色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
电子发烧友
开通电子发烧友VIP会员 尊享10大特权
海量资料免费下载
精品直播免费看
优质内容免费畅学
课程9折专享价
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

關于深度學習被濫用的調查淺析

新機器視覺 ? 來源:InfoQ 中文站 ? 作者:Michael Grogan ? 2021-04-26 14:23 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

在某些情況下,神經網絡之類模型的表現可能會勝過更簡單的模型,但很多情況下事情并不是這樣的。

打個比方:假設你需要購買某種交通工具來跑運輸,如果你經常需要長距離運輸大型物品,那么, 購買卡車是很劃算的投資;但如果你只是要去本地超市買點牛奶,那么買一輛卡車就太浪費了。一輛汽車(如果你關心氣候變化的話,甚至可以買一輛自行車)也足以完成上述任務。

深度學習的使用場景也開始遇到這種問題了:我們假設它們的性能優于簡單模型,然后把相關數據一股腦兒地塞給它們。此外,我們在應用這些模型時往往并沒有對相關數據有適當的理解;比如說我們沒有意識到,如果對數據有直觀的了解,就不必進行深度學習。

任何模型被裝在黑匣子里來分析數據時,總是會存在危險,深度學習家族的模型也不例外。

時間序列分析我最常用的是時間序列分析,因此我們來考慮一個這方面的例子。

假設一家酒店希望預測其在整個客戶群中收取的平均每日費用(或每天的平均費用)——ADR。每位客戶的平均每日費用是每周開銷的平均值。

LSTM 模型的配置如下:

model = tf.keras.Sequential()

model.add(LSTM(4, input_shape=(1, lookback)))

model.add(Dense(1))

model.compile(loss=‘mean_squared_error’, optimizer=‘adam’)

history=model.fit(X_train, Y_train, validation_split=0.2, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)

下面是預測與實際的每周 ADR:

2ada365c-a648-11eb-aece-12bb97331649.jpg

獲得的 RMSE 為 31,均值 160。RMSE(均方根誤差)的大小是平均 ADR 大小的 20%。誤差并不算高,但不得不承認,神經網絡的目的是盡可能獲得比其他模型更高的準確度,所以這個結果還是有些令人失望。

此外,這個 LSTM 模型是一個一步預測——意味著如果沒有可用的時間 t 之前的所有數據,該模型就無法進行長期預測。

也就是說,我們是不是太急著對數據應用 LSTM 模型了呢?

我們先回到出發點,首先對數據做一個全面的分析。

下面是 ADR 波動的 7 周移動平均值:

2b066ee8-a648-11eb-aece-12bb97331649.jpg

當數據通過 7 周的移動平均值進行平滑處理后,我們可以清楚地看到季節性模式的證據。

我們來仔細看看數據的自相關函數。

2b3c6f7a-a648-11eb-aece-12bb97331649.jpg

我們可以看到,峰值相關性(在一系列負相關性之后)滯后 52,表明數據中存在年度季節屬性。

有了這一信息后,我們可以使用 pmdarima 配置 ARIMA 模型來預測 ADR 波動的最后 15 周,并自動選擇 p、d、q 坐標以最小化赤池量信息準則。

》》》 Arima_model=pm.auto_arima(train_df, start_p=0, start_q=0, max_p=10, max_q=10, start_P=0, start_Q=0, max_P=10, max_Q=10, m=52, stepwise=True, seasonal=True, information_criterion=‘aic’, trace=True, d=1, D=1, error_action=‘warn’, suppress_warnings=True, random_state = 20, n_fits=30)Performing stepwise search to minimize aic

ARIMA(0,1,0)(0,1,0)[52] : AIC=422.399, Time=0.27 sec

ARIMA(1,1,0)(1,1,0)[52] : AIC=inf, Time=16.12 sec

ARIMA(0,1,1)(0,1,1)[52] : AIC=inf, Time=19.08 sec

ARIMA(0,1,0)(1,1,0)[52] : AIC=inf, Time=14.55 sec

ARIMA(0,1,0)(0,1,1)[52] : AIC=inf, Time=11.94 sec

ARIMA(0,1,0)(1,1,1)[52] : AIC=inf, Time=16.47 sec

ARIMA(1,1,0)(0,1,0)[52] : AIC=414.708, Time=0.56 sec

ARIMA(1,1,0)(0,1,1)[52] : AIC=inf, Time=15.98 sec

ARIMA(1,1,0)(1,1,1)[52] : AIC=inf, Time=20.41 sec

ARIMA(2,1,0)(0,1,0)[52] : AIC=413.878, Time=1.01 sec

ARIMA(2,1,0)(1,1,0)[52] : AIC=inf, Time=22.19 sec

ARIMA(2,1,0)(0,1,1)[52] : AIC=inf, Time=25.80 sec

ARIMA(2,1,0)(1,1,1)[52] : AIC=inf, Time=28.23 sec

ARIMA(3,1,0)(0,1,0)[52] : AIC=414.514, Time=1.13 sec

ARIMA(2,1,1)(0,1,0)[52] : AIC=415.165, Time=2.18 sec

ARIMA(1,1,1)(0,1,0)[52] : AIC=413.365, Time=1.11 sec

ARIMA(1,1,1)(1,1,0)[52] : AIC=415.351, Time=24.93 sec

ARIMA(1,1,1)(0,1,1)[52] : AIC=inf, Time=21.92 sec

ARIMA(1,1,1)(1,1,1)[52] : AIC=inf, Time=30.36 sec

ARIMA(0,1,1)(0,1,0)[52] : AIC=411.433, Time=0.59 sec

ARIMA(0,1,1)(1,1,0)[52] : AIC=413.422, Time=11.57 sec

ARIMA(0,1,1)(1,1,1)[52] : AIC=inf, Time=23.39 sec

ARIMA(0,1,2)(0,1,0)[52] : AIC=413.343, Time=0.82 sec

ARIMA(1,1,2)(0,1,0)[52] : AIC=415.196, Time=1.63 sec

ARIMA(0,1,1)(0,1,0)[52] intercept : AIC=413.377, Time=1.04 sec

Best model: ARIMA(0,1,1)(0,1,0)[52]

Total fit time: 313.326 seconds

根據上面的輸出,ARIMA(0,1,1)(0,1,0)[52] 是 AIC 的最佳擬合模型。使用這個模型,對于 160 的平均 ADR,可獲得 10 的 RMSE。

這比 LSTM 實現的 RMSE 要低得多(這是一件好事),僅占均值大小的 6%多。

對數據進行適當的分析后,人們會認識到,數據中存在的年度季節屬性可以讓時間序列更具可預測性,而使用深度學習模型來嘗試預測這種屬性在很大程度上是多余的。

回歸分析:預測客戶 ADR 值我們換個角度來討論上述問題。

現在我們不再嘗試預測平均每周 ADR,而是嘗試預測每個客戶的 ADR 值。

為此我們使用兩個基于回歸的模型:

線性 SVM(支持向量機)

基于回歸的神經網絡

兩種模型均使用以下特征來預測每個客戶的 ADR 值:

IsCanceled:客戶是否取消預訂

country:客戶的原籍國

marketsegment:客戶的細分市場

deposittype:客戶是否已支付訂金

customertype:客戶類型

rcps:所需的停車位

arrivaldateweekno:到達的星期數

我們使用平均絕對誤差作為效果指標,來對比兩個模型相對于平均值獲得的 MAE。

線性支持向量機這里定義了 epsilon 為 0.5 的 LinearSVR,并使用訓練數據進行了訓練:

svm_reg_05 = LinearSVR(epsilon=0.5)

svm_reg_05.fit(X_train, y_train)

現在使用測試集中的特征值進行預測:

》》》 svm_reg_05.predict(atest)array([ 81.7431138 , 107.46098525, 107.46098525, 。.., 94.50144931,

94.202052 , 94.50144931])

這是相對于均值的均值絕對誤差:

》》》 mean_absolute_error(btest, bpred)

30.332614341027753》》》 np.mean(btest)

105.30446539770578

MAE 是均值大小的 28%。讓我們看看基于回歸的神經網絡是否可以做得更好。

基于回歸的神經網絡神經網絡的定義如下:

model = Sequential()

model.add(Dense(8, input_dim=8, kernel_initializer=‘normal’, activation=‘elu’))

model.add(Dense(2670, activation=‘elu’))

model.add(Dense(1, activation=‘linear’))

model.summary()

使用的批大小是 150,用 30 個 epoch 訓練模型:

model.compile(loss=‘mse’, optimizer=‘adam’, metrics=[‘mse’,‘mae’])

history=model.fit(xtrain_scale, ytrain_scale, epochs=30, batch_size=150, verbose=1, validation_split=0.2)

predictions = model.predict(xval_scale)

現在將測試集的特征輸入到模型中,以下是 MAE 和平均值:

》》》 mean_absolute_error(btest, bpred)

28.908454264679218》》》 np.mean(btest)

105.30446539770578

我們看到,MAE 僅僅比使用 SVM 所獲得的 MAE 低一點。因此,當線性 SVM 模型顯示出幾乎相同的準確度時,很難證明使用神經網絡來預測客戶 ADR 是合適的選項。

無論如何,用于“解釋”ADR 的特征選擇之類的因素比模型本身有著更大的相關性。俗話說,“進垃圾,出垃圾”。如果特征選取很爛,模型輸出也會很差。

在上面這個例子里,盡管兩個回歸模型都顯示出一定程度的預測能力,但很可能要么 1)選擇數據集中的其他特征可以進一步提高準確性,要么 2)ADR 的變量太多,對數據集中特征的影響太大。例如,數據集沒有告訴我們關于每個客戶收入水平的任何信息,這些因素將極大地影響他們每天的平均支出。

結論

在上面的兩個示例中我們已經看到,使用“更輕”的模型已經能夠匹配(或超過)深度學習模型所實現的準確性。

在某些情況下,數據可能非常復雜,需要“從頭開始”在數據中使用算法學習模式,但這往往是例外,而不是規則。

對于任何數據科學問題,關鍵是首先要了解我們正在使用的數據,模型的選擇往往是次要的。

可以在此處找到上述示例的數據集和 Jupyter 筆記本。
編輯:lyn

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 神經網絡
    +關注

    關注

    42

    文章

    4814

    瀏覽量

    104394
  • 深度學習
    +關注

    關注

    73

    文章

    5569

    瀏覽量

    123061

原文標題:深度學習正在被濫用

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 0人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    自動駕駛中Transformer大模型會取代深度學習嗎?

    [首發于智駕最前沿微信公眾號]近年來,隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語言模型在生成文本、對話交互等領域的驚艷表現,“Transformer架構是否正在取代傳統深度學習”這一話題一直
    的頭像 發表于 08-13 09:15 ?543次閱讀
    自動駕駛中Transformer大模型會取代<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>嗎?

    軍事應用中深度學習的挑戰與機遇

    人工智能尤其是深度學習技術的最新進展,加速了不同應用領域的創新與發展。深度學習技術的發展深刻影響了軍事發展趨勢,導致戰爭形式和模式發生重大變化。本文將概述
    的頭像 發表于 02-14 11:15 ?589次閱讀

    BP神經網絡與深度學習的關系

    BP神經網絡與深度學習之間存在著密切的關系,以下是對它們之間關系的介紹: 一、BP神經網絡的基本概念 BP神經網絡,即反向傳播神經網絡(Backpropagation Neural Network
    的頭像 發表于 02-12 15:15 ?977次閱讀

    微軟遭法國反壟斷機構調查

    密切關注微軟在搜索引擎聯盟這一細分市場的行為,懷疑其可能濫用了市場主導地位。為此,監管機構已向微軟的多家競爭對手發出問詢,以收集關于雙方協議的具體信息。 此次調查的重點在于,微軟是否通過向依賴必應搜索庫的小
    的頭像 發表于 02-12 11:07 ?638次閱讀

    英偉達中國立案調查!涉嫌違反反壟斷法,最新回應!

    英偉達在出口管制合規與競爭合規的雙重要求,以及高額罰款面前,可能將被迫進行市場選擇。英偉達立案調查!01英偉達回應反壟斷調查中國仍是其重要支撐12月9日,據市場監管總局發布公告,近日,因英偉達公司
    的頭像 發表于 12-11 01:07 ?865次閱讀
    英偉達<b class='flag-5'>被</b>中國立案<b class='flag-5'>調查</b>!涉嫌違反反壟斷法,最新回應!

    英偉達立案調查 英偉達回應反壟斷調查

    英偉達立案調查!?國家市場監督管理總局在12 月 9 日晚宣布,英偉達公司涉嫌違反《中華人民共和國反壟斷法》及《市場監管總局關于附加限制性條件批準英偉達公司收購邁絡思科技有限公司股權案反壟斷審查
    的頭像 發表于 12-10 15:03 ?569次閱讀

    GPU在深度學習中的應用 GPUs在圖形設計中的作用

    。 GPU的并行計算能力 GPU最初設計用于處理圖形和圖像的渲染,其核心優勢在于能夠同時處理成千上萬的像素點。這種并行處理能力使得GPU非常適合執行深度學習中的大規模矩陣運算。在深度
    的頭像 發表于 11-19 10:55 ?1729次閱讀

    NPU在深度學習中的應用

    隨著人工智能技術的飛速發展,深度學習作為其核心驅動力之一,已經在眾多領域展現出了巨大的潛力和價值。NPU(Neural Processing Unit,神經網絡處理單元)是專門為深度學習
    的頭像 發表于 11-14 15:17 ?2126次閱讀

    Pytorch深度學習訓練的方法

    掌握這 17 種方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度學習訓練。
    的頭像 發表于 10-28 14:05 ?724次閱讀
    Pytorch<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學習</b>訓練的方法

    GPU深度學習應用案例

    能力,可以顯著提高圖像識別模型的訓練速度和準確性。例如,在人臉識別、自動駕駛等領域,GPU廣泛應用于加速深度學習模型的訓練和推理過程。 二、自然語言處理 自然語言處理(NLP)是深度
    的頭像 發表于 10-27 11:13 ?1575次閱讀

    激光雷達技術的基于深度學習的進步

    信息。這使得激光雷達在自動駕駛、無人機、機器人等領域具有廣泛的應用前景。 二、深度學習技術的發展 深度學習是機器學習的一個分支,它通過模擬人
    的頭像 發表于 10-27 10:57 ?1154次閱讀

    FPGA加速深度學習模型的案例

    FPGA(現場可編程門陣列)加速深度學習模型是當前硬件加速領域的一個熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學習模型的案例: 一、基于FPGA的AlexNet卷積運算加速 項目名稱
    的頭像 發表于 10-25 09:22 ?1335次閱讀

    AI大模型與深度學習的關系

    AI大模型與深度學習之間存在著密不可分的關系,它們互為促進,相輔相成。以下是對兩者關系的介紹: 一、深度學習是AI大模型的基礎 技術支撐 :深度
    的頭像 發表于 10-23 15:25 ?3038次閱讀

    深度學習GPU加速效果如何

    圖形處理器(GPU)憑借其強大的并行計算能力,成為加速深度學習任務的理想選擇。
    的頭像 發表于 10-17 10:07 ?669次閱讀

    FPGA做深度學習能走多遠?

    的發展前景較為廣闊,但也面臨一些挑戰。以下是一些關于 FPGA 在深度學習中應用前景的觀點,僅供參考: ? 優勢方面: ? 高度定制化的計算架構:FPGA 可以根據深度
    發表于 09-27 20:53
    主站蜘蛛池模板: 欧美sm极限捆绑bd | 97精品视频 | 天堂成人在线观看 | 亚洲无在线观看 | 国产精品七区 | 在线观看黄av | 丁香六月激情综合 | 日韩欧美视频在线免费观看 | 色婷婷综合久久久久中文 | 肥熟一91porny丨九色丨 | 天天综合天天做天天综合 | 亚洲青青草原 | 无遮无挡三级动态图 | 国色天香精品一卡2卡3卡 | 成人免费看黄 | 国产露脸精品国产沙发 | 羞羞色男人的天堂 | 国产成人亚洲综合色婷婷 | www激情网com | 国产日韩在线看 | 久久久毛片 | 九九热在线视频 | 青青视频网 | 亚洲激情片 | 99精品无人区乱码在线观看 | 国产日产欧产精品精品首页 | 大桥未久av一区二区三区 | 中文在线观看免费高清 | 亚洲女人初尝黑人巨大 | 国产欧美69久久久久久9龙 | 强行挺进熟睡少妇av | 波多野结衣乳巨码无在线 | 一本色道久久综合亚洲精品小说 | 毛片h| 日日摸日日 | 久久久国产一区二区三区 | 欧美一区二区三区久久精品 | 久久久久国色av免费看图片 | 2018av天堂在线视频精品观看 | 久久成人免费网 | 在线爽 | 2020天天谢天天吃天天麻豆v | 91偷拍富婆spa盗摄在线 | 不卡的av片| 国产免费又爽又色又粗视频 | 国产va在线观看免费 | 亚洲欧美日韩久久一区二区 | 亚洲成av人片一区二区三区 | 久久资源365| 日本免费一二三区视频 | 中国黄色网址 | 精品国产性色无码av网站 | 成人啪啪178| 国产精品对白久久久久粗 | 久久9精品区-无套内射无码 | 亚洲黄色片子 | 少妇做爰免费视频网站色黄 | 国产精品久久久久久52avav | 少妇扒开双腿自慰出白浆 | 国产顶级熟妇高潮xxxxx | 午夜理论片yy6080私人影院 | 久久久久不卡 | 国产激情久久久 | 国产福利在线永久视频 | 草草夜色精品国产噜噜竹菊 | 欧美一区二区三区视频 | 午夜乱蜜桃久久久乱 | 日韩三级理论 | 久久久久久亚洲精品中文字幕 | 一本大道无码人妻精品专区 | 亚洲五月六月 | 欧美专区在线视频 | 亚洲日韩av无码一区二区三区人 | 成人高清在线 | 日韩综合网站 | 国产精品久久久久久影视 | 国产人成在线视频 | 狼色精品人妻在线视频 | 精品成人免费视频 | 精品国内自产拍在线观看视频 | 国产又黄又大视频 | 免费夜色污私人影院在线观看 | 一区二区三区四区在线视频 | 在线免费黄色av | 高跟肉丝丝袜呻吟啪啪网站av | 中文字幕在线亚洲 | 国产在线精品一区二区三区不卡 | 亚州视频在线 | av资源免费观看 | 99国产精品久久久久99打野战 | 久久久久久久久免费看无码 | 国产精品一二三区成毛片视频 | 久久精品女人毛片国产 | 亚洲激情五月 | 一本到视频 | 国产无遮挡又黄又爽在线观看 | 色综合久久久久综合一本到桃花网 | 国产精品国产三级国产专区51区 | 污污视频网站在线 | 91精品国产高清一区二区三区蜜臀 | 国产色影院 | 国产精品成人免费视频一区二区 | 国产剧情av麻豆香蕉精品 | 久久久中精品2020中文 | 99久久久久久 | 亚洲日本va中文字幕久久 | 夜夜躁狠狠躁日日躁视频 | 天天躁夜夜躁狠狠躁2020色戒 | 肉体裸交137日本大胆摄影 | 欧美专区在线观看 | 久久黄色| 欧美日韩另类一区二区 | 少妇翘臀亚洲精品av图片 | 亚洲4444| 国产91在线精品 | 亚洲国产精品特色大片观看完整版 | 超碰8| 亲子伦一区二区三区观看方式 | 成人午夜亚洲精品无码网站 | 图书馆的女友动漫在线观看 | 女的被弄到高潮娇喘喷水视频 | 亚洲性喷水| 九色琪琪久久综合网天天 | 老牛影视免费一区二区 | 又黄又爽又猛1000部a片 | 亚洲欧洲美洲精品一区二区三区 | 国产良妇出轨视频在线观看 | 亚洲精品乱码久久久久久按摩观 | 日本少妇高潮喷水视频 | 北条麻妃在线一区二区免费播放 | 麻豆视频在线观看免费软件 | cao在线视频 | 欧美又粗大人妖一进一出 | 亚洲黄色片网站 | 免费吸乳羞羞网站视频 | 国产精品久久久久久久久久妞妞 | 国产理论一区二区三区 | 国产精品毛片va一区二区三区 | 俄罗斯丰满熟妇hd | 国产原创av在线 | www.91亚洲 | 日韩精品卡通动漫网站 | 精品国产一区二区三区麻豆 | 精品成人网 | 视频一区二区三区四区五区 | 福利一区福利二区 | 色图av | 草逼视频免费看 | 337p日本欧洲亚洲大胆艺术图 | 五月婷婷激情网 | 午夜免费播放观看在线视频 | 国产精品久久久久久久久久久久人四虎 | 国产精品农村妇女bbw | 精品成人av一区二区三区 | 丰满大乳伦理少妇 | 亚洲乳大丰满中文字幕 | 暴力强奷在线播放无码 | 日韩一区精品视频一区二区 | 国产精品99蜜臀久久不卡二区 | 可以直接免费观看的av网站 | 波多野结衣黄色 | 在线观看毛片网站 | 天天色影网 | 欧美一区二区三区黄色 | 男女洗澡视频网站 | eeuss鲁片一区二区三区69 | 亚洲va欧美| 男女深夜福利 | 露脸叫床粗话东北少妇 | 亚洲精品久久久久久婷婷 | 九九精品国产 | 国产精品亚洲综合一区二区三区 | 免费又色又爽又黄的成人用品 | 极品少妇xxxx精品少妇小说 | 欧洲美女黑人粗性暴交 | 婷婷精品国产一区二区三区日韩 | 麻豆视频在线观看免费软件 | 女教师高潮黄又色视频 | 亚洲精品福利 | gogo肉体亚洲高清在线视 | 国产视频在 | 不卡影院av | 99久久国产综合 | 欧美人与善在线com 久久精品人人做人人综合 国产特级毛片aaaaaa高潮流水 | 欧美一区二区三 | 欧美成在线观看 | xxxⅹ少妇少妇xxxx | 少妇喷潮明星 | 久9在线| 韩国美女福利视频 | 性仑少妇av啪啪a毛片 | 天天爽夜夜爽国产精品视频 | 久久日韩乱码一二三四区别 | 1区2区3区高清视频 日本肥老妇色xxxxx日本老妇 | 成人性视频免费看的鲁片 | 69av导航| 伊人久久久久久久久久久 | 国产精品一区二区毛片 | 国产精品久久久久久久久齐齐 | 欧美日韩在线一区 | 日本一区二区三区高清在线观看 | 国产成人精品久久 | 妺妺窝人体色www看人体 | 国产精品一区二区在线播放 | 日av一区| 美女又爽又黄 | 日韩男女视频 | 亚洲国产美女精品久久久 | 欧美日韩精品亚洲精品 | 男ji大巴进入女人的视频小说 | 不卡一区二区在线 | 亚洲精品免费在线 | 成 人免费va视频 | 亚洲色偷拍区另类无码专区 | 亚洲国产欧美日本视频 | a欧美在线 | 国产特黄级aaaaa片免 | 国产精品久久一区二区三区 | 少妇高潮惨叫久久久久久 | 野外做受又硬又粗又大视频√ | 在线97| 不卡中文字幕在线 | 熟妇人妻无码xxx视频 | 免费看一级黄色大全 | 亚洲综合精品 | 国产夫妇肉麻对白 | 成人无码视频 | 欧美国产日韩在线视频 | h狠狠躁死你h出轨高h | 中文字幕日产每天更新40 | 日韩欧美亚洲综合久久 | 91超碰在线免费观看 | 亚洲精品入口 | 怡红院久久| 麻豆精品在线播放 | 日韩中文一区 | 亚洲午夜精品久久久久久 | 欧美一区二区三区久久久 | 热玖玖| 欧洲亚洲精品久久久久 | 欧美乱妇18p | 麻豆成人免费 | 免费麻豆av | 精品在线视频一区二区 | 日本乱妇乱子视频 | 日韩av在线免费 | 中文字幕 欧美激情 | www.色图| 国产精品久久久18成人 | 女人与拘做受全过程免费视频 | 2000xxx亚洲精品 | 台湾a级片 | 综合五月激情二区视频 | jizz国产老头老太婆 | 亚洲色欲色欲www | 免费精品午夜 | 色妞网站 | 国产精品不卡视频 | 337p人体粉嫩久久久红粉影视 | 亲子伦一区二区三区观看方式 | 色欧美片视频在线观看 | 成人影视免费 | 中文字幕在线免费看 | 亚洲熟女综合一区二区三区 | 在线亚洲综合 | 国产精品欧美一区乱破 | 成人做爰69片免费看网站 | 一卡二卡三卡在线 | 一本大道久久a久久综合婷婷 | 黑人操亚洲人 | 天堂在线观看av | 亚洲最大黄色 | 妖精视频一区二区三区 | 免费v片在线观看 | 亚洲色图第三页 | 国产精品美女www爽爽爽视频 | 俄罗斯videodesxo极品 | 黄色片网站在线看 | 在线观看日韩欧美 | 少妇av一区二区三区 | 午夜激情福利视频 | 免费看毛片基地 | 亚洲精品国产成人 | 老局长的粗大高h | 午夜国产精品国产自线拍免费人妖 | 精品无码一区二区三区爱欲 | 日本无遮挡吸乳视频 | 色综合天天综合网国产 | 91在线播 | 日韩一级黄色 | 国产精品久久久久久久久久久新郎 | 少妇午夜性影院私人影院软件 | 亚洲一卡二卡三卡四卡在线看 | jzzijzzij日本成熟丰满 | 老湿机香蕉久久久久久 | 日本少妇喂奶视频 | 青青草原亚洲 | 韩国美女主播娇喘乳奶摇 | 九九综合九九综合 | 亚洲va久久久噜噜噜久久男同 | 99re这里只有精品在线 | 丰满岳乱妇在线观看视频国产 | 男女啪啪做爰高潮免费看 | 少妇精品久久久一区二区三区 | 日韩精品一区三区 | 涩涩一区| 日韩精品无码视频一区二区蜜桃 | 国产精品亚洲天堂 | 欧美xxxx片| 免费性色视频 | 最新日韩在线 | 久久久69| 抖音视频在线观看 | 西野翔夫の目の前で犯在线 | 久久国产精品99久久久久久老狼 | 国产精品国产 | 成人日韩av | 少妇又紧又爽又黄的视频 | 日韩国产一区二区三区四区 | 成年性羞羞视频免费观看无限 | 羞羞答答国产xxdd亚洲精品 | 国产精品羞羞答答xxdd | 在线观看免费观看av | 人人妻久久人人澡人人爽人人精品 | 亚洲产国偷v产偷v自拍涩爱 | 日本免费一区视频 | 色婷婷综合久久久久中文一区二区 | 欧美午夜理伦三级在线观看吃奶汁 | 久久精品女人 | 亚洲免费视频播放 | 91麻豆视频 | 国产精品1页| 亚洲图片三区 | 一级大片免费看 | xxx一区| 久操视频免费看 | 公妇借种乱h中文字幕 | 国产www在线 | 久久视频这里有久久精品视频11 | 国产freexxxx性播放麻豆 | 亚洲日韩精品一区二区三区 | 亚洲制服在线观看 | 九九九九久久久久 | 美女看片| 五月亚洲综合 | 一本色道综合久久欧美日韩精品 | 中韩日产字幕2021 | 成 人色 网 站 欧美大片在线观看 | 亚洲∧v久久久无码精品 | av不卡免费看| 女学生的大乳中文字幕 | 另类少妇人与禽zozz0性伦 | 99久久人妻无码精品系列 | 性一交一乱一色一免费无遮挡 | 韩国午夜理论在线观看 | 日韩一级不卡 | 亚洲男女av | 国产精品99久久久久久人 | 波多野结衣乳巨码无在线观看 | 青青草原亚洲 | 在线免费黄色网址 | 久久精品无码一区二区三区免费 | 亚州男人天堂 | 国产激情网 | 国产又黄又爽又刺激的软件 | 国产三级在线观看完整版 | 日韩成人在线网站 | jizz欧美性20| 51免费看成人啪啪片 | 国产福利小视频在线 | 欧美一级大黄大黄大色毛片小说 | 欧洲精品在线播放 | 少妇熟女视频一区二区三区 | 国内激情av片 | 青青草免费在线 | 久久爽精品区穿丝袜 | 国产成人无码av一区二区在线观看 | 国产精品多人p群无码 | 亚洲精品午夜久久久久久久久久久 | 久久久在线视频 | 中文字幕av第一页 | 午夜剧场免费视频 | 日韩一级完整毛片 | 激情小说亚洲色图 | 久久婷婷香蕉热狠狠综合 | 久久草草亚洲蜜桃臀 | 日本欧美www | 天天爱天天射 | 色一情一伦一子一伦一区 | 欧美激情视频在线观看 | 亚洲裸体大白屁股xxx | 亚洲香蕉av | 欧美日韩中文在线 | 欧美亚洲图片小说 | 天天干com| 亚洲国产a∨无码中文777 | 久久精品无码免费不卡 | aaa日本高清在线播放免费观看 | 日本一卡2卡3卡四卡精品网站 | 一级特黄aaa大片 | 夜夜爽夜夜叫夜夜高潮漏水 | 天天摸久久精品av | 伊人情人色综合网站 | 国精产品一区二区三区 | 99精品久久久久久久婷婷 | 日韩人妻精品无码一区二区三区 | 色综合免费 | 亚洲欧美一区二区三区孕妇 | 免费av在线播放网址 | 区二三区四区精华日产一线二线三 | 免费观看h片 | 成人毛片一区二区 | 免费成年人视频在线观看 | 丁香五香天堂 | 国产精品s色| 一级毛片中国 | 伊人久久精品无码二区麻豆 | 色五月视频 | 亚洲中文字幕第一页在线 | 免费av影片 | 久久影视 | 欧美日韩在线视频免费 | 日本亚洲色大成网站www久久 | www,日韩| 国产av一区二区三区日韩 | 久久99免费视频 | 欧美日韩性生活 | 色肉色伦交国产69精品 | 国产激情免费视频在线观看 | 成av人片一区二区三区久久 | 成人性生交大片免费4 | 免费无码av一区二区 | 91视频在线视频 | 国产精品毛片一区视频播 | 日韩成人免费视频 | 日韩美女一区 | 亚洲欧洲日本无在线码 | 丰满熟妇人妻中文字幕 | 又大又长又粗又爽又黄少妇视频 | 亚洲人av在线 | 精品国产乱码一区二区 | 亚洲永久精品一区 | 亚洲欧美国产另类 | 精品人伦一区二区三区蜜桃免费 | 日本三级排行榜 | 91精品毛片 | 天干天干天啪啪夜爽爽av小说 | 欧美在线激情 | 日韩av网址在线观看 | 久久午夜福利电影 | 亚洲第一视频 | 久久精品国产亚洲一区二区 | 欧美黑人疯狂性受xxxxx喷水 | 亚洲高清无吗 | 国产嫩草影院在线观看88 | 99久久精品免费看国产小宝寻花 | 欧美人做人爱a全程免费 | 色欲色香天天天综合网www | 亚洲一区二区免费在线观看 | 夫妻啪啪呻吟x一88av | 成人免费毛片果冻 | 鲁一鲁一鲁一鲁一澡 | 亚洲香蕉av在线一区二区三区 | 91丨九色丨黑人外教 | 精品综合久久88少妇激情 | 小嫩批日出水视频 | 欧美一区国产一区 | 日本两性视频 | 中文字幕3页 | 原创露脸88av | 妞干网av| 亚洲一区免费视频 | 欧美性猛交丰臀xxxxx网站 | 国产亚洲成av人片在线观看下载 | 国产精品亚洲一区二区三区 | 国产日韩精品在线观看 | 日韩大片在线观看 | 国产国语亲子伦亲子 | 催眠淫辱の教室3在线观看 村上凉子在线播放av88 | 亚洲18禁私人影院 | 国模小黎自慰gogo人体 | 丁香狠狠色婷婷久久综合 | 欧美日韩黄色大片 | 精品国产一区二区三区不卡 | 亚洲中文字幕无码中文字在线 | 黄色激情在线观看 | 国产精品99久久久久久久女警 | 九九热爱视频精品 | 亚洲乱码国产乱码精品精大量 | 伊人久在线 | 女人18毛片毛片毛片毛片区二 | 少妇富婆一区二区三区夜夜 | 一级做a爱视频 | 中文字幕在线观看视频免费 | 在线播放亚洲第一字幕 | 亚洲色图偷拍 | 欧美又粗又深又猛又爽啪啪九色 | 不卡av在线播放 | 精品黄色网 | 一级片黄色毛片 | 亚洲精品久久久久久无码色欲四季 | 99999精品视频 | 国产精品亚洲一区二区无码 | 午夜影院h | 午夜大片男女免费观看爽爽爽尤物 | 午夜又黄又爽 | 精品国产大片 | 永久福利视频 | 国产伦精品一区二区三区免费迷 | 麻豆久久久久 | 日韩精品网站在线观看 | 美女涩涩网站 | 曰本女人与公拘交酡免费视频 | 成人试看120秒体验区 | 亚洲国产精品久久精品 | 娜娜麻豆国产电影 | 国产精品一区二区三区四 | www欧美国产 | 国产麻豆91 | 午夜精品视频一区二区三区在线看 | 欧美日韩国产免费一区二区三区 | 亚洲天堂国产 | 精品精品国产毛片在线看 | 久久久情 | 欧美黄色性视频 | 国产精品1区2区3区4区 | 国产精品久久久久一区二区国产 | 欧美少妇xxx | 国产精品第157页 | 欧美99精品 | 亚洲午夜在线观看 | 哭悲在线观看免费高清恐怖片段 | 久久一区亚洲 | 伊人久久青青草 | 成年人免费视频观看 | 久久久久人妻一区精品 | 曰韩无码二三区中文字幕 | 91pro国产福利网站www | 国内精品人妻久久毛片app | www国产成人 | 亚洲国产精品久久久久秋霞影院 | 国产高潮在线 | 亚洲精品国产主播一区 | 精精国产xxxx视频在线播放 | 日韩精品专区在线影院重磅 | 国产精品久久久久久久久免费相片 | 精品国产乱码一区二区三 | 久久九精品 | 潘金莲aa毛片一区二区 | 97色在线观看 | 911国内自产精华 | 国产成人久久久精品免费澳门 | 欧洲美女tickling免费网站 | 国产三男一女4p免费男黑人 | 国产福利在线观看视频 | 亚洲人精品| 爆操欧美 | 欧美日韩专区 | 久久疯狂做爰流白浆xxxⅹ | 亚洲丝袜中文字幕 | 国产精品第6页 | 欧美成人性影院 | 免费在线观看不卡av | 91九色丨porny丨朋友 | av在线小说| 成人欧美日韩一区二区三区 | a级黄色一级片 | 无码av岛国片在线播放 | 中文字幕无码精品亚洲35 | 天天干天天干天天操 | 亚洲国产成人精品无码区在线观看 | 亚洲综合天堂一区二区三区 | 亚洲 另类 在线 欧美 制服 | 两人做人爱费视频午夜 | 综合五月 | juliaann艳妇精品hd | 日韩视频一区二区在线观看 | 亚洲精品一区二区三区高潮 | 国产精品综合久久久精品综合蜜臀 | 欧美成网| 国产精品亚洲五月天高清 | 国内乱子对白免费在限 | 国产精品免费看 | 日本特黄特刺激一级猛片 | 欧美激情一二三 | 人妻熟女αⅴ一区二区三区 | 天天干夜夜干 | 狠狠色噜噜狠狠狠狠2022 | x8ⅹ8成人成人少妇 xfplay2023成人资源站 | 久久久久久免费毛片精品 | 亚洲综合射 | 色综合自拍| 午夜8888| 国产另类ts人妖一区二区 | 亚洲va韩国va欧美va | 日日嗨av一区二区三区四区 | 精品乱人伦一区二区三区 | 天堂中文官网在线 | 综合婷婷| 国产在线精品一区二区高清不卡 | 国产精品偷乱一区二区三区 | 精品一卡二卡三卡 | 精品久久久无码人妻中文字幕 | 日韩一区二区三区免费视频 | 乌克兰极品少妇ⅹxxx做受 | 性猛交xxxx免费看蜜桃 | 久久久久国产一区二区三区四区 | 亚洲成av人片在一线观看 | 欧美一级片网站 | 四虎影视成人永久免费观看视频 | 人人干干 | 免费三级网站 | 伊人狠狠| 美女高潮久久 | 国产一区二区三区观看 |

    電子發燒友

    中國電子工程師最喜歡的網站

    • 2931785位工程師會員交流學習
    • 獲取您個性化的科技前沿技術信息
    • 參加活動獲取豐厚的禮品