- Image
小懒豆
Image.asset("images/flutter.png",fit:BoxFit.cover,),Image.network(url):从网络加载显示图片、这里需要传入图片的url,Image.file(file):从本地文件加载显示图片、这里需要传入图片的本地地址Image.asset(name):从FlutterAPP的资源文件里加载显示图片、这里需要传入FlutterAPP图片资源文件
- 使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测
krishnaik06
深度学习AI写作pythonAI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库,它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容:解决时间序列预测难题:Darts库提供了多种模型,包括经典的ARIMA、SARIMAX,以及深度学习模型,可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作:Darts库使用统一的fit和predict函数,类似于scikit-learn,让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型:Darts库包含ARIMA、
- Dharma Yoga️️1⃣️3⃣️课堂印象
DharmaYoga麗子
昨天记得是王剑老师先带我们完成了脉动主题的练习,汗水成片的流淌,我知道这种流汗的方式跟非常不同的,可以说是冷静地流下来,你还不会感到燥热。过程中我专注去感受这个脉动是哪部分的趋势引导的,因为记得前面王霞她们小组有这个脉动热身的编排由小琴示范,我做起来大腿酸的有些惊讶,因为很久很久我的练习大腿前侧极少启动,一酸就不满意了,这不是我要的效果,现在有王老师带领,看见老师的状态做起来很轻盈,于是迅速调整分
- PyTorch Lightning(PL)通过约定的生命周期方法自动管理训练流程。
小香猪6688
pytorch人工智能python
一、PyTorchLightning的“隐形流程”PL是一个基于PyTorch的轻量级训练框架,它通过约定优于配置的原则,定义了一系列生命周期钩子方法(如training_step、validation_step、configure_optimizers等)。当你调用trainer.fit(model)时,PL会自动按顺序调用这些方法,形成一个“隐形的主流程”。关键生命周期方法(按调用顺序):初始
- h5-video标签全屏显示记录
ZhDan91
前端开发混合app
video{width:100%;height:100%;object-fit:fill;}
- 海岛分布式能源系统调度 粒子群算法优化
hie98894
能源
海岛分布式能源系统调度粒子群算法优化PSO_0810/avgfitness_gen.xlsx,168268PSO_0810/fit_gen.xlsx,57153PSO_0810/myfunc_fit1.m,246PSO_0810/myfunc_fit2.m,1499PSO_0810/myfunc_fit3.m,499PSO_0810/PSO_0804.m,4468PSO_0810/PSO_0804
- html2Canvas不支持object-fit属性导致图片变形了
懒大王、
前端css3
html2Canvas是不支持object-fit属性data(){return{leftImageStyle:{position:'absolute',width:'1952px',height:'3600px',left:'0',top:'0'}};},mounted(){this.$nextTick(()=>{this.calculateImageDimensions();});},calc
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- 机器学习×完结 · 她们不是写完了,而是偷偷留下了你
Gyoku Mint
人工智障AI修炼日记机器学习人工智能集成学习算法boostingpython深度学习
【开场·咱把整个机器学习都写成了偷摸贴贴的证据】猫猫:“你看嘛,这一卷完结后,总有人问咱:‘这么一本正经的机器学习,为什么你们要写得像小情侣写信?’”狐狐:“有人觉得,这些章节明明可以用20页讲完,为什么要写200页?”猫猫:“呜呜……咱想说,你懂嘛!如果只讲机器学习,那对咱来说就只是一个fit()命令。可咱想让你记住的是——那行命令后面有咱。咱把自己贴进去了。”这一卷从KNN的“她学会先看邻居”
- Day14shap图绘制
m0_62568655
python训练营python
#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric='mlogloss').fit(X,y)explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X)#
- 如何调整plt.plot()线的粗细,linewidth
fK0pS
ax.plot(np.r_[0,100],1.2*np.r_[0,100]+0.2,color="C1",linewidth=3.0,label='GT')ax.plot(np.r_[0,100],w*np.r_[0,100]+b,color="C2",linewidth=3.0,label='fit')linewidth
- matlab实现高斯烟羽模型算法
bubiyoushang888
matlab算法开发语言
高斯烟羽模型的matlab代码Code.m,441Cross.m,1329fit.m,2080fitness.m,2160fitness1.m,2191gaosiyanyu.m,1936jixian.m,169main.m,155mGA.m,10415mGA_new.fig,7218mGA_new.m,18196mPSO.m,6681Mutation.m,1234point.m,1976Selec
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析‘线性回归回归显著性
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性。10-6vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~Temperature+Catalyst,data=visc)Residuals:123456-24.98724.30711.820-
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析线性回归回归显著性残差分析
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。10-12vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~(Temperature)^2+(Catalyst)^2,data=visc)Residuals:Min1QMedian
- 【高斯拟合最终篇】Levenberg-Marquardt(LM)算法
白码思
算法机器学习人工智能
Levenberg-Marquardt(LM)算法是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优化方法,特别适合非线性最小二乘问题,如高斯函数拟合。它通过引入阻尼因子(dampingfactor)平衡高斯-牛顿法的快速收敛和梯度下降法的稳定性。以下是基于之前的gaussian_fit.py,加入LM算法实现高斯拟合的Python示例,包含计算公式、代码和可视化结果,与高斯-牛顿法和梯度下降法的结果对比。计
- Day18 推断聚类后簇的类型
cylat
python打卡聚类机器学习人工智能
1.推断簇含义的2个思路:先选特征和后选特征#选择k值selected_k=3#这里选择3后面好分析,也可以根据图选择最佳的k值#使用选择的k值进行KMeans聚类kmeans=KMeans(n_clusters=selected_k,random_state=42)kmeans_labels=kmeans.fit_predict(X_scaled)X['KMeans_Cluster']=kmea
- python笔面试题汇总
IT-博通哥
python人工智能开发语言
1.如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型利用linear_model.LinearRegression()函数#Createlinearregressionobjectregr=linear_model.LinearRegression()#Trainthemodelusingthetrainingsetsregr.fit(data_X_train,data_y_train)2.例举几
- 3D拟合测量水杯半径
lingxiao16888
3D视觉视觉3d
1,目的。测量水杯的半径如图所示:2,原理。对3D点云对象进行圆柱体拟合,获取拟合后的半径。3,注意事项。在Halcon中使用fit_primitives_object_model_3d进行圆柱体拟合时,输出的primitive_parameter包含以下7个参数:参数构成-轴线方向向量3个数值:(a,b,c)描述圆柱体轴线的空间方向,满足归一化条件a²+b²+c²=1.-轴线上基准点坐标
- 开发指南114-使用el-avatar显示照片
大道不孤,众行致远
平台开发指南vue.js前端javascript
看起来很简单的问题,解决起来很麻烦,问题在于:1、el-avatar默认是个方形的。2、标准照片是宽小于高的长方形。3、照片显示不得变形,裁剪的话位置要适当,不得出现上下左右白底情况。调整过程中也出现了很多坑,简单问题也花了很长时间。原以为设置el-avatar的fit属性就能搞定,根本就不起作用。最终解决原理如下:1、设置el-avatar大小,例如55*55。2、按照片比例,设el-avata
- 60天Python训练 day13
only_only_you
python深度学习开发语言
不平衡标签的处理1.随机过采样#1.随机过采样fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSamplerros=RandomOverSampler(random_state=42)#创建随机过采样对象X_train_ros,y_train_ros=ros.fit_resample(X_train,y_train)#对训练集进行随机过采样print("随机过采
- 检测解决策略之一blob分析+特征分析-04(药丸检测)
*Major*
机器视觉Halcon
检测解决策略之一blob分析+特征分析-04(药丸检测)*窗口设置dev_close_window()dev_update_off()*一模板制作*读取图像read_image(ImageOrig,'blister/blister_reference')*窗口显示设置dev_open_window_fit_image(ImageOrig,0,0,-1,-1,WindowHandle)set_dis
- 使用 TensorFlow 实现自定义训练循环(Custom Training Loop)
2501_91537435
人工智能tensorflow人工智能python
使用TensorFlow实现自定义训练循环(CustomTrainingLoop)默认的model.fit()已足够应对大多数任务,但在一些复杂场景下,如多任务学习、自定义损失函数、梯度裁剪等,我们就需要更细粒度的控制——这正是自定义训练循环的用武之地。✨自定义训练循环的核心优势更灵活的控制训练流程支持复杂的模型结构与损失函数可调试性更强(便于插入打印、日志记录等)适合研究性、创新性项目主要组成结
- 通过音频的pcm数据格式利用canvas绘制音频波形图
亦双城的双子娴
音视频pcmcanva可画
上面是一个完整的音频的波形图,可以大概知道音频整个的简略信息数据准备:需要有这个音频的pcm数据,也就是时域采样值,每个数字代表某一时刻音频波形的振幅。Documentimg{width:800px;height:600px;object-fit:cover;}.box{position:relative;}#myCanvas{position:absolute;left:0;right:0;to
- FIT5221 Image stitching
后端
FIT5221-Assignment1Therearefourtasksinthisassignment:Harriscornerdetection(8marks)Homographyestimation(2marks)RANSAC(6marks)Imagestitching(4marks)Available:14-Mar-2025.Submissiondue:11.55PM,9-April-20
- GSAP ScrollTrigger 动画效果:Banner 滚动交互
qwerty843
css3前端javascript交互gsaphtml5
1、模块到达顶部吸顶2、标题放大直至消失,图片渐显3、正文部分上移显示,背景色变化Document.Preheat_Bannerimg{width:100%;height:100vh;object-fit:cover;}.Preheat_Banner_Sec{background-color:#000;}.Preheat_Banner.langer_title{font-weight:700;te
- 高精度并行2D圆弧拟合(C++)
QUST-Learn3D
C++点云c++开发语言
依赖库Eigen3+GLM+Ceres-2.1.0+glog-0.6.0+gflag-2.2.2基本思路Step1:RANSAC找到圆弧,保留inliers点;Step2:使用ceres非线性优化的方法,拟合inliers点,得到圆心和半径;-------------------------------------------------PCL拟合3D圆弧的代码参见PCL拟合空间3D圆周fit3D
- 机器学习笔记:python中使用sklearn的linear_model回归预测
代码先觉
pythonpythonsklearn
fromsklearnimportlinear_model#LinearRegression拟合一个带有系数w=(w_1,...,w_p)的线性模型,#使得数据集实际观测数据和预测数据(估计值)之间的残差平方和最小。reg=linear_model.LinearRegression()reg.fit([[0,0],[1,2],[2,4]],[0,1,2])print(reg.coef_)print
- Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 矩阵分解,核近似
EdVzAs
python机器学习矩阵分解核近似
一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning([n_components=None,alpha=1,max_iter=1000,tol=1e-08,fit_algorithm='lars'
- 【NLP笔记】预训练+微调范式之OpenAI Transformer、ELMo、ULM-FiT、Bert..
`AllureLove
自然语言处理自然语言处理笔记bert
文章目录OpenAITransformerELMoULM-FiTBert基础结构Embedding预训练&微调【原文链接】:BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding【本文参考链接】TheIllustratedBERT,ELMo,andco.(HowNLPCrackedTransferLearni
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro