0
រទេះរបស់អ្នក
0
Zinn Hub
0
រទេះរបស់អ្នក
0

នៅ glance

ព័ត៌មានលម្អិតសំខាន់ៗអំពីសេវាកម្មនេះ ដើម្បីជួយអ្នកសម្រេចចិត្ត។ បង្កើតដោយ Zinn Hub មិនមែនអ្នកលក់ទេ។

ការគ្របដណ្តប់ក្របខ័ណ្ឌ

PyTorch, TensorFlow & Keras
ដំណោះស្រាយត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌការរៀនស៊ីជម្រៅស្តង់ដារឧស្សាហកម្ម ជាមួយនឹង Scikit-learn ក៏មានសម្រាប់វិធីសាស្រ្ត ML បុរាណផងដែរ។

វិសាលភាពគំរូ

តំបន់សេវាកម្ម 9
គ្របដណ្តប់លើវិញ្ញាសា AI យ៉ាងទូលំទូលាយ រួមមាន CNNs, LSTMs, Transformers (BERT, GPT, LLaMA), ការរកឃើញវត្ថុ YOLO, NLP, និង Generative AI។

ផ្លូវកែលម្អ

3 កម្រិតដែលអាចប្រើបាន
កម្រិតមូលដ្ឋានដោះស្រាយការងារម៉ូដែលស្នូល; កម្រិតខ្ពស់ជាងនេះដោះសោការដំណើរការទិន្នន័យជាមុន ឯកសារ ការកែសម្រួល ការដាក់ពង្រាយពពក និងការរួមបញ្ចូល API សម្រាប់លទ្ធផលដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ការផលិត។

ការដឹកជញ្ជូន & ការកែប្រែ

2–4 ថ្ងៃ | 1–5 ការកែប្រែ
កញ្ចប់មូលដ្ឋានដឹកជញ្ជូនក្នុងរយៈពេល 2 ថ្ងៃជាមួយនឹងការកែប្រែ 1; Premium ពង្រីកដល់ 4 ថ្ងៃ និងរួមបញ្ចូលការកែប្រែ 5 រួមជាមួយនឹងមុខងារដាក់ពង្រាយ និងត្រួតពិនិត្យ។

អ្វីដែលអ្នកនឹងទទួលបាន

ទម្រង់៖
ឯកសារប្រភព
ការថតវីដេអូ
របាយការណ៍ជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ
Cloud Link
វិធីសាស្រ្តដឹកជញ្ជូន:
អ្នកគ្រប់គ្រងការបញ្ជាទិញ
ចំណាំ: កូដប្រភពត្រូវបានផ្តល់ជូនជាគម្រោង Python ស្អាត (ស្គ្រីប និង/ឬ Jupyter Notebook)។ ការណែនាំវីដេអូត្រូវបានរួមបញ្ចូលជាមួយរាល់ការបញ្ជាទិញដើម្បីណែនាំអ្នកក្នុងការដំណើរការកូដ។ កម្រិត Boost និង Premium រួមបញ្ចូលឯកសារគំរូដែលបានសរសេរ។ ការបញ្ជាទិញ Premium ក៏រួមបញ្ចូលព័ត៌មានលម្អិតអំពីការដាក់ពង្រាយពពក និងការណែនាំអំពីការរួមបញ្ចូល API ដែលបានផ្តល់ជូនតាមរយៈអ្នកគ្រប់គ្រងការបញ្ជាទិញ។

ការពិពណ៌នាពេញលេញ

ការទទួលបានម៉ូដែល machine learning ឬ deep learning ដើម្បីដំណើរការបានត្រឹមត្រូវ ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងនៅក្នុងកូដដែលអ្នកអាចប្រើបាន គឺពិបាកជាងការណែនាំភាគច្រើន។ មិនថាអ្នកកំពុងដោះស្រាយបញ្ហាចំណាត់ថ្នាក់ ការព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលា ការដំណើរការភាសាធម្មជាតិ ការសម្គាល់រូបភាព ឬការរកឃើញវត្ថុ សេវាកម្មនេះនឹងនាំអ្នកពីនិយមន័យបញ្ហាទៅកាន់ដំណោះស្រាយ Python ដែលបានផ្ទៀងផ្ទាត់ និងមានឯកសារពេញលេញ។

អ្នកនឹងធ្វើការដោយផ្ទាល់ជាមួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុង London ដែលមានបទពិសោធន៍ជាក់ស្តែងជាងបួនឆ្នាំ។ គំរូទាំងអស់ត្រូវបានបង្កើតឡើងពីដំបូងសម្រាប់បញ្ហាជាក់លាក់របស់អ្នកដោយប្រើក្របខ័ណ្ឌស្តង់ដារឧស្សាហកម្ម រួមមាន PyTorch, TensorFlow, Keras និង Scikit-Learn ។

**អ្វីដែលសេវាកម្មនេះគ្របដណ្តប់៖**

— ស្ថាបត្យកម្ម Deep Learning៖ ANN, CNN, RNN, LSTM, GRU, VGG-16, LeNet, ResNet, Inception
— Machine Learning៖ វិធីសាស្ត្រត្រួតពិនិត្យ និងមិនត្រួតពិនិត្យ
— ការដំណើរការភាសាធម្មជាតិ៖ ការវិភាគអារម្មណ៍ ការសម្គាល់អង្គភាពដែលមានឈ្មោះ (NER)
— Transformers និងម៉ូដែលភាសាធំៗ៖ BERT, GPT, Falcon, LLaMA 2, LLaMA 3
— កម្មវិធី Generative AI
— Computer vision និងការដំណើរការរូបភាព
— ការរកឃើញវត្ថុដោយប្រើកំណែ YOLO ទាំងអស់
— ការវិភាគ Regression និងស៊េរីពេលវេលា
— ចំណុចប្រទាក់ Flask ឬ Django សម្រាប់ម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលរបស់អ្នក

រាល់ការបញ្ជាទិញរួមបញ្ចូលការស្រាវជ្រាវយ៉ាងហ្មត់ចត់ទៅក្នុងដែនបញ្ហារបស់អ្នក ការបង្កើតគំរូ និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការធ្វើតេស្តយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ដូច្នេះអ្នកទទួលបានកូដដែលដំណើរការពិតប្រាកដ — មិនមែនគ្រាន់តែកូដដែលដំណើរការនោះទេ។

កម្រិតខ្ពស់ជាងនេះបន្ថែមការរៀបចំទិន្នន័យជាមុន ឯកសារគំរូពេញលេញ ការត្រួតពិនិត្យដំណើរការ ការកែសម្រួលល្អិតល្អន់ ការដាក់ពង្រាយលើពពក និងការរួមបញ្ចូល API ដែលធ្វើឱ្យវាត្រង់ពីគំរូការងារទៅប្រព័ន្ធដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ការផលិត។

**របៀបដែលវាដំណើរការ:**

នៅពេលដែលអ្នកដាក់ការបញ្ជាទិញរបស់អ្នក គ្រាន់តែចែករំលែកសំណុំទិន្នន័យ ការពិពណ៌នាបញ្ហា និងបរិបទពាក់ព័ន្ធណាមួយតាមរយៈការជជែកបញ្ជាទិញ។ ប្រសិនបើមានអ្វីមិនច្បាស់លាស់ អ្នកនឹងត្រូវបានទាក់ទងដោយផ្ទាល់មុនពេលការងារចាប់ផ្តើម។ ការណែនាំវីដេអូជាជំហានៗត្រូវបានរួមបញ្ចូល ដូច្នេះអ្នកអាចដំណើរការ និងយល់ពីកូដបាន ទោះបីជាអ្នកមិនមែនជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ខ្លួនឯងក៏ដោយ។

**សេវាកម្មនេះគឺល្អសម្រាប់:**

— អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកសិក្សាដែលត្រូវការការអនុវត្តគំរូការងារ
— ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម និងក្រុមផលិតផលដែលកំពុងបង្កើតគំរូមុខងារ AI
— អ្នកជំនាញទិន្នន័យដែលត្រូវការគំរូជាក់លាក់ដែលបានបង្កើត ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងចងក្រងជាឯកសារ
— នរណាម្នាក់ដែលមានសំណុំទិន្នន័យ និងគោលដៅព្យាករណ៍ ឬចំណាត់ថ្នាក់

ទិន្នន័យ និងកូដរបស់អ្នកនៅតែជាការសម្ងាត់យ៉ាងតឹងរ៉ឹង ហើយនឹងមិនត្រូវបានប្រើឡើងវិញ ឬចែករំលែកឡើយ។ វាត្រូវបានណែនាំយ៉ាងខ្លាំងឱ្យអ្នកផ្ញើសារមុនពេលបញ្ជាទិញដើម្បីពិភាក្សាអំពីគម្រោងរបស់អ្នក និងបញ្ជាក់កម្រិតត្រឹមត្រូវ — នេះធានានូវការចែកចាយរលូន ប្រកបដោយការផ្តោតអារម្មណ៍ដោយគ្មានការភ្ញាក់ផ្អើល។

ការធានាគុណភាព Zinner

✓
អ្នកជំនាញដែលបានត្រួតពិនិត្យ
Zinner គ្រប់រូបត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ និងអនុម័តមុនពេលចូលរួមវេទិកា។
✓
ធានាការងារដែលមានគុណភាព
សេវាកម្មទាំងអស់ត្រូវបានគាំទ្រដោយការប្តេជ្ញាចិត្តធានាគុណភាពរបស់យើង។
✓
ការទូទាត់មានសុវត្ថិភាព
ការទូទាត់របស់អ្នកត្រូវបានការពាររហូតដល់អ្នកអនុម័តការងារដែលបានប្រគល់។

ប្រៀបធៀបកញ្ចប់

លក្ខណៈពិសេសមូលដ្ឋានជំរុញពិសេស
ពេលវេលាដឹកជញ្ជូន2 ថ្ងៃ3 ថ្ងៃ5 ថ្ងៃ
ការកែប្រែ125
ការស្រាវជ្រាវទៅក្នុងដែនបញ្ហាជាក់លាក់របស់អ្នក✓✕✕
ការបង្កើតគំរូតាមបំណង (ស្ថាបត្យកម្ម ML ឬ DL)✓✕✕
ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការធ្វើតេស្តគំរូ✓✕✕
កូដប្រភព Python ស្អាត និងមានមតិយោបល់ត្រូវបានផ្តល់ជូន✓✕✕
ការណែនាំវីដេអូជាជំហានៗសម្រាប់ការដំណើរការកូដ✓✓✕
1 ការកែប្រែត្រូវបានរួមបញ្ចូល✓✕✕
អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលរួមបញ្ចូលនៅក្នុងកម្រិតមូលដ្ឋាន✕✓✕
ការដំណើរការទិន្នន័យពេញលេញ និងវិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេស✕✓✕
ឯកសារគំរូដ៏ទូលំទូលាយ✕✓✕
ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការធ្វើតេស្តគំរូជាមួយនឹងលទ្ធផលដែលបានចងក្រងជាឯកសារ✕✓✕
2 ការកែប្រែត្រូវបានរួមបញ្ចូល✕✓✕
អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលរួមបញ្ចូលនៅក្នុងកម្រិត Boost✕✕✓
ការលៃតម្រូវ Hyperparameter សម្រាប់ការអនុវត្តដែលបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាព✕✕✓
ការរៀបចំការត្រួតពិនិត្យដំណើរការ✕✕✓
ការដាក់ពង្រាយលើ Cloud នៃម៉ូដែលដែលបានបណ្តុះបណ្តាលរបស់អ្នក✕✕✓
ការរួមបញ្ចូល API ដូច្នេះគំរូរបស់អ្នកអាចត្រូវបានហៅដោយប្រព័ន្ធផ្សេងទៀត✕✕✓
5 ការកែប្រែត្រូវបានរួមបញ្ចូល✕✕✓

ផលប័ត្រ

ឧទាហរណ៍នៃការងាររបស់អ្នកលក់ដែលទាក់ទងនឹង Zinn នេះ។

បង្កើតដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន ឬការរៀនជ្រៅរបស់អ្នកនៅក្នុង Python

បង្កើតដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន ឬការរៀនជ្រៅរបស់អ្នកនៅក្នុង Python

ព័ត៌មានបន្ថែម

ហេតុអ្វីបានជាជ្រើសរើសខ្ញុំ

បទពិសោធន៍:4+ ឆ្នាំជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាជីព មានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងឡុងដ៍ ប្រទេសអង់គ្លេស
វិធីសាស្រ្ត៖រាល់ដំណោះស្រាយត្រូវបានបង្កើតឡើងពីដំបូងសម្រាប់បញ្ហាជាក់លាក់របស់អ្នក។ អ្នកទទួលបានកូដដែលដំណើរការ និងមានសុពលភាព — មិនមែនជាគំរូទូទៅទេ។ ការណែនាំវីដេអូតែងតែត្រូវបានរួមបញ្ចូល ដូច្នេះអ្នកអាចប្រើប្រាស់អ្វីដែលបានចែកចាយដោយទំនុកចិត្ត។
ការសម្ងាត់:ទិន្នន័យ និងកូដរបស់អ្នកត្រូវបានរក្សាទុកជាឯកជនយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ហើយមិនដែលប្រើឡើងវិញ ឬចែករំលែកឡើយ

ឧបករណ៍ដែលខ្ញុំប្រើ

ក្របខ័ណ្ឌ:PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Transformers (Hugging Face)
ការមើលឃើញ និងការអភិវឌ្ឍន៍៖Matplotlib, Jupyter Notebook
បណ្តាញ & ការដាក់ពង្រាយ:Flask, Django, Cloud Deployment, REST API Integration

ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់

សេវាកម្មនេះស័ក្តិសមសម្រាប់អ្នកណា:អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកសិក្សាដែលត្រូវការការអនុវត្តគំរូការងារ; ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដែលកំពុងបង្កើតគំរូ AI; អ្នកជំនាញទិន្នន័យដែលត្រូវការគំរូជាក់លាក់មួយដែលត្រូវបានបង្កើត និងចងក្រងជាឯកសារ; នរណាម្នាក់ដែលមានសំណុំទិន្នន័យ និងគោលដៅទស្សន៍ទាយ ឬចំណាត់ថ្នាក់; ក្រុមដែលត្រូវការដំណោះស្រាយ ML ដែលបានដាក់ពង្រាយ និងត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ API

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

បាទ — វាត្រូវបានណែនាំយ៉ាងខ្លាំង។ គ្រប់គម្រោងទាំងអស់គឺខុសគ្នា ហើយការសន្ទនាខ្លីមួយមុនពេលអ្នកបញ្ជាទិញធានាថាកម្រិតត្រឹមត្រូវត្រូវបានជ្រើសរើស វិសាលភាពត្រូវបានយល់ព្រមយ៉ាងច្បាស់លាស់ ហើយគ្មានការភ្ញាក់ផ្អើលក្នុងអំឡុងពេលចែកចាយនោះទេ។ សូមចែករំលែកព័ត៌មានលម្អិតអំពីបញ្ហា និងសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នកឱ្យបានច្រើនតាមដែលអាចធ្វើទៅបាន។

យ៉ាងហោចណាស់ សូមចែករំលែកទិន្នន័យរបស់អ្នក (ឬការពិពណ៌នាអំពីវា) បញ្ហាដែលអ្នកចង់ដោះស្រាយ (ឧទាហរណ៍ ការចាត់ថ្នាក់ ការវិភាគតំលៃ ការរកឃើញវត្ថុ) លទ្ធផលដែលអ្នកចង់បាន និងដែនកំណត់ណាមួយ ដូចជាក្របខ័ណ្ឌដែលពេញចិត្ត ឬបរិយាកាសដាក់ពង្រាយ។ បរិបទកាន់តែច្រើនដែលអ្នកផ្តល់ លទ្ធផលកាន់តែប្រសើរ។

បាទ/ចាស។ រាល់ការចែកចាយរួមបញ្ចូលការណែនាំវីដេអូជាជំហានៗដ៏ទូលំទូលាយដែលណែនាំអ្នកអំពីរបៀបដំណើរការកូដ។ អ្នកមិនចាំបាច់ជាអ្នកសរសេរកម្មវិធីដើម្បីធ្វើតាមវានោះទេ។

កម្រិតមូលដ្ឋានសាកសមនឹងបញ្ហាស្អាត និងកំណត់ច្បាស់លាស់ដែលទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានរៀបចំរួចហើយ។ Boost គឺល្អប្រសិនបើទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវការការដំណើរការជាមុន ឬអ្នកចង់បានឯកសារពេញលេញ។ Premium គឺសម្រាប់គម្រោងដែលត្រូវការដំណោះស្រាយដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ការផលិត ត្រូវបានកែសម្រួលយ៉ាងល្អិតល្អន់ ដាក់ពង្រាយជាមួយនឹង API ។ នៅពេលមានការសង្ស័យ សូមផ្ញើសារ ហើយការណែនាំនឹងត្រូវបានធ្វើឡើងសម្រាប់ករណីជាក់លាក់របស់អ្នក។

ពិតប្រាកដណាស់។ ឯកជនភាពរបស់អ្នកគឺជាអាទិភាពកំពូល។ ទិន្នន័យ កូដ ឬព័ត៌មានលម្អិតគម្រោងណាមួយដែលអ្នកចែករំលែកនឹងមិនត្រូវបានប្រើប្រាស់ ចែករំលែក ឬប្រើប្រាស់ឡើងវិញក្រៅពីការបញ្ជាទិញរបស់អ្នកឡើយ។ អ្វីគ្រប់យ៉ាងនៅតែតឹងរ៉ឹងរវាងអ្នក និងអ្នកលក់។

ម៉ូដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយប្រើ PyTorch, TensorFlow, Keras, និង Scikit-Learn អាស្រ័យលើកិច្ចការ។ បណ្ណាល័យជំនួយរួមមាន Transformers, Matplotlib, និង Jupyter Notebook។ Flask ឬ Django អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតចំណុចប្រទាក់ផ្នែកខាងមុខសម្រាប់ម៉ូដែលរបស់អ្នកនៅកន្លែងដែលត្រូវការ។

គ្មានបញ្ហាទេ។ សូមទាក់ទងមកមុនពេលបញ្ជាទិញជាមួយនឹងព័ត៌មានលម្អិតគម្រោងពេញលេញរបស់អ្នក ហើយការផ្តល់ជូនផ្ទាល់ខ្លួនអាចត្រូវបានកែសម្រួលដើម្បីបំពេញតាមតម្រូវការ និងថវិការបស់អ្នក។

បាទ/ចាស។ ការបន្ថែមជម្រើស Extra Fast Delivery កាត់បន្ថយពេលវេលាដឹកជញ្ជូនមួយថ្ងៃ ដែលផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការផ្លាស់ប្តូរ 24 ម៉ោងនៅលើកម្រិត Basic ។ សម្រាប់វិសាលភាពធំជាងនេះ សូមផ្ញើសារជាមុនដើម្បីបញ្ជាក់លទ្ធភាព មុនពេលបន្ថែមជម្រើសនេះ។

ការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជន

មើលអ្វីដែលអតិថិជនរបស់យើងនិយាយអំពី Zinn នេះ

4.8
5 ការវាយតម្លៃ
5 ⭐
4
4 ⭐
1
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

ការងារគុណភាពល្អឥតខ្ចោះ និងការយកចិត្តទុកដាក់លើព័ត៌មានលម្អិត

និយាយដោយស្មោះត្រង់ ការធ្វើការជាមួយ Abdul គឺជាបទពិសោធន៍ដ៏អស្ចារ្យមួយ។ ងាយស្រួលនិយាយជាមួយ ឆ្លើយតបលឿន និងពិតជាយល់ពីអ្វីដែលខ្ញុំកំពុងស្វែងរក។ គំរូដែលពួកគេបានបង្កើតគឺអស្ចារ្យណាស់។ វាពិតជាអ្វីដែលខ្ញុំមានក្នុងចិត្ត។ គាត់ក៏បានធ្វើការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងឆាប់រហ័សនៅពេលដែលខ្ញុំបានស្នើសុំ ដោយមិនចាំបាច់មានការទៅមកវិញទេ។ អ្វីៗទាំងអស់ត្រូវបានបញ្ជូនទាន់ពេលផងដែរ។:))

Abdul Wahid គឺជាអ្នកជំនាញលំដាប់កំពូលក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ & ML; គាត់តែងតែលើសពីការរំពឹងទុកជាមួយនឹងការយកចិត្តទុកដាក់យ៉ាងល្អិតល្អន់របស់គាត់ចំពោះព័ត៌មានលម្អិត និងការងារដែលមានគុណភាពខ្ពស់។ ការសហការជាមួយគាត់គឺងាយស្រួលដោយសារតែការឆ្លើយតបយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងអាកប្បកិរិយាសមរម្យរបស់គាត់។ ខ្ញុំមិនអាចស្នើសុំបទពិសោធន៍ល្អជាងនេះបានទេ—ពិតជាគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍!

Abdul មានការឆ្លើយតបយ៉ាងរហ័ស និងបានអនុវត្តធាតុចូលរបស់ខ្ញុំភ្លាមៗ។ ខ្ញុំពេញចិត្តជាខ្លាំងចំពោះលទ្ធផល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ខ្ញុំត្រូវធ្វើការកែតម្រូវបន្តិចបន្តួចនៅក្នុងផ្នែកសម្អាតទិន្នន័យនៃគម្រោង។ ប្រសិនបើអ្នកមានការណែនាំ និងគោលដៅច្បាស់លាស់សម្រាប់គម្រោងរបស់អ្នក Abdul នឹងផ្តល់សេវាកម្មល្អ។ ខ្ញុំពិតជានឹងស្នើសុំសេវាកម្មរបស់គាត់ម្តងទៀតនៅពេលអនាគត។

បទពិសោធន៍ដ៏អស្ចារ្យ! អ្នកលក់បានផ្តល់នូវអ្វីដែលខ្ញុំត្រូវការយ៉ាងពិតប្រាកដ ហើយមានវិជ្ជាជីវៈខ្ពស់ពេញមួយដំណើរការ។ ខ្ញុំសូមណែនាំយ៉ាងខ្លាំង!

មានតែអតិថិជនដែលបានចូលគណនី ហើយបានទិញផលិតផលនេះប៉ុណ្ណោះ ទើបអាចទុកការវាយតម្លៃបាន។

ប្រភេទ

គោលការណ៍ Zinner

ខ្ញុំនឹងផ្តល់ការរៀនសូត្រស៊ីជម្រៅ

មានតែអតិថិជនដែលបានចូលគណនី ហើយបានទិញផលិតផលនេះប៉ុណ្ណោះ ទើបអាចទុកការវាយតម្លៃបាន។

ជម្រើស & ការបញ្ជាទិញ

ទាញយកកម្មវិធី Zinn Hub

ការជូនដំណឹង · ការចូលប្រើលឿនជាងមុន · អេក្រង់ពេញ

ប៉ះចែករំលែកនៅក្នុងកម្មវិធីរុករករបស់អ្នក

➜ បន្ទាប់មកចុច "បន្ថែមទៅអេក្រង់ដើម"