當前位置:首頁 » 密碼管理 » 用戶訪問路徑

用戶訪問路徑

發布時間: 2023-01-31 08:41:53

Ⅰ 用戶訪問宜搭應用的路徑有哪些

有兩種路徑。
1、瀏覽器域名直接訪問宜搭。
2、使用釘釘訪問宜搭,打開PC端釘釘客戶端,單擊工作。切換企業,選擇已開通宜搭使用許可權的企業,在應用列表中打開宜搭應用,進入宜搭應用。以上就是用戶訪問宜搭的兩種路徑了。

Ⅱ 用戶心裡路徑什麼意思

是用戶在APP、網站中的訪問行為路徑。通過設計用戶體驗路徑,縮短或改良使用者對產品的認知過程,使其更加直接有效的被用戶識別。用戶心裡路徑就是用戶在APP、網站中的訪問行為路徑。可以追蹤用戶從某個開始行為事件直到結束事件的行為路徑,是一種監測用戶流向,從而統計產品使用深度的分析方法。幫助業務人員了解。

Ⅲ awstats 如何查看某一個用戶的訪問路徑

為了操作方便,到opt目錄中把默認目錄名awstats-7.0改為awstats
sudo mv awstats-7.0/ awstats

創建awstats默認的數據存放目錄:
sudo mkdir /var/lib/awstats

awstats安裝完畢,開始進行站點配置。首先需要使用awstats的awstats_configure.pl腳本生成指定站點的配置文件
sudo /usr/local/awstats/tools/awstats_configure.pl

命令執行後,依次操作步驟如下:
提示輸入apache web伺服器的配置文件路徑。因為用的不是apache,所以輸入 none 跳過此步。
問是否要生成一份新的AWStats配置。輸入y,回車確認。
提示輸入站點名稱作為配置文件名。我這里輸入的是 192.168.1.135,可以自己定義
提示定義配置文件的存放目錄。默認是在 /etc/awstats 下面。這里可以採用默認,直接回車即可。
提示configure.pl不支持自動創建任務到cron,所以需要手動添加下面任一的兩個shell命令到cron中定時運行:
/usr/local/awstats/wwwroot/cgi-bin/awstats.pl -update -config=localhost 或 /usr/local/awstats/tools/awstats_updateall.pl now
先略過,按回車繼續。
提示配置文件已經創建。並給出兩個更新統計的shell示例命令:
perl awstats.pl -update -config=localhost
perl awstats.pl -output=pagetype -config=localhost

Ⅳ 用戶使用搜索引擎完成搜索行為的訪問路徑是什麼

線性搜索路徑,BFS路徑,DFS路徑。
線性搜索路徑,在線性解空間中的搜索路徑。一般用普通for循環實現。BFS路徑,用隊列實現。DFS路徑,用遞歸函數實現。
所謂搜索引擎,就是根據用戶需求與一定演算法,運用特定策略從互聯網檢索出制定信息反饋給用戶的一門檢索技術。

Ⅳ 如何做用戶行為路徑分析

用戶行為分析是網站分析最為關鍵的要素,也是決定網站運營分析最為關鍵的環節,用戶分析分析能幫你判斷出你的客戶群是否精準,你的廣告費是否花到位,通過用戶行為分析,實現精準營銷。

什麼是用戶行為分析

用戶行為分析,是指在獲得網站訪問量基本數據的情況下,對有關數據進行統計、分析,從中發現用戶訪問網站的規律,並將這些規律與網路營銷策略等相結合,從而發現目前網路營銷活動中可能存在的問題,並為進一步修正或重新制定網路營銷策略提供依據。這是狹義的只指網路上的用戶行為分析。

重點分析的數據

  • 用戶的來源地區、來路域名和頁面;

  • 用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數;

  • 注冊用戶和非注冊用戶,分析兩者之間的瀏覽習慣;

  • 用戶所使用的搜索引擎、關鍵詞、關聯關鍵詞和站內關鍵字;

  • 用戶選擇什麼樣的入口形式(廣告或者網站入口鏈接)更為有效;

  • 用戶訪問網站流程,用來分析頁面結構設計是否合理;

  • 用戶在頁面上的網頁熱點圖分布數據和網頁覆蓋圖數據;

  • 用戶在不同時段的訪問量情況等:

  • 用戶對於網站的字體顏色的喜好程度。

訪客流量分析

  • 用戶群:用戶者主要所在區域,24小時之內有多少回訪。

  • 訪問者:訪問主要來源哪個區域,如國家、省份、城市。

  • 訪問量:分析網站月訪問,日訪問,時訪問,來確定網站的高峰是在是何月何日何時。

  • 瀏覽量:訪客在一定時間內所瀏覽內容,日最大瀏覽量多少,日最小瀏覽量多少。

  • 流量來源:分析網站是從哪方便來的流量。

  • 流量頁面:哪些頁面主要引來的流量。

  • 訪問者分析:在24小時的回訪次數,訪客瀏覽多少頁面,在網站中逗留多長時間。

  • 訪客訪問分析:用戶電腦所採用的系統語言,所使用的瀏覽器,屏幕尺寸,屏幕顏色位數。

  • 搜索引擎:搜索引擎是提供信息查詢的工具,通過分析網站來源關鍵詞,來確定搜索引擎 用戶主要關注網站哪些方面。

廣告效果分析

廣告效果、性價比分析、成本分析、轉化率等

惡意點擊分析

損耗分析、防禦策略等等

用戶行為分析的維度

行為分析數據的記錄與整理

電子商務網站到手不是立刻開展優化,而是記錄之前的數據情況,記錄之後要進行一系列維度的數據整合。可以說,數據分析和整理做好對以後的優化有很大的幫助。我一直很強調基礎,我們做網站優化要善於記錄日誌,操作日誌,異常日誌都要有據可循。也許你會覺得一時很麻煩,但是會免去你以後的很多失誤。

舉個例子:除了基本的收錄、外鏈、錨文本、UV、關鍵詞排名等,你至少還要注意,訪客地區分布情況,頻道流量情況,頁面點擊行為等,而且要把搜索流量與廣告流量區分開。對於基礎的數據還要記錄主要競爭對手的。

關鍵詞分析

一個電子商務網站需要擁有大量的產品和目錄,同時海量的頁面信息。這些頁面是否能帶來搜索引擎流量取決於網站自身構架的良好性,頁面體驗與SEO優化做的到位程度有關。SEO優化怎麼樣,從網站的關鍵詞策略能大概分析的出,包括很多長尾布局,頻道關鍵詞以及首頁title的書寫。良好的關鍵詞策略是獲得大量長尾關鍵詞流量的利器!

所以前期對關鍵詞進行有效的整理,例如對首頁核心關鍵詞,頻道關鍵詞和重點的一些關鍵詞排名進行檢測和記錄,必要時要針對專題或者單頁面進行特別的seo優化處理。

數據分析

對於基礎的數據進行記錄是第一步要做的,但那是熱身。需要對具體的數據進行更加細致的分解,看到一個網站日PV 10W,日IP 5W並不能證明太多,我們需要分析更多的維度,例如,著陸頁面的跳出率情況,直接流量與總流量對比,端到端的ROI等等。

推廣流量與自然流量要做好區分,基本上我們所談及與seo有關的流量是自然流量部分,推廣流量中有直接流量,自然流量中也含有直接流量,這勢必造成數據上的誤導與混淆;所以要安裝監控代碼識別出來,必要的時候要使用第三方的數據分析工具(如GA.99click旗下的siteflow)。

網站易用性分析

你要了解網站如何呈現給用戶的,因為一切seo都是站在用戶角度,而不是你的角度,所以網站體驗非常重要。尤其對於一個電子商務網站來說,用戶體驗就是重中之重了。作為電商網站的運營或者seo來說,易用性體現在網站具有清晰的導航系統,方便的搜索系統與醒目的引導系統。三大系統結合起來,會使用戶有「流連忘返」的感覺。

用戶分析的主要目的

  • 把握網站整體布局顏色等。

  • 分析用戶行為數據進行網站調整。

  • 掌握大多數網站用戶心理。

  • 網站用戶行為策劃。

  • 思維活躍,隨時根據用戶與改變。

通過對用戶行為監測獲得的數據進行分析,可以讓企業更加詳細、清楚地了解用戶的行為習慣,從而找出網站、推廣渠道等企業營銷環境存在的問題,有助於企業發掘高轉化率頁面,讓企業的營銷更加精準、有效,提高業務轉化率,從而提升企業的廣告收益,實現銷量的提升。

Ⅵ 如何做用戶行為路徑分析

如何做用戶行為路徑分析

用戶行為路徑分析是互聯網行業特有的一類數據分析方法,它主要根據每位用戶在App或網站中的點擊行為日誌,分析用戶在App或網站中各個模塊的流轉規律與特點,挖掘用戶的訪問或點擊模式,進而實現一些特定的業務用途,如App核心模塊的到達率提升、特定用戶群體的主流路徑提取與瀏覽特徵刻畫,App產品設計的優化與改版等。

本文會對用戶行為路徑分析方法作一些簡單的探討,更多的偏向於一些路徑分析業務場景與技術手段的介紹,起到拋磚引玉的作用,歡迎致力於互聯網數據分析的朋友們拍磚與批評。以後有機會可以繼續介紹分享與實際業務結合較多的用戶行為路徑分析案例。

一、 路徑分析業務場景

用戶行為路徑分析的一個重要終極目的便是優化與提升關鍵模塊的轉化率,使得用戶可以便捷地依照產品設計的期望主流路徑直達核心模塊。具體在分析過程中還存在著以下的應用場景:

用戶典型路徑識別與用戶特徵分析

用戶特徵分析中常常使用的都是一些如性別、地域等人口統計數據或訂單價、訂單數等運營數據,用戶訪問路徑數據為我們了解用戶特徵打開了另一扇大門。例如對於一款圖片製作上傳分享的應用,我們可以通過用戶的App使用操作數據,來劃分出樂於製作上傳的創作型用戶,樂於點贊評論的互動型用戶,默默瀏覽看圖的潛水型用戶,以及從不上傳只會下載圖片的消費型用戶。

產品設計的優化與改進

路徑分析對產品設計的優化與改進有著很大的幫助,可以用於監測與優化期望用戶路徑中各模塊的轉化率,也可以發現某些冷僻的功能點。一款視頻創作分享型App應用中,從開始拍攝製作視頻到視頻的最終發布過程中,用戶往往會進行一系列的剪輯操作;通過路徑分析,我們可以清晰的看到哪些是用戶熟知並喜愛的編輯工具,哪些操作過於冗長繁瑣,這樣可以幫助我們針對性地改進剪輯操作模塊,優化用戶體驗。如果在路徑分析過程中用戶的創作數量與用戶被點贊、評論以及分享的行為密切相關,就可以考慮增強這款App的社交性,增強用戶黏性與創作慾望。

3、產品運營過程的監控

產品關鍵模塊的轉化率本身即是一項很重要的產品運營指標,通過路徑分析來監測與驗證相應的運營活動結果,可以方便相關人員認識了解運營活動效果。

二、 路徑分析數據獲取

互聯網行業對數據的獲取有著得天獨厚的優勢,路徑分析所依賴的數據主要就是伺服器中的日誌數據。用戶在使用App過程中的每一步都可以被記錄下來,這時候需要關注的便是優秀的布點策略,它應當與我們所關心的業務息息相關。這里可以推薦一下諸葛io,一款基於用戶洞察的精細化運營分析工具;將諸葛io的SDK集成到App或網站中,便能獲得應用內的所有用戶行為數據。事實上,諸葛io認為在每個App里,不是所有事件都有著同樣的價值,基於對核心事件的深度分析需求,諸葛io推薦大家使用層級化的自定義事件布點方式,每一個事件由三個層次組成的:事件(Event)、屬性(Key)和屬性值(Value)。同時,諸葛io還為開發者們提供數據監測布點咨詢服務,可以根據豐富的行業經驗為客戶提供個性化的事件布點咨詢和技術支持。

三、 漏斗模型與路徑分析的關系

以上提到的路徑分析與我們較為熟知的漏斗模型有相似之處,廣義上說,漏斗模型可以看作是路徑分析中的一種特殊情況,是針對少數人為特定模塊與事件節點的路徑分析。

漏斗模型通常是對用戶在網站或App中一系列關鍵節點的轉化率的描述,這些關鍵節點往往是我們人為指定的。例如我們可以看到某購物App應用的購買行為在諸葛io中的漏斗轉化情況。這款購物App平台上,買家從瀏覽到支付成功經歷了4個關鍵節點,商品瀏覽、加入購物車、結算、付款成功,從步驟1到步驟4,經歷了其關鍵節點的人群越來越少,節點的轉化率呈現出一個漏斗狀的情形,我們可以針對各個環節的轉化效率、運營效果及過程進行監控和管理,對於轉化率較低的環節進行針對性的深入分析與改進。其他的漏斗模型分析場景可以根據業務需求靈活運用,諸葛io平台中擁有十分強大的漏斗分析工具,是您充分發揮自己對於數據的想像力的平台,歡迎參看一個基於漏斗模型的分析案例《漏斗/留存新玩兒法》。

路徑分析與漏斗模型存在不同之處,它通常是對每一個用戶的每一個行為路徑進行跟蹤與記錄,在此基礎上分析挖掘用戶路徑行為特點,涉及到每一步的來源與去向、每一步的轉化率。可以說,漏斗模型是事先的、人為的、主動的設定了若干個關鍵事件節點路徑,而路徑分析是探索性的去挖掘整體的行為路徑,找出用戶的主流路徑,甚至可能發現某些事先不為人知的有趣的模式路徑。從技術手段上來看,漏斗模型簡單直觀計算並展示出相關的轉化率,路徑分析會涉及到一些更為廣泛的層面。

四、路徑分析常見思路與方法

1、樸素的遍歷統計與可視化分析探索

通過解析布點獲得的用戶行為路徑數據,我們可以用最簡單與直接的方式將每個用戶的事件路徑點擊流數據進行統計,並用數據可視化方法將其直觀地呈現出來。D3.js是當前最流行的數據可視化庫之一,我們可以利用其中的Sunburst Partition來刻畫用戶群體的事件路徑點擊狀況。從該圖的圓心出發,層層向外推進,代表了用戶從開始使用產品到離開的整個行為統計;sunburst事件路徑圖可以快速定位用戶的主流使用路徑。通過提取特定人群或特定模塊之間的路徑數據,並使用sunburst事件路徑圖進行分析,可以定位到更深層次的問題。靈活使用sunburst路徑統計圖,是我們在路徑分析中的一大法寶。

諸葛io不僅能夠便捷獲取布點數據,也為客戶提供了個性化的sunburst事件路徑圖分析,並可為客戶產品製作定製化的產品分析報告。

2、基於關聯分析的序列路徑挖掘方法

提到關聯規則分析,必然免不了數據挖掘中的經典案例「啤酒與尿布」。暫且不論「啤酒與尿布」是不是Teradata的一位經理胡編亂造吹噓出來的「神話故事」,這個案例在一定程度上讓人們理解與懂得了購物籃分析(關聯分析)的流程以及背後所帶來的業務價值。將超市的每個客戶一次購買的所有商品看成一個購物籃,運用關聯規則演算法分析這些存儲資料庫中的購買行為數據,即購物籃分析,發現10%的顧客同事購買了尿布與啤酒,且在所有購買了尿布的顧客中,70%的人同時購買了啤酒。於是超市決定將啤酒與尿布擺放在一起,結果明顯提升了銷售額。

我們在此不妨將每個用戶每次使用App時操作所有事件點看成「購物籃」中的「一系列商品」,與上面提到的購物籃不同的是,這里的所有事件點擊行為都是存在嚴格的前後事件順序的。我們可以通過改進關聯規則中的Apriori或FP-Growth演算法,使其可以挖掘存在嚴格先後順序的頻繁用戶行為路徑,不失為一種重要的用戶路徑分析思路。我們可以仔細考量發掘出來的規則序列路徑所體現的產品業務邏輯,也可以比較分析不同用戶群體之間的規則序列路徑。

社會網路分析(或鏈接分析)

早期的搜索引擎主要基於檢索網頁內容與用戶查詢的相似性或者通過查找搜索引擎中被索引過的頁面為用戶查找相關的網頁,隨著90年代中後期互聯網網頁數量的爆炸式增長,早期的策略不再有效,無法對大量的相似網頁給出合理的排序搜索結果。現今的搜索引擎巨頭如Google、網路都採用了基於鏈接分析的搜索引擎演算法來作為這個問題解決方法之一。網頁與網頁之間通過超鏈接結合在一起,如同微博上的社交網路通過關注行為連接起來,社交網路中有影響力很大的知名權威大V們,互聯網上也存在著重要性或權威性很高的網頁。將權威性較高的網頁提供到搜索引擎結果的前面,使得搜索的效果更佳。

我們將社交網路中的人看作一個個節點,將互聯網中的網頁看作一個個節點,甚至可以將我們的App產品中的每一個模塊事件看作一個個節點,節點與節點之間通過各自的方式連接組成了一個特定的網路圖,以下將基於這些網路結構的分析方法統稱為社會網路分析。

社會網路分析中存在一些較為常見的分析方法可以運用到我們的路徑分析中來,如節點的中心性分析,節點的影響力建模,社區發現等。通過中心性分析,我們可以去探索哪些模塊事件處於中心地位,或者作為樞紐連接了兩大類模塊事件,或者成為大多數模塊事件的最終到達目的地。通過社區發現,我們可以去探索這個社會網路中是否存在一些「小圈子」,即用戶總是喜歡去操作的一小部分行為路徑,而該部分路徑又與其他大部分模塊相對獨立。

以上是小編為大家分享的關於如何做用戶行為路徑分析的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅶ 如何分析網站的訪問路徑

從過去所使用的網站分析工具來看,Ominiture Site Catalyst的訪問路徑分析功能無疑是非常強大的,但易用性並不是太好,圖表也不是很直觀。而老版的Google Analytics常常被人詬病的一點是路徑分析的功能太弱,目標轉換可視化報告提供了一些訪問路徑轉換的信息,但你必須預先把轉換路徑設置好。想當初一件比較搞笑的事情是,對於路徑分析與活動跟蹤,我們使用的是Site Catalyst的數據,在其他方面我們則使用GA的數據。而現在在GA新版中,增加了用戶訪問路徑的流可視化圖表,可以直觀地展示了用戶的訪問路徑信息,這個免費工具的訪問路徑分析功能得到了大大的加強。流可視化報告功能很好很強大,但使用Google Analytics作路徑分析也不只是只有流可視化報告這一種方法,以下是一些訪問路徑分析中常用的報告與功能,大家可以根據分析需求選擇合適的分析方法。另外,也可以藉助一些第三方工具如PadiTrack來完成訪問轉換路徑的分析。 一、訪客流可視化報告 首推的當然還是訪客流可視化報告。這是Google Analytics新版重磅推出的強大功能。流可視化報告使用甘特圖直觀地展示了訪問者在網站上的訪問路徑。報告中的信息包括訪問來源、用戶瀏覽過的各個頁面、以及用戶會在哪裡退出你的網站。渠道可視化報告中值得稱道的一部分是節點概念的提出。一個節點可以是網站上的一個網頁一組頁面。Google Analytics會把類似的網頁作自動分組或是你自己可以設置條件對頁面分組。這樣你可以查看通過這些類似網頁的訪問路徑,而不是查看通過你的網站上每一個頁面的訪問路徑。這大大簡化了訪客流的可視化,與其他網站分析工具的傳統路徑分析報告相比,這是一個巨大的進步。 不過用戶流報告也有著自身的缺點,因為報告中涉及的數據量過大,對於流量偏大的網站很容易生成數據取樣的報告,不過如果你不是追求非常准確的轉換率數值,而是想看一下大概的數據或對比一下不同時間段的轉換率,這一報告的數據已足夠支持你的決策。 二、渠道可視化報告 如果你想要更准確的路徑轉換數據,建議還是使用渠道可視化報告。渠道分析(有時也被稱為路徑分析)是目標報告的一個子板塊。如果你給目標設置了轉化渠道,Google Analytics的渠道可視化報告將以漏斗圖的形式向你展示用戶訪問路徑中每一步的轉化及退出數據,這有助於你直觀地查看訪問者是如何到達(或沒有到達)你設置的目標,從而可以對有異常的轉換步驟展開分析。�0�2 渠道可視化可以讓你對你的渠道頁面的說服力進行評估,也就是說,現在的渠道頁面是否能引導用戶進入下一步,是否能讓用戶更加接近轉化目標。

Ⅷ 如何使用nginx給自己開發的服務配置域名,讓外網用戶可以訪問

如何給自己開發的服務配置域名,讓外網用戶可以訪問?
解決這個問題需要有域名(要解析),伺服器和自己的服務
================================================
以上可以條件都具備之後,修改伺服器上的nginx配置即可。
修改nginx配置如下:
原配置(默認配置):

server {
listen 80;
server_name localhost;

}

修改後配置:

server {
listen 80;
server_name 你的域名.cn;

}

作用是當用戶訪問域名"http://你的域名.cn"時調轉到127.0.0.1:8989上
同時也可以指定具體的路徑如下:

server {
listen 80;
server_name 你的域名.cn;

}

作用是當用戶訪問路徑"http://你的域名.cn/start"時調轉到127.0.0.1:8989/home/start上

linux修改用戶默認訪問路徑和固定路徑

vi /etc/passwd 象我這么改就行了。
guest:x:502:502::/ftp/guest:/bin/bash

Ⅹ 如何分析用戶的訪問轉換路徑

從過去所使用的網站分析工具來看,Ominiture Site Catalyst的訪問路徑分析功能無疑是非常強大的,但易用性並不是太好,圖表也不是很直觀。而老版的Google Analytics常常被人詬病的一點是路徑分析的功能太弱,目標轉換可視化報告提供了一些訪問路徑轉換的信息,但你必須預先把轉換路徑設置好。想當初一件比較搞笑的事情是,對於路徑分析與活動跟蹤,我們使用的是Site Catalyst的數據,在其他方面我們則使用GA的數據。而現在在GA新版中,增加了用戶訪問路徑的流可視化圖表,可以直觀地展示了用戶的訪問路徑信息,這個免費工具的訪問路徑分析功能得到了大大的加強。流可視化報告功能很好很強大,但使用Google Analytics作路徑分析也不只是只有流可視化報告這一種方法,以下是一些訪問路徑分析中常用的報告與功能,大家可以根據分析需求選擇合適的分析方法。另外,也可以藉助一些第三方工具如PadiTrack來完成訪問轉換路徑的分析。 一、訪客流可視化報告 首推的當然還是訪客流可視化報告。這是Google Analytics新版重磅推出的強大功能。流可視化報告使用甘特圖直觀地展示了訪問者在網站上的訪問路徑。報告中的信息包括訪問來源、用戶瀏覽過的各個頁面、以及用戶會在哪裡退出你的網站。渠道可視化報告中值得稱道的一部分是節點概念的提出。一個節點可以是網站上的一個網頁一組頁面。Google Analytics會把類似的網頁作自動分組或是你自己可以設置條件對頁面分組。這樣你可以查看通過這些類似網頁的訪問路徑,而不是查看通過你的網站上每一個頁面的訪問路徑。這大大簡化了訪客流的可視化,與其他網站分析工具的傳統路徑分析報告相比,這是一個巨大的進步。 不過用戶流報告也有著自身的缺點,因為報告中涉及的數據量過大,對於流量偏大的網站很容易生成數據取樣的報告,不過如果你不是追求非常准確的轉換率數值,而是想看一下大概的數據或對比一下不同時間段的轉換率,這一報告的數據已足夠支持你的決策。 二、渠道可視化報告 如果你想要更准確的路徑轉換數據,建議還是使用渠道可視化報告。渠道分析(有時也被稱為路徑分析)是目標報告的一個子板塊。如果你給目標設置了轉化渠道,Google Analytics的渠道可視化報告將以漏斗圖的形式向你展示用戶訪問路徑中每一步的轉化及退出數據,這有助於你直觀地查看訪問者是如何到達(或沒有到達)你設置的目標,從而可以對有異常的轉換步驟展開分析。02 渠道可視化可以讓你對你的渠道頁面的說服力進行評估,也就是說,現在的渠道頁面是否能引導用戶進入下一步,是否能讓用戶更加接近轉化目標。

熱點內容
我的世界伺服器咋開外掛 發布:2024-03-29 01:07:45 瀏覽:454
sql寫報表 發布:2024-03-29 01:03:23 瀏覽:304
家用伺服器怎麼選 發布:2024-03-29 00:49:18 瀏覽:400
Ap6510dn如何配置 發布:2024-03-29 00:38:47 瀏覽:332
安卓和蘋果哪個更佔用內存 發布:2024-03-29 00:37:02 瀏覽:423
編譯錯誤算bug嗎 發布:2024-03-29 00:23:03 瀏覽:33
c語言干什麼 發布:2024-03-29 00:05:35 瀏覽:314
香港中轉伺服器搭建 發布:2024-03-29 00:05:16 瀏覽:673
安卓手機怎麼在桌面上顯示鍾表 發布:2024-03-28 23:48:22 瀏覽:5
分析代碼能編譯嗎 發布:2024-03-28 23:48:16 瀏覽:767