python能做机器人吗,python怎么做机器人

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python能做机器人吗,python怎么做机器人。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

这篇文章主要介绍了python中如何做一个连体机器人的代码,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

前言

如何使用ChatGPT API

近年来,人工智能(AI)的发展日新月异,而聊天机器人(Chatbot)则是AI领域的明星应用之一。

今天,我们将深入浅出地介绍如何使用ChatGPT API,构建属于自己的智能聊天机器人的基础python简单代码动画。

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能
【----帮助Python学习,以下所有学习资料文末免费领!----】

一、准备工作

  1. 注册OpenAI账户 要使用ChatGPT API,首先需要在OpenAI官网(https://www.openai.com)上注册一个账户。

完成注册并登录后,通过(https://platform.openai.com/account)申请API密钥(API Key)。

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

  1. 安装相关依赖 在本地环境中安装Python和OpenAI Python库。使用以下命令安装:
pip install openai

二、使用OpenAI API

  1. 导入库和设置API密钥

在Python脚本中,导入OpenAI库并设置API密钥:

import openai# 替换为您的API密钥openai.api_key = "your-api-key"
  1. 调用API

现在可以调用openai模块中的ChatCompletion类来与ChatGPT进行交互。

示例代码:

import openai

# 配置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

# 准备输入消息
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个 AI 助手,会回答用户关于技术的问题。"},
    {"role": "user", "content": "请解释一下什么是神经网络?"}, # 在content键对应的值中输入问题文本。
]

# 调用 openai.ChatCompletion.create 函数与 GPT 进行交互
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",               # 使用 GPT-3.5 模型
    messages=messages,           # 输入消息列表
    max_tokens=100,              # 限制回复的最大长度
    temperature=0.7,             # 控制回复的随机性
    top_p=0.9,                   # 控制回复时的令牌采样策略
    n=1,                         # 生成的独立回复数量
    stop_sequences=["\n"],       # 回复停止生成的字符串列表
)

# 输出生成的回复
generated_reply = response.choices[0].message['content']
print("AI Assistant: ", generated_reply)

openai.ChatCompletion.create 函数用于与 OpenAI 的 ChatGPT 模型进行交互,生成基于输入消息的回复。

这个函数接受多个参数,下面是其中一些关键参数及其作用的简要解释:

  1. model (字符串): 这个参数指定了你希望使用的预训练模型。在这种情况下,你应该使用 GPT-3.5 模型,例如 "gpt-3.5-turbo" 或者其他可用的 GPT-3 模型变种。
  2. messages (列表): 这个参数接受一个包含消息对象的列表。每个消息对象都包含一个 role(字符串,可以是 "system""user""assistant")以及相应的 content(字符串,表示实际消息文本)。这些消息按顺序构成了与模型的对话历史,通常以一个系统消息开始,然后是用户和助手的互动消息。
  • system 消息有助于设置助手的行为。在上面的例子中,助手被指示 “你是一个得力的助手”。
  • user 消息有助于指导助手。就是用户说的话,向助手提的问题。
  • assistant 消息有助于存储先前的回复。这是为了持续对话,提供会话的上下文。
  1. max_tokens (整数,可选): 这个参数用于限制生成回复的最大长度。其值表示生成回复中的最大令牌(token)数量。如果设置得太小,可能导致生成的回复被截断。
  2. temperature (浮点数,可选): 这个参数用于控制生成回复时的随机性。较高的值(如 1.0)会使生成的回复更随机和多样化,而较低的值(如 0.1)会让回复更确定和一致。一般情况下,较低的值更适合生成连贯、一致的回复,而较高的值则有助于激发创意思维。
  3. top_p (浮点数,可选): 这个参数用于控制生成回复时的令牌采样策略。它表示生成回复时,应考虑的最高概率的令牌的累积概率。较高的值(如 0.9)会考虑更多可能的令牌,而较低的值(如 0.5)会使采样范围更窄。调整此参数可以影响生成文本的多样性和质量。
  4. n (整数,可选): 这个参数用于指定要生成的独立回复的数量。例如,如果你想要从模型获得多个不同的回复,可以将 n 设置为大于 1 的值。请注意,生成多个回复可能会增加 API 请求的计算时间和成本。
  5. stop_sequences (列表,可选): 这个参数用于指定一个字符串列表,当生成的回复遇到这些字符串中的任何一个时,回复将停止生成。这可以用来设置自定义的生成边界,以避免生成过长或无关的回复信息。

三、多轮对话示例

以下代码展示了如何实现与ChatGPT的多轮对话:

import openai

# 配置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

def chat_with_gpt(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        max_tokens=1000,
        temperature=0.5,
    )
    resp_content = response['choices'][0]['message']['content']
    return resp_content

# 初始化消息列表
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是我的编程顾问。"},
    {"role": "user", "content": "你好,ChatGPT!请问你能帮我回答一些问题吗?"}
]

# 进行多轮对话
while True:
    response = chat_with_gpt(messages)
    print(f"ChatGPT: {response}")

    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "退出", "再见"]:
        print("ChatGPT: 再见!期待下次与您交流。")
        break
    messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 添加ChatGPT需要上下文聊天记录。

在上面的代码中,使用一个while循环实现多轮对话。

每次循环中,先调用chat_with_gpt函数获取ChatGPT的回答,并将回答输出。

然后,获取用户输入的下一句话,并将其添加到messages列表中。

如果用户输入"exit""退出""再见",循环将终止,对话结束。

代码运行效果:

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

ChatGPT: 当然,我很乐意回答你的问题!请问你有什么需要帮助的?
User: 深度学习和机器学习有什么区别?
ChatGPT: 深度学习和机器学习是两个密切相关的领域,但是它们有一些不同之处。

机器学习是一种人工智能的分支,它使用算法和统计模型来让计算机从数据中学习。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指给计算机提供带有标签的数据,让它从中学习,例如分类和回归问题。无监督学习是指给计算机提供没有标签的数据,让它去发现数据中的模式和结构,例如聚类和降维问题。强化学习是指让计算机在与环境互动的过程中学习最优的行为,例如游戏和机器人控制。

深度学习是机器学习的一种特殊形式,它使用深度神经网络来学习数据中的特征和模式。深度神经网络是一种由多个层次组成的神经网络,每一层都可以自动学习数据中的特征,并将其传递给下一层。深度学习可以应用于各种任务,例如图像识别、自然语言处理和语音识别。

因此,机器学习是一个更广泛的概念,而深度学习是机器学习的一个子集,它使用深度神经网络来进行学习。
User: 如果我的训练样本非常大,哪种方式更适合我?
ChatGPT: 深度学习和机器学习都是人工智能领域中的分支,它们有一些相同之处,但也有一些区别。

机器学习是一种通过从数据中学习来完成特定任务的方法。它可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习需要训练数据和标签,以便为新数据提供正确的标签。无监督学习不需要标签,而是通过发现数据中的模式和结构来学习。半监督学习则是介于两者之间,它使用带标签的数据和未标记的数据进行训练。

深度学习是机器学习的一个分支,它使用神经网络来学习数据的特征。深度学习可以自动学习特征,而不需要手动选择或提取特征。它可以用于许多任务,如图像分类、语音识别和自然语言处理等。

如果训练样本非常大,深度学习可能更适合。深度学习模型可以处理大量的数据,并且可以自动学习特征,从而减少了手动特征提取的工作量。此外,深度学习模型可以使用GPU等硬件加速训练,从而加快训练速度。但是,深度学习模型通常需要更多的计算资源和更长的训 练时间,因此需要考虑计算成本和时间成本。如果数据集较小或任务较简单,则机器学习可能更适合。
User:

四、最后

通过以上的学习,相信你已经学会了如何使用OpenaiAPIGPT进行多轮对话。

当然,实际应用中,还可能需要根据需求调整参数、处理更复杂的场景。

此外,每次调用OpenaiAPI并不是免费的。在进行API请求时,Openai会根据您的账户余额自动扣除相应数量的Token

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

以下是我整理的一些提升程序员自身能力的资料,都已经整理并打包好了。

Python入门全套学习资料附带源码:

学习编程前准备

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

全套软件安装包

附带完整的安装包的安装视频教程资源(新手大礼包已备好)

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

整套零基础入门视频+课件笔记

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

👉实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

总结

好啦,这就是今天的内容,入门知识点资料免费发送的哈,想要的小伙伴儿不要错过,带你直

接弯道超车,少走一大波弯路,准备好了嘛?!我们要开始学习一项编程技术啦!

没有哪个小白跟着小编是不能学会编程的。如果有,就教到你学会为止~

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

资料领取

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

好文推荐

了解python的前景:python的未来前景,超详细根据好多资料总结出来的_程序员要具备哪些专业知识-CSDN博客

了解python的兼职:python副业介绍以及渠道推荐,接单注意事项_python能爬知识资料吗-CSDN博客文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790926.html

前言

如何使用ChatGPT API

近年来,人工智能(AI)的发展日新月异,而聊天机器人(Chatbot)则是AI领域的明星应用之一。

今天,我们将深入浅出地介绍如何使用ChatGPT API,构建属于自己的智能聊天机器人的基础python简单代码动画。

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能
【----帮助Python学习,以下所有学习资料文末免费领!----】

一、准备工作

  1. 注册OpenAI账户 要使用ChatGPT API,首先需要在OpenAI官网(https://www.openai.com)上注册一个账户。

完成注册并登录后,通过(https://platform.openai.com/account)申请API密钥(API Key)。

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

  1. 安装相关依赖 在本地环境中安装Python和OpenAI Python库。使用以下命令安装:
pip install openai

二、使用OpenAI API

  1. 导入库和设置API密钥

在Python脚本中,导入OpenAI库并设置API密钥:

import openai# 替换为您的API密钥openai.api_key = "your-api-key"
  1. 调用API

现在可以调用openai模块中的ChatCompletion类来与ChatGPT进行交互。

示例代码:

import openai

# 配置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

# 准备输入消息
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个 AI 助手,会回答用户关于技术的问题。"},
    {"role": "user", "content": "请解释一下什么是神经网络?"}, # 在content键对应的值中输入问题文本。
]

# 调用 openai.ChatCompletion.create 函数与 GPT 进行交互
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",               # 使用 GPT-3.5 模型
    messages=messages,           # 输入消息列表
    max_tokens=100,              # 限制回复的最大长度
    temperature=0.7,             # 控制回复的随机性
    top_p=0.9,                   # 控制回复时的令牌采样策略
    n=1,                         # 生成的独立回复数量
    stop_sequences=["\n"],       # 回复停止生成的字符串列表
)

# 输出生成的回复
generated_reply = response.choices[0].message['content']
print("AI Assistant: ", generated_reply)

openai.ChatCompletion.create 函数用于与 OpenAI 的 ChatGPT 模型进行交互,生成基于输入消息的回复。

这个函数接受多个参数,下面是其中一些关键参数及其作用的简要解释:

  1. model (字符串): 这个参数指定了你希望使用的预训练模型。在这种情况下,你应该使用 GPT-3.5 模型,例如 "gpt-3.5-turbo" 或者其他可用的 GPT-3 模型变种。
  2. messages (列表): 这个参数接受一个包含消息对象的列表。每个消息对象都包含一个 role(字符串,可以是 "system""user""assistant")以及相应的 content(字符串,表示实际消息文本)。这些消息按顺序构成了与模型的对话历史,通常以一个系统消息开始,然后是用户和助手的互动消息。
  • system 消息有助于设置助手的行为。在上面的例子中,助手被指示 “你是一个得力的助手”。
  • user 消息有助于指导助手。就是用户说的话,向助手提的问题。
  • assistant 消息有助于存储先前的回复。这是为了持续对话,提供会话的上下文。
  1. max_tokens (整数,可选): 这个参数用于限制生成回复的最大长度。其值表示生成回复中的最大令牌(token)数量。如果设置得太小,可能导致生成的回复被截断。
  2. temperature (浮点数,可选): 这个参数用于控制生成回复时的随机性。较高的值(如 1.0)会使生成的回复更随机和多样化,而较低的值(如 0.1)会让回复更确定和一致。一般情况下,较低的值更适合生成连贯、一致的回复,而较高的值则有助于激发创意思维。
  3. top_p (浮点数,可选): 这个参数用于控制生成回复时的令牌采样策略。它表示生成回复时,应考虑的最高概率的令牌的累积概率。较高的值(如 0.9)会考虑更多可能的令牌,而较低的值(如 0.5)会使采样范围更窄。调整此参数可以影响生成文本的多样性和质量。
  4. n (整数,可选): 这个参数用于指定要生成的独立回复的数量。例如,如果你想要从模型获得多个不同的回复,可以将 n 设置为大于 1 的值。请注意,生成多个回复可能会增加 API 请求的计算时间和成本。
  5. stop_sequences (列表,可选): 这个参数用于指定一个字符串列表,当生成的回复遇到这些字符串中的任何一个时,回复将停止生成。这可以用来设置自定义的生成边界,以避免生成过长或无关的回复信息。

三、多轮对话示例

以下代码展示了如何实现与ChatGPT的多轮对话:

import openai

# 配置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

def chat_with_gpt(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages,
        max_tokens=1000,
        temperature=0.5,
    )
    resp_content = response['choices'][0]['message']['content']
    return resp_content

# 初始化消息列表
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是我的编程顾问。"},
    {"role": "user", "content": "你好,ChatGPT!请问你能帮我回答一些问题吗?"}
]

# 进行多轮对话
while True:
    response = chat_with_gpt(messages)
    print(f"ChatGPT: {response}")

    user_input = input("User: ")
    if user_input.lower() in ["exit", "退出", "再见"]:
        print("ChatGPT: 再见!期待下次与您交流。")
        break
    messages.append({"role": "user", "content": user_input}) # 添加ChatGPT需要上下文聊天记录。

在上面的代码中,使用一个while循环实现多轮对话。

每次循环中,先调用chat_with_gpt函数获取ChatGPT的回答,并将回答输出。

然后,获取用户输入的下一句话,并将其添加到messages列表中。

如果用户输入"exit""退出""再见",循环将终止,对话结束。

代码运行效果:

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

ChatGPT: 当然,我很乐意回答你的问题!请问你有什么需要帮助的?
User: 深度学习和机器学习有什么区别?
ChatGPT: 深度学习和机器学习是两个密切相关的领域,但是它们有一些不同之处。

机器学习是一种人工智能的分支,它使用算法和统计模型来让计算机从数据中学习。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是指给计算机提供带有标签的数据,让它从中学习,例如分类和回归问题。无监督学习是指给计算机提供没有标签的数据,让它去发现数据中的模式和结构,例如聚类和降维问题。强化学习是指让计算机在与环境互动的过程中学习最优的行为,例如游戏和机器人控制。

深度学习是机器学习的一种特殊形式,它使用深度神经网络来学习数据中的特征和模式。深度神经网络是一种由多个层次组成的神经网络,每一层都可以自动学习数据中的特征,并将其传递给下一层。深度学习可以应用于各种任务,例如图像识别、自然语言处理和语音识别。

因此,机器学习是一个更广泛的概念,而深度学习是机器学习的一个子集,它使用深度神经网络来进行学习。
User: 如果我的训练样本非常大,哪种方式更适合我?
ChatGPT: 深度学习和机器学习都是人工智能领域中的分支,它们有一些相同之处,但也有一些区别。

机器学习是一种通过从数据中学习来完成特定任务的方法。它可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习需要训练数据和标签,以便为新数据提供正确的标签。无监督学习不需要标签,而是通过发现数据中的模式和结构来学习。半监督学习则是介于两者之间,它使用带标签的数据和未标记的数据进行训练。

深度学习是机器学习的一个分支,它使用神经网络来学习数据的特征。深度学习可以自动学习特征,而不需要手动选择或提取特征。它可以用于许多任务,如图像分类、语音识别和自然语言处理等。

如果训练样本非常大,深度学习可能更适合。深度学习模型可以处理大量的数据,并且可以自动学习特征,从而减少了手动特征提取的工作量。此外,深度学习模型可以使用GPU等硬件加速训练,从而加快训练速度。但是,深度学习模型通常需要更多的计算资源和更长的训 练时间,因此需要考虑计算成本和时间成本。如果数据集较小或任务较简单,则机器学习可能更适合。
User:

四、最后

通过以上的学习,相信你已经学会了如何使用OpenaiAPIGPT进行多轮对话。

当然,实际应用中,还可能需要根据需求调整参数、处理更复杂的场景。

此外,每次调用OpenaiAPI并不是免费的。在进行API请求时,Openai会根据您的账户余额自动扣除相应数量的Token

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

以下是我整理的一些提升程序员自身能力的资料,都已经整理并打包好了。

Python入门全套学习资料附带源码:

学习编程前准备

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

全套软件安装包

附带完整的安装包的安装视频教程资源(新手大礼包已备好)

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

整套零基础入门视频+课件笔记

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

👉实战案例👈

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

总结

好啦,这就是今天的内容,入门知识点资料免费发送的哈,想要的小伙伴儿不要错过,带你直

接弯道超车,少走一大波弯路,准备好了嘛?!我们要开始学习一项编程技术啦!

没有哪个小白跟着小编是不能学会编程的。如果有,就教到你学会为止~

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

资料领取

上述这份完整版的Python全套学习资料已经上传CSDN官方,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码输入“领取资料” 即可领取

python能做机器人吗,python怎么做机器人,人工智能

好文推荐

了解python的前景:python的未来前景,超详细根据好多资料总结出来的_程序员要具备哪些专业知识-CSDN博客

了解python的兼职:python副业介绍以及渠道推荐,接单注意事项_python能爬知识资料吗-CSDN博客

到了这里,关于python能做机器人吗,python怎么做机器人的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

原文地址:https://blog.csdn.net/2301_81900386/article/details/135376879

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 行业视野::人工智能与机器人

    控制和机器人领域非常重要的quote:莫拉维克悖论(Moravec\\\'s paradox)         It is comparatively easy to make computers exhibit adult level performance on intelligence tests or playing checkers,and difficult or impossible to give them the skills of a one-year-old when it comes to perception and mobility.         相对来说

    2024年02月16日
    浏览(6)
  • 开发ROS机器人的人工智能功能

    机器人技术的发展已经进入了一个新的高潮,随着计算能力的不断提高和传感器技术的不断发展,机器人在各个领域的应用也越来越广泛。在这个背景下,机器人的人工智能功能也变得越来越重要。ROS(Robot Operating System)是一个开源的机器人操作系统,它提供了一系列的库和

    2024年01月23日
    浏览(13)
  • 人工智能与机器人:未来的挑战与机遇

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、智能手机等新技术的不断推出,人们对人工智能领域的关注也越来越高。在这个领域里,研究人员已成功开发出可以进行各种各样的人类活动的机器人。不过,这一切并非都没有风险,有可能带来一些负面影响,比如健康危害、安

    2024年02月07日
    浏览(12)
  • 搭建人工智能wx机器人完整版教程

    参考搭建流程 首先需要下载Ubuntu 20.04 镜像包 阿里云开源镜像包 下载方式: 打开以上网站--点击20.04/--点击ubuntu-20.04.5-live-server-amd64.iso下载 项目开源地址 https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat NxShell 下载地址 https://xiaodao.lanzoui.com/b0dr4mztg VMware 17(自行网上找有很多资源) 安装完N

    2024年02月09日
    浏览(12)
  • 免费的chartGPT 人工智能机器人问答展示

      无意中发现一个特别好用的AI工具,试着问了几个最近一直困扰我的小孩子的幼小衔接的问题,发现比度娘好用。给出的答案更加智能,还可以免费试用。 对于日常的一些问题,回答更具针对性    日常写代码也能轻松搞定  人工智能是一种让计算机系统具备智能的技术和

    2024年02月07日
    浏览(12)
  • 人工智能与机器人:实现智能化的未来

    人工智能(Artificial Intelligence, AI)和机器人技术(Robotics)是当今最热门的技术领域之一,它们正在驱动我们进入一个智能化的未来。人工智能是指一种使计算机能够像人类一样思考、学习和理解自然语言的技术。机器人则是一种自主行动的物体,它可以接收数据、执行任务

    2024年01月23日
    浏览(19)
  • ChatGPT——OpenAI推出的人工智能聊天机器人

    ChatGPT——OpenAI推出的人工智能聊天机器人 [ 编辑] ChatGPT 全称为“chat Generative Pre-trained Transformer”,翻译成中文就是生成型预训练变换模型。它是美国公司OpenAI在2022年11月30日发布研发的聊天机器人程序,能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。 [1

    2024年02月04日
    浏览(28)
  • 人工智能ai写作系统,ai智能写作机器人

     人工智能AI大数据深度:基于伪原创算法,采用神经网络算法,在超过1535000篇文章中进行自动学习、聚合算法进行人工智能的创建,内容语义不变,媒体阿里、腾讯、百度均于日前在百家号内容创作者盛典上推出人工智能创作支撑平台创作大脑。 智能助手可以为人类创作者

    2024年02月10日
    浏览(12)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包