[Музыка]
хороший вечер
У меня сегодня только одна цель, и это
убедить вас в том, что данные и данные
наука очень важна для инноваций
крайне важно, чтобы данные и наука о данных
находятся в компании, чтобы использовать все
важные аспекты данных, а также
три символа на моем слайде сделают
смысл вам в конце этого разговора так
будучи теоретическими учеными-компьютерщиками
Мне нравится определять вещи прежде, чем я
на самом деле использовать это, поэтому давайте сначала начнем
с инновациями, что такое инновации
инновации означают, что мы хотим
вещи, которые уже существуют, меняют их
используя хорошо известные методы и сделать их
лучше мы хотим отнести их к следующему
уровень
это то, что нововведение касается того, что
данные
скважинные данные — это то, что есть везде
у вас есть крошечные фрагменты информации, которые
находятся по всему миру , по всей планете
и мы хотим позволить им снова использовать
инноваций, поэтому давайте начнем с этого
цитата это цитата из Дэвида Маккандлесса
поскольку эти данные являются новой почвой, что это делает
означает, что когда у вас есть данные
вы принимаете это как свой сад, который хотите
сделать что — то с ним вы хотите , чтобы сделать его
выгодно, поэтому давайте посмотрим, как мы можем это сделать
кто из вас знает шоу HBO
Силиконовая долина в зале
приложение для морепродуктов, так что приложение для морепродуктов
о том, что на шоу это приложение, которое
может распознать вашу пищу, чтобы указать
камеры к вашей пластине и хорошо говорит об этом
это то, что вы едите только гоф
приложения заключается в том, что он может распознавать только
что он горячий или нет, и хот-доги
поэтому есть только два варианта, но
удивительно , что это приложение
на самом деле в App Store вы можете просто
загрузите его, и он работает так,
производители шоу на самом деле
нанял кого-то, чтобы забрать все хот-дога
изображения с планеты и тренировать глубокие
Обучающая сеть для распознавания хот- догов
это здорово, я думаю
но в любом случае главное здесь
заключается в том, что через неделю Pinterest
следующие выходы теперь можно загрузить
ваши фотографии ваших собственных блюд и
то вы можете просто посмотреть, что там
вы можете видеть, что есть хот-дог на
вашей плиты или чего-либо еще, но вы можете
также искать рецепты, чтобы мы
создал фактический прецедент, используя все
эти данные суть здесь в том, что
мы хотим взять мечту и из
мечта, мы хотим построить что-то, что
может улучшить мир, а также вещь
мы можем улучшить, и мы можем создать
новый сон, и мы хотим создать шпиона
файл или мы можем продолжать совершенствовать себя
используя данные, и я убежден, что это
может быть сделано с помощью трех вещей,
это данные, которые являются инструментами, в которых нам нужны инструменты для
использовать данные , и мы должны кого — то
используйте инструменты, в которых нам нужен кто-то вроде
этот парень здесь
чтобы сделать что — то с инструментами и иметь
правильное знание, чтобы отнести их к
следующий уровень , поэтому у нас есть три
у нас есть мозги, у нас есть
инструменты, и у нас есть данные, которые нам просто нужны
использовать их в правильном направлении, чтобы
Поэтому я хотел бы сделать эксперимент с
вы, ребята, я надеюсь, что вы за это не я
как делать это, когда я нахожусь в
но теперь у меня есть выбор, чтобы вы
имеют очень простую работу единственное
что вам нужно сделать, остается сидеть на
все расходы, поэтому вам нужно посмотреть на
человек справа от вас нужно
спросить , что уровень заряда батареи вашего
телефона, а затем вам необходимо сообщить об этом
моя команда ученых-специалистов, пожалуйста, встаньте
команда разработчиков данных Я сам являюсь частью
сборщики данных, так что вы также можете
используйте меня, вы можете распространиться по комнате
бит, так что есть ноутбук, и они будут
отметьте все проценты всех
ваш телефон, чтобы мы могли его отобразить, и мы можем
проанализировать все данные , на которые
подумайте о новом способе получения данных
там или существующий способ, который вы можете сделать
все что пожелаете
вы просто остаетесь сидеть снова
и у вас есть одна минута, чтобы
завершить свое задание
поэтому команда Data Sciences начинает анализировать
вы можете вернуться на свои места и
если вы закончите, вы можете сообщить
результаты для меня, а затем мы пойдем фигурой
что-то, поэтому я рад, что эти
вещи не произошло не ни один из
люди разозлились, я так думаю, мой коллега
Ронни было немного менее удачливым, но
что это произошло сейчас, я думаю, мы все можем
согласитесь, что это был хаос, но
иногда хаос хорош, так или иначе, так что
Первое , что мы заметили , что там было
много информации , поступающей через
ученые данных обрабатывают да еще
кстати, как у вас есть
самолет большой, поэтому было слишком много
информация, с которой приходится иметь дело в настоящий момент
сам это первое, что мы можем видеть
а затем, когда время дошло до 60 минут
Я предсказал это, мы можем видеть, что там
было еще больше формирования,
были в начале, они были просто
стояли там, и до конца они были
просто захватывать информацию по всему
так что это было не совсем идеально и
тогда, наконец, было много методов
мы увидели самолет на бумажном самолете
самолет, который был правдой, мы видели людей
кричали, что видели людей, пишущих
что-то вниз, поэтому было много
различные способы получения информации
ученым, чтобы они все еще
нужно выяснить свой почерк даже
так что это все по-другому, поэтому эти
являются основными проблемами , лежащими в основе
большие данные , то есть объемная скорость
и сорт слишком много данных слишком быстрые данные
и к разным данным и каждый год или
поэтому мы составляем еще один V, чтобы мы получили новый
характеристика, если данные становятся четными
сложнее справиться с этим , поэтому
очень важно знать
инструменты, которые вы используете, как мы можем
использовать это , как мы можем исправить это для
бедные ученые данные, которые до сих пор
работая над ним, и ответ на некоторых
как десять лет назад мы добрались до Hadoop
кто слышал об обмане Hadoop
фактически технология, которая позволила
справиться с этой проблемой V в
большие объемы данных, которые он может предложить
обрабатывая поверх этих данных, чтобы он мог
помочь ученым данных в
что-то оттуда или заглянуть
данные и с тех пор, поскольку
истоков Hadoop у нас есть общие данные
пейзаж, и все здесь — это новый
технологии, которая направлена на решение одной из
эти новые проблемы, поэтому ученый-данник
должен знать инструменты, и это то, что я
сказал, прежде чем есть инструменты, но вам нужно
знать их, поэтому это очень важно, так что
почему это, поскольку этот эксперимент терпит неудачу, поскольку
мы не использовали право Я думаю ,
это совершенно очевидно
поэтому давайте повторим еще один инструмент
другие эксперименты, так что теперь
телефонов, и вы получаете следующую работу :
может отправиться в Монте-Ком, и вы можете заполнить
код, который вы видите сверху , это пять
семь шесть девять четыре три, и вы можете
просто ответьте на основной вопрос своего
телефонов очень большой процент, а бренд и
если все идет хорошо, я начинаю анализировать это
данные немедленно О, первые из них
Приходите, я вижу, что Android впереди
вещи меняют преимущество
используя это — я думаю, что это совершенно очевидно
мы можем сразу начать анализ и
мы видим, что есть много
Пользователи Android, чем есть пользователи Apple
и мы также можем видеть, что люди
батареи в порядке, поэтому я думаю, что нужно
для дополнительных батарейных блоков, которые мы
купленные как подарки, просто убирают их не
необходимо увидеть все жалобы
о батарее iPhone не так
хорошо также хорошо, если я был
производитель батареи Я буду очень доволен
с этим набором, а также TEDx, я думаю, вы
может сделать что-то с этими данными, чтобы
возможно, для некоторых людей
андроиды или что — то подобное , но
так или иначе, так что главное
что сейчас мы используем
правильный инструмент для работы, мы использовали что-то
и я не отвечал за сбор
все данные и выяснить вещи вне
инструмент сделал это для меня, он представил его в
Единый способ для меня, и я мог
немедленно начать делать выводы
и получить представление о том, что было
так что на этот раз все было в порядке
нам нужен только один научный сотрудник
вместо них сказали, что команда из трех
так что это тоже преимущество, я думаю, но
что это на самом деле означает для вас или
для организации хорошо посмотрим, что
организация обычно означает или что
это с данными, первое, что мы делаем
собирайте данные, которые вы можете видеть слева
мы получили наши данные много разных
ресурсы, которые мы получили наши данные из Интернета
мы получили наши данные от датчиков из бумаги
даже от людей напрямую, и нам нужно
захватить все эти вещи, чтобы мы
может выводить данные пользователям или
другие технологии, которые подключаются к
данные и то , что мы имеем между очень
важно, есть два пути:
обычно обрабатывают данные первой
способ является то , что вы каждую неделю вы хотите
отчета или каждый месяц или каждый день, поэтому
то есть пакетная обработка в одной точке
время, когда вы просматриваете все свои данные и
вы просто что-то делаете с ним, а затем
они потоковая обработка и что
означает, что вы получаете живые сведения о своих данных
например, если мы посмотрим, что щебет
вы можете увидеть трендовый канал, поэтому
вы можете видеть, что люди в Бельгии
ищем в настоящее время это
пример потокового или реального времени
обработки данных, а затем мы имеем
Конечно, слой сверху у нас есть данные
исследовательский слой, а также данные
научного слоя, это слой, в котором
дата жизни ученых, в которой он живет
между инструментами, и он должен быть
в состоянии захватить все эти данные и
зацепиться за все эти
трубопроводов, и это очень важно
так что, если мы упростим образ вас
снова получите те же три изображения, которые вы получаете
данные, поступающие в вас, получают данные, выходящие
то между этим все составлено из инструментов
поэтому у вас есть трубопровод в канале данных
который состоит из хорошо известных вещей и
ученый-ученый живет там, он может использовать
все доступные данные , но
есть одна важная вещь, которую он должен сделать
и это знание ландшафта данных
Конечно, вам не нужно знать все
технологий, но вам необходимо знать
основы, когда я использую, какой тип
инструментов, инструменты там, поэтому
это то, что мертвый ученый
нужно освоить, как вы
данные, как вы строите свои
инфраструктуры, и это очень
хорошо известное изображение, которое представляет
первый
конечно , вы должны быть в состоянии собрать
данные , но данные везде так
собирая его как легко трудный
вещь хранит его, вам нужно много
инфраструктуры интереса
захватить его и держать его там и
Следующее, что вам нужно сделать, когда у вас есть
данные, которые вы хотите использовать, вы хотите
отрегулируйте, что вы хотите делать
это так что вы можете использовать его и
то, как только у вас есть , вы можете пойти
на следующем уровне начинают изучать варианты использования
и с этими вариантами использования вы можете
пример перейдите в начало трубопровода или
пирамиды и использовать AI каждый
хочет сделать ИИ, конечно, потому что это
словом, но мы хотим решить настоящую
проблемы, и вы можете только обнаружить
проблемы , когда ваша база находится в твердом состоянии вы
хотите, чтобы ваша инфраструктура
место, чтобы получить надежные данные, которые вы получаете
очистить данные из него, и вы можете использовать его
за все, что ты хочешь вернуться к моему
оригинальное изображение, где мы мечтаем построить и
улучшить нашу идею, мы хотим сделать это в
организации, но обычно
происходит то, что мы не просто делаем это
но у нас есть проблема, которую мы решаем
проблема, и именно это мы создали
некоторая ценность, и мы останавливаемся там, но мы хотим
чтобы продолжать повторять это, поэтому я предлагаю
другой способ сделать это, чтобы вместо этого
перехода от проблемы к
решение, которое мы действительно хотим сделать
подключается к научному конвейеру данных, мы
хотят , чтобы захватить данные исследования он и
полностью понять проблему
что следующий шаг заключается в том , что мы можем создать
новые идеи, которые мы можем получить новые идеи
который может снова подпитываться новым
проблемы, и это сайт мечты или
мы можем создать с помощью существующих
трубопровод , который уже на месте в
компания и еще раз мы можем найти
три вещи нам нужны сами данные, мы
также нужны инструменты для проведения исследований и
облегчить работу ученого-данника
и нам нужны два мозга , которые
знать инструменты, которые знают данные, которые
знать домен, чтобы они могли на самом деле
использовать всю информацию, которая
там так возвращаются к оригиналу
цитата, данные — новая почва, я думаю, что мы
может настроить этот
поскольку данные настолько важны для
инновации для принятия решений для
создание ценности, я думаю, вы можете настроить его
следующие данные не является новой почва
это лучшая почва для
инновации спасибо
[Аплодисменты]
хороший вечер
У меня сегодня только одна цель, и это
убедить вас в том, что данные и данные
наука очень важна для инноваций
крайне важно, чтобы данные и наука о данных
находятся в компании, чтобы использовать все
важные аспекты данных, а также
три символа на моем слайде сделают
смысл вам в конце этого разговора так
будучи теоретическими учеными-компьютерщиками
Мне нравится определять вещи прежде, чем я
на самом деле использовать это, поэтому давайте сначала начнем
с инновациями, что такое инновации
инновации означают, что мы хотим
вещи, которые уже существуют, меняют их
используя хорошо известные методы и сделать их
лучше мы хотим отнести их к следующему
уровень
это то, что нововведение касается того, что
данные
скважинные данные — это то, что есть везде
у вас есть крошечные фрагменты информации, которые
находятся по всему миру , по всей планете
и мы хотим позволить им снова использовать
инноваций, поэтому давайте начнем с этого
цитата это цитата из Дэвида Маккандлесса
поскольку эти данные являются новой почвой, что это делает
означает, что когда у вас есть данные
вы принимаете это как свой сад, который хотите
сделать что — то с ним вы хотите , чтобы сделать его
выгодно, поэтому давайте посмотрим, как мы можем это сделать
кто из вас знает шоу HBO
Силиконовая долина в зале
приложение для морепродуктов, так что приложение для морепродуктов
о том, что на шоу это приложение, которое
может распознать вашу пищу, чтобы указать
камеры к вашей пластине и хорошо говорит об этом
это то, что вы едите только гоф
приложения заключается в том, что он может распознавать только
что он горячий или нет, и хот-доги
поэтому есть только два варианта, но
удивительно , что это приложение
на самом деле в App Store вы можете просто
загрузите его, и он работает так,
производители шоу на самом деле
нанял кого-то, чтобы забрать все хот-дога
изображения с планеты и тренировать глубокие
Обучающая сеть для распознавания хот- догов
это здорово, я думаю
но в любом случае главное здесь
заключается в том, что через неделю Pinterest
следующие выходы теперь можно загрузить
ваши фотографии ваших собственных блюд и
то вы можете просто посмотреть, что там
вы можете видеть, что есть хот-дог на
вашей плиты или чего-либо еще, но вы можете
также искать рецепты, чтобы мы
создал фактический прецедент, используя все
эти данные суть здесь в том, что
мы хотим взять мечту и из
мечта, мы хотим построить что-то, что
может улучшить мир, а также вещь
мы можем улучшить, и мы можем создать
новый сон, и мы хотим создать шпиона
файл или мы можем продолжать совершенствовать себя
используя данные, и я убежден, что это
может быть сделано с помощью трех вещей,
это данные, которые являются инструментами, в которых нам нужны инструменты для
использовать данные , и мы должны кого — то
используйте инструменты, в которых нам нужен кто-то вроде
этот парень здесь
чтобы сделать что — то с инструментами и иметь
правильное знание, чтобы отнести их к
следующий уровень , поэтому у нас есть три
у нас есть мозги, у нас есть
инструменты, и у нас есть данные, которые нам просто нужны
использовать их в правильном направлении, чтобы
Поэтому я хотел бы сделать эксперимент с
вы, ребята, я надеюсь, что вы за это не я
как делать это, когда я нахожусь в
но теперь у меня есть выбор, чтобы вы
имеют очень простую работу единственное
что вам нужно сделать, остается сидеть на
все расходы, поэтому вам нужно посмотреть на
человек справа от вас нужно
спросить , что уровень заряда батареи вашего
телефона, а затем вам необходимо сообщить об этом
моя команда ученых-специалистов, пожалуйста, встаньте
команда разработчиков данных Я сам являюсь частью
сборщики данных, так что вы также можете
используйте меня, вы можете распространиться по комнате
бит, так что есть ноутбук, и они будут
отметьте все проценты всех
ваш телефон, чтобы мы могли его отобразить, и мы можем
проанализировать все данные , на которые
подумайте о новом способе получения данных
там или существующий способ, который вы можете сделать
все что пожелаете
вы просто остаетесь сидеть снова
и у вас есть одна минута, чтобы
завершить свое задание
поэтому команда Data Sciences начинает анализировать
вы можете вернуться на свои места и
если вы закончите, вы можете сообщить
результаты для меня, а затем мы пойдем фигурой
что-то, поэтому я рад, что эти
вещи не произошло не ни один из
люди разозлились, я так думаю, мой коллега
Ронни было немного менее удачливым, но
что это произошло сейчас, я думаю, мы все можем
согласитесь, что это был хаос, но
иногда хаос хорош, так или иначе, так что
Первое , что мы заметили , что там было
много информации , поступающей через
ученые данных обрабатывают да еще
кстати, как у вас есть
самолет большой, поэтому было слишком много
информация, с которой приходится иметь дело в настоящий момент
сам это первое, что мы можем видеть
а затем, когда время дошло до 60 минут
Я предсказал это, мы можем видеть, что там
было еще больше формирования,
были в начале, они были просто
стояли там, и до конца они были
просто захватывать информацию по всему
так что это было не совсем идеально и
тогда, наконец, было много методов
мы увидели самолет на бумажном самолете
самолет, который был правдой, мы видели людей
кричали, что видели людей, пишущих
что-то вниз, поэтому было много
различные способы получения информации
ученым, чтобы они все еще
нужно выяснить свой почерк даже
так что это все по-другому, поэтому эти
являются основными проблемами , лежащими в основе
большие данные , то есть объемная скорость
и сорт слишком много данных слишком быстрые данные
и к разным данным и каждый год или
поэтому мы составляем еще один V, чтобы мы получили новый
характеристика, если данные становятся четными
сложнее справиться с этим , поэтому
очень важно знать
инструменты, которые вы используете, как мы можем
использовать это , как мы можем исправить это для
бедные ученые данные, которые до сих пор
работая над ним, и ответ на некоторых
как десять лет назад мы добрались до Hadoop
кто слышал об обмане Hadoop
фактически технология, которая позволила
справиться с этой проблемой V в
большие объемы данных, которые он может предложить
обрабатывая поверх этих данных, чтобы он мог
помочь ученым данных в
что-то оттуда или заглянуть
данные и с тех пор, поскольку
истоков Hadoop у нас есть общие данные
пейзаж, и все здесь — это новый
технологии, которая направлена на решение одной из
эти новые проблемы, поэтому ученый-данник
должен знать инструменты, и это то, что я
сказал, прежде чем есть инструменты, но вам нужно
знать их, поэтому это очень важно, так что
почему это, поскольку этот эксперимент терпит неудачу, поскольку
мы не использовали право Я думаю ,
это совершенно очевидно
поэтому давайте повторим еще один инструмент
другие эксперименты, так что теперь
телефонов, и вы получаете следующую работу :
может отправиться в Монте-Ком, и вы можете заполнить
код, который вы видите сверху , это пять
семь шесть девять четыре три, и вы можете
просто ответьте на основной вопрос своего
телефонов очень большой процент, а бренд и
если все идет хорошо, я начинаю анализировать это
данные немедленно О, первые из них
Приходите, я вижу, что Android впереди
вещи меняют преимущество
используя это — я думаю, что это совершенно очевидно
мы можем сразу начать анализ и
мы видим, что есть много
Пользователи Android, чем есть пользователи Apple
и мы также можем видеть, что люди
батареи в порядке, поэтому я думаю, что нужно
для дополнительных батарейных блоков, которые мы
купленные как подарки, просто убирают их не
необходимо увидеть все жалобы
о батарее iPhone не так
хорошо также хорошо, если я был
производитель батареи Я буду очень доволен
с этим набором, а также TEDx, я думаю, вы
может сделать что-то с этими данными, чтобы
возможно, для некоторых людей
андроиды или что — то подобное , но
так или иначе, так что главное
что сейчас мы используем
правильный инструмент для работы, мы использовали что-то
и я не отвечал за сбор
все данные и выяснить вещи вне
инструмент сделал это для меня, он представил его в
Единый способ для меня, и я мог
немедленно начать делать выводы
и получить представление о том, что было
так что на этот раз все было в порядке
нам нужен только один научный сотрудник
вместо них сказали, что команда из трех
так что это тоже преимущество, я думаю, но
что это на самом деле означает для вас или
для организации хорошо посмотрим, что
организация обычно означает или что
это с данными, первое, что мы делаем
собирайте данные, которые вы можете видеть слева
мы получили наши данные много разных
ресурсы, которые мы получили наши данные из Интернета
мы получили наши данные от датчиков из бумаги
даже от людей напрямую, и нам нужно
захватить все эти вещи, чтобы мы
может выводить данные пользователям или
другие технологии, которые подключаются к
данные и то , что мы имеем между очень
важно, есть два пути:
обычно обрабатывают данные первой
способ является то , что вы каждую неделю вы хотите
отчета или каждый месяц или каждый день, поэтому
то есть пакетная обработка в одной точке
время, когда вы просматриваете все свои данные и
вы просто что-то делаете с ним, а затем
они потоковая обработка и что
означает, что вы получаете живые сведения о своих данных
например, если мы посмотрим, что щебет
вы можете увидеть трендовый канал, поэтому
вы можете видеть, что люди в Бельгии
ищем в настоящее время это
пример потокового или реального времени
обработки данных, а затем мы имеем
Конечно, слой сверху у нас есть данные
исследовательский слой, а также данные
научного слоя, это слой, в котором
дата жизни ученых, в которой он живет
между инструментами, и он должен быть
в состоянии захватить все эти данные и
зацепиться за все эти
трубопроводов, и это очень важно
так что, если мы упростим образ вас
снова получите те же три изображения, которые вы получаете
данные, поступающие в вас, получают данные, выходящие
то между этим все составлено из инструментов
поэтому у вас есть трубопровод в канале данных
который состоит из хорошо известных вещей и
ученый-ученый живет там, он может использовать
все доступные данные , но
есть одна важная вещь, которую он должен сделать
и это знание ландшафта данных
Конечно, вам не нужно знать все
технологий, но вам необходимо знать
основы, когда я использую, какой тип
инструментов, инструменты там, поэтому
это то, что мертвый ученый
нужно освоить, как вы
данные, как вы строите свои
инфраструктуры, и это очень
хорошо известное изображение, которое представляет
первый
конечно , вы должны быть в состоянии собрать
данные , но данные везде так
собирая его как легко трудный
вещь хранит его, вам нужно много
инфраструктуры интереса
захватить его и держать его там и
Следующее, что вам нужно сделать, когда у вас есть
данные, которые вы хотите использовать, вы хотите
отрегулируйте, что вы хотите делать
это так что вы можете использовать его и
то, как только у вас есть , вы можете пойти
на следующем уровне начинают изучать варианты использования
и с этими вариантами использования вы можете
пример перейдите в начало трубопровода или
пирамиды и использовать AI каждый
хочет сделать ИИ, конечно, потому что это
словом, но мы хотим решить настоящую
проблемы, и вы можете только обнаружить
проблемы , когда ваша база находится в твердом состоянии вы
хотите, чтобы ваша инфраструктура
место, чтобы получить надежные данные, которые вы получаете
очистить данные из него, и вы можете использовать его
за все, что ты хочешь вернуться к моему
оригинальное изображение, где мы мечтаем построить и
улучшить нашу идею, мы хотим сделать это в
организации, но обычно
происходит то, что мы не просто делаем это
но у нас есть проблема, которую мы решаем
проблема, и именно это мы создали
некоторая ценность, и мы останавливаемся там, но мы хотим
чтобы продолжать повторять это, поэтому я предлагаю
другой способ сделать это, чтобы вместо этого
перехода от проблемы к
решение, которое мы действительно хотим сделать
подключается к научному конвейеру данных, мы
хотят , чтобы захватить данные исследования он и
полностью понять проблему
что следующий шаг заключается в том , что мы можем создать
новые идеи, которые мы можем получить новые идеи
который может снова подпитываться новым
проблемы, и это сайт мечты или
мы можем создать с помощью существующих
трубопровод , который уже на месте в
компания и еще раз мы можем найти
три вещи нам нужны сами данные, мы
также нужны инструменты для проведения исследований и
облегчить работу ученого-данника
и нам нужны два мозга , которые
знать инструменты, которые знают данные, которые
знать домен, чтобы они могли на самом деле
использовать всю информацию, которая
там так возвращаются к оригиналу
цитата, данные — новая почва, я думаю, что мы
может настроить этот
поскольку данные настолько важны для
инновации для принятия решений для
создание ценности, я думаю, вы можете настроить его
следующие данные не является новой почва
это лучшая почва для
инновации спасибо
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment