热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

微软头条实习生分享深度学习自学指南

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享,包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性,并提供了一些建议。
作者 Sanny Kim 
郭一璞 编译 
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式,但深度学习相关资源众多,应该从哪儿开始学呢?

富有自学经验的GitHub用户Sanny Kim贡献出了一份深度学习自学指南。

640?wx_fmt=png

她自学成才,有Udacity、deeplearning.ai、Coursera的一大堆课程认证,甚至连大学都是上的以自学、MOOC著称的Minerva大学,自学卓有成效,曾经在微软做实习软件工程师,现在则是字节跳动(头条)AI实验室的机器学习实习生。

下面,就让我们来看看这份自学指南都包含什么内容吧。由于资料课程非常多,建议大家存下来慢慢看。

学好Python和数学

作为深度学习从业者,最重要的基础,一是代码,二是数学。

代码的选择毋庸置疑,一定要学Python,毕竟这是当今深度学习界最火的语言,没有之一。

而数学一样重要,虽然数学常常难倒英雄汉,不过如果你只是想把深度学习拿来在你的领域试用的话,暂时不需要搞明白太多数学基础,

但是,Sanny Kim建议,熟知数学理论基础,使用深度学习框架会更易懂,因此需要一定的微积分、线性代数和统计学基础,

学Python

Python可以选择下面的课程:

MIT 6.0001课程
https://www.youtube.com/watch?v=ytpJdnlu9ug&list=PLUl4u3cNGP63WbdFxL8giv4yhgdMGaZNA

CodeCademy
https://www.codecademy.com/learn/learn-python

如何像计算机科学家一样思考
http://interactivepython.org/runestone/static/thinkcspy/index.html
备用链接:https://runestone.academy

哈佛CS50
https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-computer-science

哈佛CS50课程里Python讲得比较少,如果你喜欢阅读,可交互的在线书《如何像计算机科学家一样思考》会更适合你。

学微积分

微积分方面有几个必须搞懂的概念:微分,链式法则偏导数

数学基础好、想要快速学习微积分的同学请戳:

MIT 18.01 单变量微积分
https://www.youtube.com/watch?v=jbIQW0gkgxo&t=1s

数学不太好的同学请戳:

伦纳德教授的微积分1
https://www.youtube.com/watch?v=fYyARMqiaag&list=PLF797E961509B4EB5

已经学过需要复习一下,或者几乎放弃治疗、只想简单了解一下的同学请戳:

可汗学院微积分1
https://www.khanacademy.org/math/calculus-1

补充材料:

3Blue1Brown 微积分的本质
https://www.youtube.com/watch?v=WUvTyaaNkzM&list=PLZHQObOWTQDMsr9K-rj53DwVRMYO3t5Yr

学线性代数

线代方面有几个必须搞懂的概念:向量,矩阵,矩阵运算,包括加减乘除逆运算。

还是一样,想认认真真搞懂线代的同学请戳:

MIT 18.06 线性代数
https://www.youtube.com/watch?v=ZK3O402wf1c&list=PLE7DDD91010BC51F8

走马观花的同学请戳:

可汗学院线性代数
https://www.khanacademy.org/math/linear-algebra

戳这个来了解更多实际的写代码方法:

Rachel Thomas的计算线性代数
https://www.youtube.com/watch?v=8iGzBMboA0I&index=1&list=PLtmWHNX-gukIc92m1K0P6bIOnZb-mg0hY

补充材料:

斯坦福CS229线性代数复习资料
http://cs229.stanford.edu/section/cs229-linalg.pdf

3Blue1Brown 线性代数的本质
https://www.youtube.com/watch?v=kjBOesZCoqc&list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab

概率与统计

概率统计方面有几个必须搞懂的概念:平均值,标准差,分布,采样,贝叶斯定理

哈佛统计110
https://www.youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw&list=PL2SOU6wwxB0uwwH80KTQ6ht66KWxbzTIo

可汗学院概率统计
https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

Brandon Foltz统计学101
https://www.youtube.com/user/BCFoltz/videos

补充材料:

斯坦福CS229概率统计复习资料
http://cs229.stanford.edu/section/cs229-prob.pdf

列了这么多数学课,你要是觉得上面这三门课学起来太累,可以只看和深度学习、机器学习相关的部分,那么安利你学习下面这两份材料:

深度学习需要的矩阵微积分
作者:Terence Parr,Jeremy Howard
https://arxiv.org/abs/1802.01528
不想看pdf的手机用户可戳:https://explained.ai/matrix-calculus/index.html

MIT 18.065 数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法(2018)
作者:Gilbert Strang
https://www.youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP63oMNUHXqIUcrkS2PivhN3k

当然,因为数学嘛,毕竟是门大杀器,要是实在学不下去,可以先开始学下面的深度学习部分,看到哪儿原理不懂了,再回来翻资料理解一下。

深度学习入门

现在,恭喜你学会了Python,还搞懂了一部分数学理论知识,终于可以开始学正儿八经的深度学习了。

深度学习入门非常重要的两套课程,分别是

吴恩达的deeplearning.ai
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

Jeremy Howard和Rachel Thomas的fast.ai
http://course.fast.ai/

这两份资料在深度学习MOOC领域几乎无人不知无人不晓了,吴恩达的课程重视理论解释,fast.ai更侧重编码,Sanny Kim是这样学这两套课程的:

1、先看deeplearning.ai的1、2、4、5;
2、在看fast.ai的第一部分;
3、看deeplearning.ai的3;
4、(可选)做deeplearning.ai的作业;
5、把上面的1~4复习一遍。

fast.ai从第二部分开始相对比较难,建议后面再学。另外,想充分利用fast.ai,最好有一块GPU,没有的话就去薅Google羊毛,学习使用Colab(反正将来一定会用到的)。

攻略:学fast.ai,用Colab
https://towardsdatascience.com/fast-ai-lesson-1-on-google-colab-free-gpu-d2af89f53604

最后,给读书党安利:

神经网络与深度学习
作者:Michael Nielsen
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

视频课程

不能光靠MOOC学深度学习,下面这些视频课程也要学习了解一下:

3Blue1Brown的神经网络
https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

Computerphile的神经网络
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzH6n4zXuckoezZuZPnXXbvN-9jMFV0qh

Brandon Rohrer的神经网络
https://www.youtube.com/watch?v=ILsA4nyG7I0

Python实用机器学习教程
https://www.youtube.com/watch?v=OGxgnH8y2NM&list=PLQVvvaa0QuDfKTOs3Keq_kaG2P55YRn5v

对新人友好的博客

刷博客也是自学的重要途径,这里一些经典博客可以作为学习资料:

在处理可视化和动量方面做得非常好的Distill.pub
https://distill.pub/

Andrej Karpathy的老博客
http://karpathy.github.io/

深度强化学习
https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/

Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/

写代码的资料

Jupyter笔记本:

Jupyter入门
https://www.youtube.com/watch?v=HW29067qVWk

DataCamp Jupyter教程
https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook?utm

Jupyter的坑,请注意避开
https://docs.google.com/presentation/d/1n2RlMdmv1p25Xy5thJUhkKGvjtV-dkAIsUXP-AL4ffI/preview?slide=id.g3b600ce1e2_0_0

NumPy:

斯坦福CS231 Numpy教程
http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

DataCamp Numpy教程
https://www.datacamp.com/community/tutorials/python-numpy-tutorial

Pandas:

Data School综合教程系列Pandas数据分析
https://www.youtube.com/watch?v=yzIMircGU5I&list=PL5-da3qGB5ICCsgW1MxlZ0Hq8LL5U3u9y

Pandas的代码基础短教程
https://www.youtube.com/watch?v=CmorAWRsCAw&list=PLeo1K3hjS3uuASpe-1LjfG5f14Bnozjwy

Scikit-learn:

Data School scikit-learn教程系列
https://www.youtube.com/watch?v=CmorAWRsCAw&list=PLeo1K3hjS3uuASpe-1LjfG5f14Bnozjwy

Matplotlib:

Sentdex Matplotlib系列
https://www.youtube.com/watch?v=q7Bo_J8x_dw&list=PLQVvvaa0QuDfefDfXb9Yf0la1fPDKluPF

Matplotlib视频教程
https://www.youtube.com/watch?v=b3lK639ymu4&list=PLNmACol6lYY5aGQtxghQTq0bHXYoIMORy

终于能用深度学习了

现在,基础、原理、代码你都学的差不多了,终于可以开始使用深度学习这项大杀器了。

那,拿来干点啥,从什么项目开始下手呢?可以看这些找找灵感:

超厉害的深度学习idea
https://github.com/NirantK/awesome-project-ideas

Kaggle比赛
https://www.kaggle.com/competitions

Kaggle数据集
https://www.kaggle.com/datasets

另外,还需要做处选择,在TensorFlow、PyTorch、Keras等一大堆框架里选边站,找一个你觉得好用的框架。

项目实践好了之后,就可以开始写技术博客啦!

开启新篇章

现在,你终于成为了一个掌握深度学习技能的人,可以考虑在计算机视觉、自然语言处理、机器学习、自动驾驶……等许多领域深入发展了。

不过,Sanny Kim还是建议大家先去学:

fast.ai的第二部分(2018版,2019版还没更新到第二部分)
http://course18.fast.ai/part2.html

可以从这里了解一些前沿的东西,比如GAN、神经翻译、超分辨率之类的,之后就可以选择一个你喜欢的方向深入研究了。

计算机视觉

斯坦福CS231n(2017)
https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk

斯坦福CS231n(2016)
https://www.youtube.com/watch?v=NfnWJUyUJYU&list=PLkt2uSq6rBVctENoVBg1TpCC7OQi31AlC

UCF计算机视觉(2012)
https://www.youtube.com/watch?v=715uLCHt4jE&list=PLd3hlSJsX_ImKP68wfKZJVIPTd8Ie5u-9

斯坦福CS231n不同年份有不同年份的特点,比如2017年有一个关于生成模型的课程,2016年有Jeff Dean的演讲,如果想了解在深度学习爆发之前计算机视觉的发展,可以看最后一个课程。

自然语言处理

斯坦福CS224N NLP深度学习(2019)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOhcuXMZkNm7j3fVwBBY42z

Stanford CS224N NLP深度学习(2017)
https://www.youtube.com/watch?v=OQQ-W_63UgQ&list=PL3FW7Lu3i5Jsnh1rnUwq_TcylNr7EkRe6

CMU NLP神经网络(2019)
https://www.youtube.com/playlist?list=PL8PYTP1V4I8Ajj7sY6sdtmjgkt7eo2VMs

牛津&DeepMind深度学习NLP(2017)
https://www.youtube.com/watch?v=RP3tZFcC2e8&list=PL613dYIGMXoZBtZhbyiBqb0QtgK6oJbpm
GitHub:
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures

斯坦福CS224N的NLP、深度学习课程很棒,包含视频、PPT、作业、作业答案甚至还有课堂项目,相比之下2019版本包含了更多新内容。

牛津和DeepMind合作的项目也很不错,还附带了GitHub。

继续研究深度学习

Fullstack深度学习训练营(2019年)
https://fullstackdeeplearning.com/march2019

伯克利CS294深度无监督学习(2019)
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home

斯坦福CS230深度学习(2018)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb

CMU深度学习课程(2017)
https://www.youtube.com/watch?v=fDlOQrLX8Hs&list=PLpIxOj-HnDsOSL__Buy7_UEVQkyfhHapa

牛津深度学习课程(2015)
https://www.youtube.com/watch?v=PlhFWT7vAEw&list=PLjK8ddCbDMphIMSXn-w1IjyYpHU3DaUYw

Ian Goodfellow的《深度学习》(俗称花书)
https://www.deeplearningbook.org/

NIPS(2017)会议视频
https://nips.cc/Conferences/2017/Videos

ICML(2017)会议视频
https://icml.cc/Conferences/2017/Videos

ICLR(2018)会议视频
https://www.facebook.com/pg/iclr.cc/videos/

强化学习

如果想研究强化学习(RL),那很不幸你前面学的deeplearning.ai和fast.ai里都没有,所以Sanny Kim建议按照下面的顺序学习:

Arxiv Insight的强化学习视频介绍
https://www.youtube.com/watch?v=JgvyzIkgxF0

Jacob Schrum的强化学习简介
https://www.youtube.com/watch?v=3T5eCou2erg&list=PLWi7UcbOD_0u1eUjmF59XW2TGHWdkHjnS

Andrej Karpathy关于深度强化学习的博客文章
http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/

吴恩达关于马尔可夫决策过程的论文第1-2章
http://rll.berkeley.edu/deeprlcoursesp17/docs/ng-thesis.pdf

斯坦福CS234强化学习(2019)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOSOPzutgyCTapiGlY2Nd8u

OpenAI深度学习Spinning up(2018)
https://spinningup.openai.com/en/latest/

DeepMind深度学习&强化学习进阶(2018)
https://www.youtube.com/watch?v=iOh7QUZGyiU&list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

David Silver强化学习课程
https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLzuuYNsE1EZAXYR4FJ75jcJseBmo4KQ9-

伯克利CS294深层强化学习课程(2017)
http://rll.berkeley.edu/deeprlcoursesp17/

伯克利CS294深度强化学习(2018)
http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

强化学习:简介(2018年)
https://drive.google.com/file/d/1opPSz5AZ_kVa1uWOdOiveNiBFiEOHjkG/view

伯克利深度强化学习训练营(2017)
https://www.youtube.com/watch?v=qaMdN6LS9rA&list=PLAdk-EyP1ND8MqJEJnSvaoUShrAWYe51U

MILA强化学习暑期学校(2017)
https://mila.quebec/en/cours/deep-learning-summer-school-2017/

Udacity深度强化学习GitHub Repo
https://github.com/udacity/deep-reinforcement-learning

Thomas Simonini深度强化学习课程
https://simoninithomas.github.io/Deep_reinforcement_learning_Course/

机器学习

想要了解机器学习,吴恩达的课程是十分经典的教材。如果你想学习更多相关的数学理论,可以学加州理工的课程。

吴恩达的机器学习课程(2012)
https://www.coursera.org/learn/machine-learning

加州理工CS156机器学习课程(2012)
http://work.caltech.edu/telecourse.html

Christopher Bishop的《模式识别和机器学习书》(2006)
https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2006/01/Bishop-Pattern-Recognition-and-Machine-Learning-2006.pdf

吴恩达《Machine Learning Yearning》
https://www.mlyearning.org/

自动驾驶

如果你对自动驾驶感兴趣,可以去学MIT的课程,包含广泛的相关内容介绍,还有比如Aurora这种专业自动驾驶公司大佬的分享。

MIT自动驾驶课程(2018年)
https://www.youtube.com/watch?v=-6INDaLcuJY&list=PLrAXtmErZgOeiKm4sgNOknGvNjby9efdf

自动驾驶的计算机视觉:问题,数据集和最新技术(2017)
https://arxiv.org/pdf/1704.05519.pdf

ICCV自动驾驶计算机视觉教程(2015)
https://sites.google.com/site/cvadtutorial15/materials

Udacity自动驾驶idea
https://github.com/ndrplz/self-driving-car

各类补充资料

你可能会发现,梯度下降、反向传播,这些问题都出现了

Sebastian Ruder梯度下降博客
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/

CS231n反向传播
http://cs231n.github.io/optimization-2/

重点论文:

AlexNet(2012)
https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

VGG(2014)
https://arxiv.org/abs/1409.1556

InceptionNet(2014)
https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf

ResNet(2015)
https://arxiv.org/abs/1512.03385

生成对抗网络(2014年)
https://arxiv.org/abs/1406.2661

Yolo对象检测(2015)
https://arxiv.org/abs/1506.02640

用深度强化学习玩雅达利游戏(2013)
https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf

备忘录:

深度学习
https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-deep-learning

PyTorch
https://www.sznajdman.com/pytorch-cheat-sheet/

Numpy
https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet

Pandas
https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet

Matplotlib
https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet

Scikit-Learn
https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

Jupyter Notebook
https://www.datacamp.com/community/blog/jupyter-notebook-cheat-sheet

传送门

GitHub
https://github.com/sannykim/deep-learning-guide

推特
https://twitter.com/sannykimchi/status/1138103256792494085?s=21


小程序|全类别AI学习教程

640?wx_fmt=jpeg

AI社群|与优秀的人交流

640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

   喜欢就点「在看」吧 ! 



推荐阅读
  • 云原生边缘计算之KubeEdge简介及功能特点
    本文介绍了云原生边缘计算中的KubeEdge系统,该系统是一个开源系统,用于将容器化应用程序编排功能扩展到Edge的主机。它基于Kubernetes构建,并为网络应用程序提供基础架构支持。同时,KubeEdge具有离线模式、基于Kubernetes的节点、群集、应用程序和设备管理、资源优化等特点。此外,KubeEdge还支持跨平台工作,在私有、公共和混合云中都可以运行。同时,KubeEdge还提供数据管理和数据分析管道引擎的支持。最后,本文还介绍了KubeEdge系统生成证书的方法。 ... [详细]
  • [译]技术公司十年经验的职场生涯回顾
    本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同,令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望,认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]
  • sklearn数据集库中的常用数据集类型介绍
    本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型,包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集,包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格,适用于回归任务。 ... [详细]
  • 本文介绍了Linux系统中正则表达式的基础知识,包括正则表达式的简介、字符分类、普通字符和元字符的区别,以及在学习过程中需要注意的事项。同时提醒读者要注意正则表达式与通配符的区别,并给出了使用正则表达式时的一些建议。本文适合初学者了解Linux系统中的正则表达式,并提供了学习的参考资料。 ... [详细]
  • CF:3D City Model(小思维)问题解析和代码实现
    本文通过解析CF:3D City Model问题,介绍了问题的背景和要求,并给出了相应的代码实现。该问题涉及到在一个矩形的网格上建造城市的情景,每个网格单元可以作为建筑的基础,建筑由多个立方体叠加而成。文章详细讲解了问题的解决思路,并给出了相应的代码实现供读者参考。 ... [详细]
  • 本文介绍了机器学习手册中关于日期和时区操作的重要性以及其在实际应用中的作用。文章以一个故事为背景,描述了学童们面对老先生的教导时的反应,以及上官如在这个过程中的表现。同时,文章也提到了顾慎为对上官如的恨意以及他们之间的矛盾源于早年的结局。最后,文章强调了日期和时区操作在机器学习中的重要性,并指出了其在实际应用中的作用和意义。 ... [详细]
  • 通过Anaconda安装tensorflow,并安装运行spyder编译器的完整教程
    本文提供了一个完整的教程,介绍了如何通过Anaconda安装tensorflow,并安装运行spyder编译器。文章详细介绍了安装Anaconda、创建tensorflow环境、安装GPU版本tensorflow、安装和运行Spyder编译器以及安装OpenCV等步骤。该教程适用于Windows 8操作系统,并提供了相关的网址供参考。通过本教程,读者可以轻松地安装和配置tensorflow环境,以及运行spyder编译器进行开发。 ... [详细]
  • 【论文】ICLR 2020 九篇满分论文!!!
    点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!阅读大概需要11分钟跟随小博主,每天进步一丢丢来自:深度学习技术前沿 ... [详细]
  • Ubuntu 用户安装 Linux Kernel 3.15 RC1
    nsitionalENhttp:www.w3.orgTRxhtml1DTDxhtml1-transitional.dtd ... [详细]
  • vb.net不用多线程如何同时运行两个过程?不用多线程?即使用多线程,也不会是“同时”执行,题主只要略懂一些计算机编译原理就能明白了。不用多线程更不可能让两个过程同步执行了。不过可 ... [详细]
  • 浏览器中的异常检测算法及其在深度学习中的应用
    本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法,包括统计学方法和机器学习方法,并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测,可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率,而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]
  • 本文介绍了绕过WAF的XSS检测机制的方法,包括确定payload结构、测试和混淆。同时提出了一种构建XSS payload的方法,该payload与安全机制使用的正则表达式不匹配。通过清理用户输入、转义输出、使用文档对象模型(DOM)接收器和源、实施适当的跨域资源共享(CORS)策略和其他安全策略,可以有效阻止XSS漏洞。但是,WAF或自定义过滤器仍然被广泛使用来增加安全性。本文的方法可以绕过这种安全机制,构建与正则表达式不匹配的XSS payload。 ... [详细]
  • 本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法,以及参数和返回值的说明,并提供了一个示例代码。 ... [详细]
  • 浙江大学2005–2006学年秋冬季学期《大学计算机基础》课程期末考试试卷开课学院:计算中心,考试形式:闭卷,允许带入场考试 ... [详细]
  • 3年半巨亏242亿!商汤高估了深度学习,下错了棋?
    转自:新智元三年半研发开支近70亿,累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日,商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]
author-avatar
师弟
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有