如何跟踪DCGAN的丢失
DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Network）是一种深度卷积生成对抗网络，用于生成逼真的图像。它由两个主要部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成伪造的图像，而判别器则负责区分真实图像和生成器生成的伪造图像。
要跟踪DCGAN的丢失，可以采取以下步骤：
- 监控生成器和判别器的损失函数：DCGAN的训练过程中，生成器和判别器都有各自的损失函数。生成器的损失函数衡量生成的图像与真实图像之间的差异，判别器的损失函数衡量其对真实图像和生成图像的分类准确性。通过监控损失函数的变化，可以了解训练过程中的丢失情况。
- 可视化生成器生成的图像：通过定期生成一些图像，可以直观地观察生成器的输出质量。如果生成的图像质量下降或出现明显的失真，可能意味着丢失问题。
- 调整超参数：DCGAN的性能和稳定性受到许多超参数的影响，如学习率、批量大小、网络结构等。如果丢失问题持续存在，可以尝试调整这些超参数，以找到更好的配置。
- 数据预处理和增强：对输入数据进行适当的预处理和增强可以改善DCGAN的性能。例如，对图像进行归一化、裁剪、旋转、翻转等操作，可以提高生成器和判别器的训练效果。
- 增加训练样本数量：增加训练样本数量可以提高DCGAN的性能和稳定性。更多的样本可以帮助网络学习更多的特征和模式，减少丢失问题的可能性。
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1回答
我对根感兴趣。我试图通过以下方法调整DCGAN的鉴别器：，它的名称是aw方法。因此，我在kaggle()中找到一个DCGAN代码，并尝试按aw_loss类编辑鉴别器。
这是我的代码：
看来我不能正确地把损失分类。因为当我训练时，鉴别器的损失仍然是0。任何人都可以帮我。请!
浏览 3提问于2022-03-03得票数 0
2回答
我对DCGAN进行了研究，并对此有一些疑问。
在伊恩·古德费罗的自然GAN中，判别器模型输出一个标量值，这意味着概率。但DCGAN的甄别器是用CNN架构设计的。我知道CNN的输出是阶级概率的向量。
那么鉴别器是如何在DCGAN上工作的呢？DCGAN鉴别器的输出是什么？
浏览 0提问于2017-12-19得票数 0
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我试图理解GAN和DCGAN之间的关键区别。
我知道DCGAN使用卷积网络。但是：
哪些数据更适合进入GAN，哪些数据更适合DCGAN？对于小的数据维度，DCGAN工作得更好吗？
浏览 0提问于2018-06-05得票数 8
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当我将PyTorch用于C++时，很容易使用find_package来设置依赖关系。这是CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.0 FATAL_ERROR)
project(dcgan)
set(CMAKE_PREFIX_PATH /User/root/libtorch) # I added this line, does it effect?
find_package(Torch REQUIRED)
add_executable(dcgan dcgan.cpp)
target_link_libraries(dcgan "${
浏览 1提问于2020-07-09得票数 1
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我正在运行DCgan的torch实现。由于训练耗费了很多时间，我想在Macos中使用咖啡因，以便在训练和生成完成之前保持系统处于清醒状态。因此，我使用了ps命令，并找到了以下输出。
PID TTY TIME CMD
5607 ttys000 0:00.18 -bash
6206 ttys000 16:06.47 python dcgan_nocomment.py
6209 ttys000 0:01.49 python dcgan_nocomment.py
6210 ttys000 0:01.53 python dcgan_nocomment.p
浏览 16提问于2017-12-31得票数 1
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我最近一直在研究DCGAN。我试着跟随pytorch.org DCGAN教程的实现，发现它(表面上)缺乏项目&重塑层，这在图表中是存在的：
📷
这让我非常困惑，所以我搜索了其他实现，并找到了tensorflow.org DCGAN教程，这进一步使我感到困惑。ArXiv的原始论文明确指出：
值得注意的是，没有使用完全连接或池层。
但是tensorflow官方教程正在使用完全连接(密集)层来重塑！
我也找到了参考DCGAN实现，但没有帮助，因为我不能理解lua脚本。
因此，问题是:从DCGAN文件中正确地实现发电机网络是什么？我应该省略项目和重塑或使用密集层吗？
浏览 0提问于2022-10-02得票数 1
1回答
我实际上正在使用DCGAN (Py-Torch实现)，输出始终是每个时期64大小的人工图像网格。我想增加这样的数量，但不知道(我不知道要更改哪个参数，但我试图检查代码，但没有成功)。有谁知道怎么做吗？ DCGAN的完整Py-Torch实现可以在以下链接中找到：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dcgan_faces_tutorial.html
浏览 24提问于2019-06-27得票数 0
我正在微调DCGAN。当我运行这段代码时：
tf.keras.layers.Flatten(
tf.abs(tf.multiply(self.mask, self.G) - tf.multiply(self.mask, self.images))), 1)
结果发现了错误：
Traceback (most recent call last):
File "train-dcgan.py", line 39, in <module>
is_crop=False, checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_
浏览 5提问于2022-01-29得票数 0
沃瑟斯坦GAN ()是对DCGAN的一个很大的改进，以提高训练稳定性和减少模型崩溃。但是当看到实现时，WGAN的使用明显少于最初的DCGAN。这一事实的原因是什么？
浏览 2提问于2020-02-23得票数 1
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2回答
我正在探索生成的Adeversarial (GAN)，它不仅用于图像生成，还用于几个任务。
深卷积GAN (DCGAN)是GAN的另一种专门用于图像数据的方法，DCGAN的特点是在鉴别器中采用卷积层，对发生器采用转置卷积层。
在我的应用中，我在鉴别器中使用卷积层，而不是对生成器使用转置卷积，而是使用了一个简单的卷积。
问题是，由于我不使用转置卷积，所以我目前使用的是简单的GAN还是DCGAN？
提前谢谢你的回答，祝你今天愉快
浏览 2提问于2020-04-15得票数 1
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1回答
在我的理解中，DCGAN在生成器和判别器中都使用了卷积层，而WGAN调整了损失函数、优化器、裁剪和最后的sigmoid函数。它们控制的部分不重叠。那么，如果我在一个模型中实现DCGAN和WGAN的两个更改，是否会发生冲突？
浏览 46提问于2020-05-31得票数 1
1回答
我知道，可以将音频转换成具有代表性的图像。有人知道是否有可能出现相反的情况吗？我们能把再现的图像转换成音频吗？如果可能的话请告诉我怎么做。
我想办法做到这一点，但我没有找到。
编辑：我的主要目标是使用DCGAN生成新的/随机的音乐。我想取一个音频，转换成freq图的图像，使用DCGAN并把它转换回音频。
我不知道如何使用工具，也不知道如何精确地做到这一点。如果有人能帮我，那就太好了。
浏览 14提问于2022-03-24得票数 0
我用链子训练了一些图像，但是有一个错误。
我不知道它是UnicodeDecodeError还是cupy安装的错误。
P:\dcgans\chainer-DCGAN\chainer-DCGAN>python DCGAN.py
Traceback (most recent call last):
File "DCGAN.py", line 279, in <module>
train_dcgan_labeled(gen, dis)
File "DCGAN.py", line 171, in train_dcgan_labeled
浏览 2提问于2017-08-03得票数 1
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1回答
是否可以使用DCGAN生成值，或者只为图像指定DCGAN？以下是我数据集示例，
time lat lon office h-room1 h-room2 kitchen
6:00 48.335827 14.32085 0 1 0 0
7:00 48.335827 14.32085 0 0 0 1
8:00 48.335827 14.32085 0 0 1 0
9:00 48.368396 14.514999 1 0 0 0
10
浏览 4提问于2018-03-22得票数 0
一段时间以来，我一直有一个问题困扰着我:是否可以对标签使用tf.keras.model的call()方法？在我看来，这是不合理的，但奇怪的是，你可以使用这种方法训练模型，但不能向它传递像.fit()方法这样的标签。 此外，当我在tensorflow文档中阅读制作DCGAN的教程时，也出现了这个问题。 来源：https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan
浏览 147提问于2021-10-16得票数 0
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到目前为止，我在DCGAN中所知道的是使用标记数据来训练鉴别器(所以在训练生成模型之前可能会发生这种情况)。另外，我知道在生成器和鉴别器之间存在着竞争，所以可能在线进行培训。所以我在这里有一些担心：
判别器应该有多少输出(一个输出描述概率，例如: P(x))？
当输入假数据和真实数据时，我们如何选择它的输出？
区分器是在与DCGAN一起使用之前受过训练，还是在网上进行(在原始论文:生成对抗性网https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf中提到的，整个网络都是使用反向传播来训练的)，因此我认为它是在线的？
任何帮助都是非常感谢的！
浏览 0提问于2017-08-08得票数 1
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1回答
如何跟踪DCGAN的丢失
、、、、
我正在关注这个https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan#the_discriminator，但我使用的是我自己的图片。我想以某种方式来查看损失、准确性和/或任何其他可能对优化网络有用的信息。我现在最关心的只是损失。我试着看过类似的例子，其中包括一种显示损失的方法，比如这个https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/。但是，我仍然不明白如何为tensorflow DCGAN示例执行此操作。 需要说明的是，我有一个损失函数。我只是想
浏览 21提问于2020-07-13得票数 1
1回答
正在尝试将我的dcgan连接到tpu。但是这个错误：
Error recorded from training_loop: File system scheme '[local]' not implemented
这是notebook
浏览 1提问于2018-11-07得票数 0
导入库 %matplotlib inline
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import plot_utils
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm
print('Tensorflow version:', tf.__version__) 任务3:创建训练数据批次 batch_size = 32
# This dataset fills a buffer with buffer_size ele
浏览 262提问于2020-10-10得票数 0
3回答
我理解了GAN是如何工作的，而两个网络(生成网络和区分网络)是如何相互竞争的。我已经建立了一个DCGAN (具有卷积鉴别器和非卷积发生器的GAN)，它现在成功地生成了类似于MNIST数据集中的手写数字。
我读过很多关于GAN从图像中提取特征的应用。如何使用我训练过的GAN模型(在MNIST数据集上)从MNIST手写的数码图像中提取特征？
浏览 0提问于2017-03-09得票数 13
3回答
如果我运行这个Python代码，我的程序就会挂断。(我没有发现任何错误。)
import requests
url = "https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/docs/master/site/en/tutorials/generative/dcgan.ipynb"
r = requests.get(url)
但它的运作与预期完全一样。
import requests
url = "https://stackoverflow.com"
r = requests.get(url)
使用curl获取github文
浏览 18提问于2022-05-24得票数 -1
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我正在尝试调试一些建立在tensorflow之上的计算机视觉代码(比如dcgan)。我在virtualenv (例如，py1)中安装了py1，并使用eclipse+pydev作为IDE。问题是调试器找不到库达库，所以我得到的错误如下，
ImportError: libcudart.so.8.0:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录
另一方面，代码在ubuntu命令行上正确工作，而py1在virtualenv中查找库达库没有问题。
在我的eclipse+pydev设置中，我将py整数设置为py1，方法是将eclipse >window->preference>py
浏览 2提问于2017-03-23得票数 2
我正在阅读人们对DCGAN的实现，特别是tensorflow中的。
在该实现中，作者绘制了鉴别器和生成器的损失，如下所示(图片来自)：
鉴别器和生成器的损失似乎都不遵循任何模式。与一般神经网络不同，一般神经网络的损失随着训练迭代的增加而减少。如何解释GAN训练时的损失？
浏览 4提问于2017-03-09得票数 23
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我已经创建了一个DCGAN，并且已经为CIFAR-10数据集进行了培训.现在，我想把它训练成自定义数据集。
我已经收集了大约1200张图片，这实际上是不可能收集更多。我该怎么办？
浏览 3提问于2018-02-03得票数 5
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我目前正在为1x32x32 (通道、高度、宽度)图像训练DCGAN。在训练中，G(z)很快就会变得相当现实，除了“棋盘”工件是可见的问题之外，但是经过大量的训练之后，这个问题应该会消失吗？然而，经过长时间的训练，D(G(z))达到0.5000 (不再变化)，而D(x)保持在0.8到0.9之间。每当D(G(z))达到0.5时，它也开始输出完全的黑白图像。因此，生成器不再产生任何看起来接近训练数据集中的内容。G(z)只是变成一个黑色或白色的正方形。
使用的网络是从原来的DCGAN文件，适配器为1x32x32图像。已经更换为漏水的雷鲁了。
浏览 0提问于2019-02-12得票数 0
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失物找回时的物体跟踪
、、、、
我是opencv的新手。我的目标是执行对象跟踪，并跟踪特定的对象。例如，保存特征，如果它在平面中丢失并再次找到，则重新跟踪它。我如何执行该跟踪？那么，我如何搜索功能呢？
浏览 0提问于2016-05-13得票数 3
我如何使用“无标记”AR作为“基于标记的”AR移动应用的后盾？当应用程序无法检测到相机视图上的标记时，它应该使用无标记AR来维护错觉，直到另一个标记被检测到为止。
当然，无标记AR的结果可能是错误的或有限的。但这足以让它被用作后盾。
我目前正在使用Vuforia作为我的AR SDK在Android工作室。但是，任何的解决方案都将受到高度赞赏。
谢谢。
浏览 2提问于2018-05-02得票数 1
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当我试图在一个图像列表上循环运行Google的Inception模型时，我会在大约100张图片之后发现下面的问题。它似乎快没记忆了。我在CPU上运行。还有其他人遇到过这个问题吗？
Traceback (most recent call last):
File "clean_dataset.py", line 33, in <module>
description, score = inception.run_inference_on_image(f.read())
File "/Volumes/EXPANSION/research/dcgan
浏览 1提问于2016-12-04得票数 1
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我正在使用pytorch来构建DCGAN，我的目标是在自定义数据集上进行培训。
我已经发布了一个关于在小型数据集上培训DCGAN的问题，当然，答案是数据增强。
但我有个问题。我正在PyTorch中编码，我想对表示我加载的数据集的现有ImageFolder对象执行几种不同的转换。
我们的想法是执行，比方说大约5种不同的转换，在执行每个转换之后，我想通过向数据集中添加新转换的图像来扩展数据集。下面是伪代码：
list_of_transformations = ['random_crop','center_crop','color_jitter',&#
浏览 0提问于2018-02-08得票数 2
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2回答
我正在分析一个元学习，它在图像生成中使用DCGAN + Reptile。
关于这个代码我有两个问题。
第一个问题:为什么在DCGAN培训期间(第74项)
training_batch = torch.cat ([real_batch, fake_batch])
training_batch是由真实示例(real_batch)和假示例(fake_batch)组成的吗？为什么训练是通过混合真实和假图像来完成的？我见过很多DCGANs，但从来没有这样训练过。
第二个问题:为什么在训练中使用normalize_data函数(第49行)和unnormalize_data函数(第55行)？
def nor
浏览 2提问于2020-05-21得票数 0
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我使用DCGAN ( Deep Convolution GAN )生成图像。但是，我想在嵌入式设备上运行它，比如Intel Movidius或Jetson。
但是，在浏览了几篇互联网文章时，我知道嵌入式设备只用于深入学习的情况下进行推理。
我有几个问题：
GAN基本上是一个生成网络。怎么能有推论呢？对于GAN来说，推理和训练是否是一回事？
它(GAN)能在嵌入式设备上运行吗?内存是一个真正的问题吗？
浏览 0提问于2018-08-27得票数 2
2回答
我指的是不使用Python、Keras或TensorFlow的东西。我一直在寻找一个深入的解释如何从根本上实现DCGAN，以便我可以有一个完整的概念。即使是一些从底层开始的关于甘斯的文献也是有用的。
到目前为止，我所读到的所有东西都遗漏了很多细节，回到了第三方库，隐藏了实现。
我最好看报纸吗？在推荐信中跋涉到有意义为止？难道没有一个全面的文本，因为新颖性？
浏览 0提问于2020-04-28得票数 2
我试图让(深层卷积生成对抗性网络)与一起工作。
我将必要的代码添加到DCGAN的model.py中，如下所示，以输出一个图，供以后在tensorflow for Java中使用。
//at the beginning to define where the model will be saved
#
self.load_dir = load_dir
self.models_dir = models_dir
graph = tf.Graph()
self.graph = graph
self.graph.as_default()
#
/
浏览 1提问于2020-01-14得票数 0
1回答
我正在尝试Tensorflow的DCGAN教程
在页面的底部，它说我可以在kaggle上使用celebA数据集尝试这个模型，但是，在尝试了一些方法之后，我仍然找不到正确的方法来导入数据集。
我知道数据集是从这里导入的
(train_images, train_labels), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
但是我找不到修改它的方法。
浏览 2提问于2019-12-29得票数 1
1回答
到目前为止，我已经看到了在网络中使用conv transpose进行扩展(例如在DCGAN论文中)。
现在我正在阅读Nvidia的一篇新文章，他们使用tf.tile来“升级”，然后使用常规的卷积(相同的填充)。
我在哪里可以读到更多关于Nvidia的研究人员的方法？这两种方法之间的权衡是什么？
浏览 8提问于2018-03-05得票数 1
1回答
我已经制作了一个AR应用程序，当检测到目标时播放视频。但问题是，即使我把相机不在目标图像(无目标)的前面，它仍然继续播放，直到我再次去，并通过单击目标暂停视频。
浏览 0提问于2016-09-02得票数 0
我尝试将分支切换到以前的分支(P)，但是命令失败了，现在我的一些消息来源来自当前分支( C )，而其他消息来源来自我希望切换到的分支P；并且‘正式’我仍然在分支C中。我如何清除失败签出所造成的混乱，并将分支C还原到最后一个提交。
浏览 1提问于2014-01-17得票数 1
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我正在尝试创建一个DCGAN，但是在为我的鉴别器初始化Convolutional2D层时，我一直收到这个错误。几天前我试过它的时候，它工作得很好，但现在它坏了。
以下是导致问题的特定层的构建
i = Input(shape=(90,90,3))
x = Conv2D(265,(5,5),activation = LeakyReLU(alpha=0.02))(i)
浏览 14提问于2021-06-11得票数 0
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当类型参数为Int时，我找不出如何获取Option的类型参数
我尝试了以下代码：
class TestClass {
val intField: Option[Int] = Some(1)
}
val cls = new TestClass
val field = cls.getDeclaredField("intField")
val typeParams = field.getGenericType.asInstanceOf[ParameterizedType].getActualTypeArguments
typeParams给了我java.lang.Object
浏览 0提问于2011-09-01得票数 2
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我想用DiskSim比较不同的磁盘模型。在许多使用DiskSim的研究中，研究人员在DiskSim和真实设备上执行DiskSim生成的跟踪文件。然而，我没有找到如何做到这一点。
因此，我希望找到在实际设备中运行DiskSim生成的io跟踪的方法。所有的格式都可以接受，包括ascii、验证、blktrace等。请帮助我。
ascii格式的DiskSim跟踪示例：
ARRIVE_TIME DEVICE_NUM BLK_NUM BLK_COUNT R/W
0.46 0 50631816 8 1
0.53 0 50631824 8 1
0.53 0 50631832 8 1
0.54 0 50631
浏览 3提问于2015-04-20得票数 1
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1回答
我知道我可以停止谷歌搜索个性化，不登录或清除网络历史。我想做的是保留我的搜索历史，但停止谷歌个性化我的搜索查询。因为我想跟踪我以前访问过的网站。停止个性化设置的唯一方法也是停止记录搜索历史记录，访问页面。
那么，如何才能停止搜索个性化，保持搜索历史？
浏览 0提问于2012-03-20得票数 2
1回答
我正在使用WinSCP和Nginx来托管我的应用程序，但是当我检查pm2的日志时，我一直收到这个错误。我检查了我的WinSCP，它显示它包含所有文件夹，所以似乎没有丢失任何内容 /home/***/.pm2/logs/server-error.log last 15 lines:
0|server | Require stack:
0|server | - /home/***/server.js
0|server | at Function.Module._resolveFilename (internal/modules/cjs/loader.js:880:15)
0|
浏览 49提问于2021-01-19得票数 2
3回答
在构建软件应用程序的过程中，您甚至会在构建完成之前就开始测试您已经构建的内容，并且您可能会开始看到问题/错误。你如何跟踪它们，你是使用常规的bug跟踪工具将它们添加为问题(浪费时间-因为这是一项正在进行的工作)，只是让它们在你的头脑中稍后修复，还是有一个简单的文本列表。
什么是一种有效的方法来确保随着开发的进展，您所发现的最终都是固定的？有没有什么小工具可以做到这一点？
浏览 1提问于2009-09-03得票数 1
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因此，在Unity中，我正在尝试制作一个AR应用程序，它在检测到某个图像后会产生一些东西。如果相机失去了对图像或对象的跟踪，它会将生成的对象粘合到屏幕上。我如何避免这种情况，是否有一个变量可以显示状态？
我已经尝试了"TrackingState“变量，遗憾的是它不起作用。"Limited“不仅适用于粘合(屏幕)的状态，也适用于"impaired”，即即使物体仍然正确显示，也会导致物体脱色。可悲的是，这会导致非常敏感的相机操作，所以到目前为止还不是一个选项。另一方面，"None“从未出现过。
谁能说出我可以用来解决这个问题的其他元素？或者解释我用"Trac
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
2回答
我想把ID给我在上面画的矩形。现在，我的代码跟踪屏幕上的移动对象，并在它们周围放置一个矩形。我想给每个矩形一个ID。我知道如何计算屏幕上有多少个矩形，但我不知道如何为矩形提供一个在另一个矩形加入屏幕时不会改变的确切ID。
用于绘制矩形的代码：
video_path = 'C:\\Users\\MONSTER\\Desktop\\video.avi'
cv2.ocl.setUseOpenCL(False)
version = cv2.__version__.split('.')[0]
print(version)
#read video file
cap =
浏览 1提问于2019-06-09得票数 1
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我创建了这个小片段，试图了解inotify是如何工作的。我的测试非常简单:我运行代码，然后使用任何编辑器打开/home/qdii/test，修改它并保存文件。什么都没发生。我再次修改文件并保存，然后显示“event received”。从那一刻起，再次修改文件将不再触发任何操作。
我希望inotify在每次修改文件时都会发出“event received”。我做错什么了？
#include <errno.h>
#include <sys/inotify.h>
#include <fcntl.h>
#include <assert.h>
#incl
浏览 5提问于2012-02-27得票数 2
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1回答
我需要准确地跟踪眼睛周围的9个点。我检测脸部和眼睛并计算出点(眼睛的中心等)。由于这些点不是很好跟踪的特征(它们很快就会被光流丢失)，我也从面部区域提取特征(SURF/ good goodFeaturesToTrack)，并将其用于KLT。我的目标是从其他跟踪的点中确定这9个兴趣点/使用其他跟踪点从最初的9个点恢复丢失的点。我最初的想法是可以用光流计算位移，并将其用于目标点，但我没有得到很好的结果(尝试了位移的平均值，这显然是不正确的)。我的问题是:这样的事情真的可行吗？如果是，我应该如何将目标点与跟踪的特征关联起来，以便在后续帧中再次获得它们？
浏览 0提问于2014-06-07得票数 0
1回答
在TensorFlow示例(https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan#the_鉴别器)中，鉴别器只有一个输出神经元(假设为batch_size=1)。
然后，在训练回路中，利用具有形状BinaryCrossentropy的鉴别器输出，计算发电机的1损耗。然后，它计算损失梯度插入预测和标签到dBinaryCrossentropy导数，其结果形状也是1。当生成器的形状不匹配，而1层期望其形状与其输出匹配时，该Conv2DTranspose形状梯度是如何向后输入的？
\frac{dL}{dZ} = \frac{dL}{dA}*\fra
浏览 0提问于2023-01-28得票数 0
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我试图从上运行代码，这是一个使用keras的生成对抗性网络的实现。我按照说明安装了所有的要求。然后我尝试运行的代码。但是，库的兼容性似乎存在一些问题。在运行代码时，我会收到以下消息：
AttributeError：“模块”对象没有属性“leaky_relu”
File "main.py", line 176, in <module>
dcgan = DCGAN()
File "main.py", line 25, in __init__
self.discriminator = self.build_discriminator()
File
浏览 1提问于2018-02-22得票数 5
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