
└6.测试过程实现
├01_测试：测试流程介绍、代码 .mp4 63.05M
└02_测试：图片输入、结果标记代码 .mp4 49.95M
├7.模型部署介绍
└7.模型部署介绍
├01_web服务与模型部署流程关系介绍 .mp4 9.52M
└02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍 .mp4 24.21M
├8.导出模型
└8.导出模型
├01_模型导出：模型输入输出定义 .mp4 20.71M
└02_模型导出：Savedmodel导出模型 .mp4 54.39M
└9.打开模型服务
└9.打开模型服务
└01_开启模型服务 .mp4 13.55M
├1-2 深度学习优化进阶
├1.多分类
└1.多分类
├01_深度学习紧接、多分类介绍 .mp4 17.56M
├02_交叉熵损失原理 .mp4 24.39M
├03_案例：Mnist手写数字数据介绍 .mp4 18.15M
├04_案例：网络结构、流程、代码介绍 .mp4 25.68M
├05_案例：主网络结构搭建实现 .mp4 45.81M
├06_案例：添加准确率 .mp4 33.44M
├07_案例：Tensorboard观察显示 .mp4 28.24M
├08_案例：添加模型保存、预测 .mp4 33.15M
└09_调整学习率带来的问题 .mp4 12.30M
├2.梯度下降算法优化
└2.梯度下降算法优化
├01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法 .mp4 33.09M
├02_Mini梯度下降与Batch梯度下降 .mp4 35.15M
├03_指数加权平均 .mp4 20.48M
├04_动量梯度下降原理公式理解 .mp4 39.56M
├05_RMSProp与Adam原理与学习率递减 .mp4 16.18M
├06_标准化输入带来的优化 .mp4 19.36M
├07_作业介绍 .mp4 10.42M
├08_作业讲解1 .mp4 74.00M
└09_作业讲解2 .mp4 5.82M
├3.深度学习正则化
└3.深度学习正则化
├01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化 .mp4 30.90M
├02_正则化概念、L2正则化与L1正则化 .mp4 28.91M
├03_Droupout过程与原理理解 .mp4 38.35M
├04_其它正则化方法-早停止法与数据增强 .mp4 39.90M
├05_正则化作业介绍 .mp4 9.02M
├06_作业讲解1 .mp4 24.31M
└07_作业讲解2 .mp4 7.41M
└4.神经网络调参与BN
└4.神经网络调参与BN
├01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行 .mp4 20.24M
└02_批标准化定义、公式、为什么有效 .mp4 57.81M
├1-3 卷积神经网络
├1.卷积网络原理
└1.卷积网络原理
├01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测 .mp4 51.51M
├02_卷积网络结构介绍 .mp4 13.50M
├03_默认卷积的运算过程 .mp4 11.46M
├04_零填充 .mp4 17.38M
├05_过滤器大小与步长 .mp4 22.45M
├06_多通道的卷积与多卷积核 .mp4 12.70M
├07_卷积总结 .mp4 26.65M
├08_池化层 .mp4 15.51M
└09_全连接层 .mp4 10.41M
├2.经典分类结构
└2.经典分类结构
├01_LeNet5的计算过程详解 .mp4 34.41M
├02_常见网络结构介绍 .mp4 26.26M
├03_Inception(1x1卷积介绍) .mp4 32.23M
├04_Inception结构以及改进 .mp4 24.67M
└05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容 .mp4 22.78M
└3.CNN实战
└3.CNN实战
├01_作业介绍 .mp4 9.22M
├02_作业讲解 .mp4 56.96M
└03_迁移学习 .mp4 30.46M
├1-4 循环神经网络
├1.循环神经网络
└1.循环神经网络
├01_循环神经网络背景介绍 .mp4 12.94M
├02_循环神经网络结构原理 .mp4 26.65M
├03_词的表示与矩阵形状运算 .mp4 33.00M
├04_交叉熵损失计算 .mp4 5.75M
├05_时间反向传播算法 .mp4 37.78M
├06_梯度消失、案例介绍 .mp4 18.03M
├07_手写RNN案例：单个cell前向传播 .mp4 23.77M
├08_手写RNN案例：所有cell的前向传播 .mp4 34.45M
├09_手写RNN案例：单个cell的反向传播 .mp4 34.75M
├10_手写RNN案例：所有cell的反向传播 .mp4 48.99M
├11_案例总结 .mp4 5.92M
└12_GRU与LSTM介绍 .mp4 26.33M
├2.词嵌入
└2.词嵌入
├01_词嵌入介绍 .mp4 20.82M
└02_词嵌入案例 .mp4 31.13M
└3.seq2seq与Attention机制
└3.seq2seq与Attention机制
├01_seq2seq介绍与理解 .mp4 24.55M
├02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析 .mp4 6.20M
├03_Attention原理分析 .mp4 45.13M
├04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍 .mp4 17.77M
├05_机器翻译案例：模型参数定义 .mp4 16.63M
├06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍 .mp4 19.33M
├07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍 .mp4 23.51M
├08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍 .mp4 14.75M
├09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写 .mp4 39.71M
├10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义 .mp4 31.22M
├11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义 .mp4 9.54M
├12_机器翻译案例：attention结构定义 .mp4 37.68M
├13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现 .mp4 25.83M
├14_机器翻译案例：训练逻辑编写 .mp4 18.01M
├15_机器翻译案例：训练结果与问题解决 .mp4 8.49M
├16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示 .mp4 11.15M
└17_集束搜索介绍 .mp4 16.15M
├1-5 高级主题
├1.生产对抗网络
└1.生产对抗网络
├01_高级主题介绍、GAN介绍 .mp4 32.71M
├02_GAN原理、损失和DCGAN结构 .mp4 21.50M
├03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍 .mp4 20.81M
├04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写 .mp4 48.44M
├05_生成数字图片案例：训练流程 .mp4 43.60M
└06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比 .mp4 14.09M
├2.自动编码器
└2.自动编码器
├01_自动编码器介绍 .mp4 11.25M
├02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑 .mp4 31.44M
├03_案例：训练普通自编码器 .mp4 29.11M
├04_案例：深度自编码器编写演示 .mp4 7.87M
├05_案例：卷积自编码器编写演示 .mp4 18.38M
├06_案例：降噪编码器介绍 .mp4 9.86M
└07_案例：降噪编码器案例 .mp4 17.67M
└3.CapsuleNet
└3.CapsuleNet
├01_CapsuleNet了解 .mp4 33.33M
└02_深度学习课程总结 .mp4 27.26M
├1-6 百度人脸识别
├1.平台介绍
└1.平台介绍
├0_课程组成和目标 .mp4 3.73M
├1_1_访问入口 .mp4 13.35M
├1_2_机器学习平台_介绍 .mp4 20.43M
├1_3_百度深度学习平台_介绍 .mp4 24.32M
├1_4_百度深度学习平台_创建集群 .mp4 15.44M
├1_5_百度人工智能平台_功能介绍 .mp4 21.06M
├1_6_人工智能平台_服务开通 .mp4 15.74M
└1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装 .mp4 38.67M
├2.图像技术之人脸识别
└2.图像技术之人脸识别
├2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用 .mp4 21.47M
├2_1_2人脸识别_API .mp4 36.89M
├2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览 .mp4 25.75M
├2_1_4_人脸检测_获取access_token .mp4 23.69M
├2_1_5_人脸检测_调用API .mp4 48.90M
├2_1_6_人脸检测_图像坐标 .mp4 19.80M
├2_1_7_人脸检测_边框 .mp4 28.35M
├2_1_8_人脸检测_性别年龄总结 .mp4 27.19M
└2_1_9_人脸检测_SDK方式 .mp4 27.70M
├3.图像技术之图像识别
└3.图像技术之图像识别
├2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程 .mp4 21.86M
├2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码 .mp4 9.01M
├2_2_1_图像识别功能_应用创建 .mp4 23.68M
├2_2_2_图像识别_物体检测API_实例 .mp4 32.37M
├2_2_3_图像检测识别_菜品识别 .mp4 24.70M
├2_2_4_图像检测_车辆检测 .mp4 30.14M
├2_2_5_定制化图像识别_特点和功能 .mp4 17.21M
├2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤 .mp4 40.87M
├2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作 .mp4 26.98M
├2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程 .mp4 13.21M
├2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现 .mp4 44.83M
└2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题 .mp4 12.17M
├4.图像技术之文字识别
└4.图像技术之文字识别
├2_3_10_分类器代码 .mp4 21.26M
├2_3_1_功能介绍_创建应用 .mp4 21.58M
├2_3_2_通用文字识别_代码 .mp4 33.92M
├2_3_3_通用文字识别_其他版本函数 .mp4 7.12M
├2_3_4_车牌识别 .mp4 15.53M
├2_3_5_通用票据识别 .mp4 33.21M
├2_3_6_自定义模板_步骤 .mp4 24.83M
├2_3_7_自定义模板_实际创建 .mp4 18.28M
├2_3_8_自定义模板_API和代码 .mp4 17.41M
└2_3_9_创建分类器 .mp4 16.65M
├5.语音技术
└5.语音技术
├3_1_1_语音识别_介绍和API .mp4 18.14M
├3_1_2_语音识别案例_代码浏览 .mp4 11.54M
├3_1_3_语音识别案例_案例 .mp4 16.96M
└3_2_1语音合成 .mp4 14.47M
├6.自然语言处理
└6.自然语言处理
└4_1_1_自然语言处理基础技术 .mp4 27.28M
└7.人脸识别打卡案例
└7.人脸识别打卡案例
├5_1_0_人脸打卡案例_介绍 .mp4 5.39M
├5_1_1_案例_前端部分介绍 .mp4 15.24M
├5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览 .mp4 151.71M
├5_1_3_案例_获取token .mp4 26.90M
├5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索 .mp4 267.83M
├5_1_5_案例_主程序1 .mp4 126.35M
└5_1_6_案例_主程序2 .mp4 241.58M
├1-7 自然语言处理
├1.自然语言处理基础概念
└1.自然语言处理基础概念
├0.NLP介紹 .mp4 108.34M
├1.NLP的种类 .mp4 37.83M
├2.端对端深度学习模型 .mp4 83.99M
├3.词袋 .mp4 38.11M
├4.Seq2Seq .mp4 40.56M
├5.Beam Serch Decoding .mp4 46.38M
└6.Attention .mp4 34.49M
├2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
└2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
├1.机器学习-NLTK_数据读取 .mp4 30.59M
├2.机器学习-NLTK_清理数据 .mp4 7.61M
├3.机器学习-NLTK_大小写转换 .mp4 7.56M
├4.机器学习-NLTK_去除虚词 .mp4 12.99M
├5.机器学习-NLTK_词根化 .mp4 33.74M
├6.机器学习-NLTK_还原字符串 .mp4 55.39M
├7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵 .mp4 15.54M
├8.机器学习-NLTK_最大过滤 .mp4 10.89M
└9.机器学习-NLTK_建立词袋模型 .mp4 77.93M
├3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
└3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
├10.深度学习-Deep Learning in NLP .mp4 153.94M
├11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化 .mp4 43.53M
└12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速 .mp4 65.31M
├4.自然语言处理核心部分
└4.自然语言处理核心部分
├1.CNN REIVEW .mp4 46.74M
├10. 文本分类 CNN 模型使用 .mp4 130.22M
├11. 文本分类 RNN 搭建 .mp4 123.57M
├2.CNN CODE .mp4 140.61M
├3.RNN REVIEW .mp4 38.34M
├4.RNN CODE .mp4 143.15M
├5.LSTM .mp4 53.24M
├6.LSTM_CODE .mp4 77.68M
├7.文本分类 .mp4 61.65M
├8.文本分类的方式 .mp4 31.01M
└9.文本分类CNN&RNN .mp4 65.79M
└5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
└5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
├0.chatbot .mp4 17.61M
├01.chatbot 搭建计画 .mp4 42.01M
├02.chatbot 环境搭建下载数据集 .mp4 34.12M
├03.chatbot 下载数据集 .mp4 74.85M
├04.chatbot 导入依赖包 .mp4 12.90M
├05.ChatBot 读取数据 .mp4 26.63M
├06.chatbot 创建对話字典 .mp4 29.30M
├07. ChatBot 建立对话列表 .mp4 23.57M
├08. ChatBot 问答集 .mp4 30.59M
├09.ChatBot 数据初步清洗 .mp4 23.72M
├10. ChatBot 清理问题集&回答集 .mp4 21.30M
├11. ChatBot 统计字频 .mp4 11.24M
├12. ChatBot 标记化&去除少数字 .mp4 19.04M
├13. ChatBot 最终标记 .mp4 6.59M
├14. ChatBot 逆向字典 .mp4 20.98M
├15. ChatBot 添加 EOS 标签 .mp4 22.63M
├16. ChatBot 问答数列化 .mp4 41.11M
├17. ChatBot 长短句 .mp4 35.39M
├18. ChatBot input&output .mp4 30.14M
├19. ChatBot 处理输出 .mp4 41.00M
├20. ChatBot 建立RNN 模型 .mp4 24.71M
├21. ChatBot 解码器训练 .mp4 56.31M
├22. ChatBot 解码器测试 .mp4 43.22M
├23. ChatBot 创建解码RNN .mp4 48.81M
├24. ChatBot Seq2Seq 模型 .mp4 62.53M
├25. ChatBot 設置超参数 .mp4 31.09M
├26.ChatBot 启动运算 .mp4 20.99M
├27. ChatBot 模型 input .mp4 30.54M
├28. ChatBot 模型輸入序列長度 .mp4 36.33M
├29. ChatBot 設置輸入的数据形状 .mp4 28.25M
├30. ChatBot训练 & 测试結果 .mp4 30.64M
├31. ChatBot 损失，优化，梯度消減 .mp4 25.10M
├32. ChatBot 问答等长处理 .mp4 29.74M
├33. ChatBot 问答数据批量 .mp4 22.72M
├34. ChatBot 数据分割 .mp4 15.21M
├35. ChatBot 训练 .mp4 52.04M
├36. ChatBot 训练2 .mp4 42.53M
├37. ChatBot 测试 .mp4 13.12M
├38. ChatBot 输入修飾 .mp4 7.66M
└39. ChatBot 开始聊天 .mp4 43.74M
├1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
├1.目标检测概述
└1.目标检测概述
├01_课程要求以及目标 .mp4 3.15M
├02_项目演示结果 .mp4 7.09M
├03_项目结构以及课程安排 .mp4 6.70M
├04_图像识别背景 .mp4 9.43M
├05_目标检测的定义和技术历史 .mp4 13.30M
├06_目标检测应用场景 .mp4 13.62M
├07_目标检测算法原理铺垫 .mp4 3.88M
└08_目标检测任务描述 .mp4 29.45M
├2.RCNN原理
└2.RCNN原理
├01_Overfeat模型 .mp4 21.27M
├02_RCNN：步骤流程介绍 .mp4 9.03M
├03_RCNN：候选区域以及特征提取 .mp4 14.32M
├04_RCNN：SVM分类器 .mp4 13.89M
├05_RCNN：非极大抑制(NMS) .mp4 14.17M
├06_RCNN：候选区域修正 .mp4 8.36M
├07_RCNN：训练过程与测试过程介绍 .mp4 24.85M
└08_RCNN：总结、优缺点与问题自测 .mp4 15.88M
├3.SPPNet原理
└3.SPPNet原理
├01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程 .mp4 10.38M
├02_SPPNet：映射 .mp4 9.35M
├03_SPPNet：SPP层的作用 .mp4 17.34M
└04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测 .mp4 7.39M
├4.FastRCNN原理
└4.FastRCNN原理
├01_FastRCNN：改进之处以及网络流程 .mp4 7.08M
├02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比 .mp4 15.22M
├03_FastRCNN：多任务损失 .mp4 15.79M
└04_FastRCNN：总结与问题自测 .mp4 3.56M
├5.FasterRCNN原理
└5.FasterRCNN原理
├01_FasterRCNN：网络结构与步骤 .mp4 15.46M
├02_FasterRCNN：RPN网络的原理 .mp4 23.54M
└03_FasterRCNN：总结与问题自测 .mp4 5.25M
├6.YOLO原理
└6.YOLO原理
├01_YOLO：算法特点与流程介绍 .mp4 5.83M
├02_YOLO：单元格原理过程 .mp4 31.24M
├03_YOLO：训练过程样本标记 .mp4 4.63M
└04_YOLO：总结 .mp4 3.34M
└7.SSD原理
└7.SSD原理
├01_SSD：网络结构与Detected结构 .mp4 25.31M
├02_SSD：localization与confidence .mp4 17.64M
├03_SSD：训练与测试流程总结 .mp4 9.11M
├04_TensorflowSSD接口介绍 .mp4 23.88M
└05_第一阶段算法总结 .mp4 42.21M
└1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
├1.数据集标记
└1.数据集标记
├01_目标检测数据集介绍 .mp4 18.18M
└02_商品数据集标记 .mp4 26.67M
├2.数据集格式转换
└2.数据集格式转换
├01_数据集格式转换介绍 .mp4 10.22M
├02_格式转换：代码介绍 .mp4 27.95M
├03_格式转换：文件读取以及存储逻辑 .mp4 35.58M
├04_格式转换：图片数据以及XML读取 .mp4 79.14M
└05_格式转换：example封装、总结 .mp4 71.76M
└3.TFRecords读取
└3.TFRecords读取
├01_slim库介绍 .mp4 26.56M
├02_TFRecord读取：Dataset准备 .mp4 30.63M
├03_TFRecord读取：provider读取 .mp4 15.37M
└04_第二阶段总结 .mp4 10.40M
***本内容需购买可见***
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