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目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
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深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- Unity 程序运行一段时间后Game界面出现黑屏的一种情况
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经过排查,发现是Camera(相机)的Z轴一直变大导致的黑屏。造成这种情况的原因是代码:VMouseTransform.position=Camera.main.ScreenToWorldPoint(Input.mousePosition);Camera(相机)设置成为跟随VMouseTransform。所以会出现Z轴逐渐变大的情况,最后导致黑屏。改代码为:Vector2vMouseNeed=Ca
- C++-coroutines协程 将自定义类型转为awaitable(可等待)类型的两种方法
mrbone11
#Coroutinesc++开发语言协程coroutines
文章目录前言重载operatorco_await定义promise_type::await_transform函数前言阅读本篇文章时,已经假定你有对协程的基本概念,如果没有,可以阅读我写的这篇协程入门文章我们已经知道,对于co_await\,expression的返回值必须是awaitable类型,即正确实现了如下三个函数:await_readyawait_suspendawait_resume对
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
- 【AI大模型:前沿】43、Mamba架构深度解析:为什么它是Transformer最强挑战者?
无心水
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Transformer架构自2017年诞生以来,一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长(如128K长文本处理、基因组学超长序列分析),其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底,由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构,通过创新的“选择性状态空间模型(SelectiveSSM)”实现了线性复杂度(
- Llama 2 模型架构深度解析:Transformer的进化
SuperAGI架构师的AI实验室
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Llama2模型架构深度解析:Transformer的进化关键词:Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要:本文将深入剖析Llama2的模型架构,探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍,到核心概念的解释,再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面,为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言,让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
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第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 揭秘Transformer架构:残差流与隐藏层的关系
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在Transformer架构的LLM中,“残差流”(residualstream)和“隐藏层”(hiddenlayers)是密切相关但不同的概念,前者是层间流动的核心数据,后者是处理这些数据的结构单元。1.残差流(ResidualStream):层间传递的“信息流”残差流指的是在Transformer层之间传递的核心张量,它是模型中“流动”的数据载体。其本质是通过“残差连接”(residualco
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
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pythonpytorch开发语言
多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
- Kettle8.2ETL项目实战教程:快速掌握数据整合利器,提升数据处理效率
Kettle8.2ETL项目实战教程:快速掌握数据整合利器,提升数据处理效率去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/Kettle8.2ETL项目实战教程,帮助您轻松学习ETL基本流程,高效整合各种数据源,实现数据转换与输出。项目介绍在现代数据分析和大数据处理中,ETL(Extract,Transform,Load)技术扮演着至关重要的角色。Kettle8.2ETL项目实战教
- 伪类选择器:root的妙用
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css3的元素旋转功能非常强大,也非常吸引人,但是很多时候因为浏览器使用率的问题,我们必需要想办法兼容一些低版本的浏览器,特别是ie这朵奇葩。想要实现元素旋转本来很简单的一个属性就能实现,那就是transform:rotate(xxdeg)。举个例子:实现一个层旋转270deg。#demo{width:300px;height:200px;background-color:#FF80C0;marg
- XSLT:XML转换的“魔法棒”
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大家好!今天我们来聊聊XSLT(ExtensibleStylesheetLanguageTransformations),一种用于转换和呈现XML文档的神奇工具。如果你曾需要将一堆枯燥的XML数据变成精美的HTML网页、PDF报告,或其他XML格式,XSLT就是你的“瑞士军刀”。一、XSLT是什么?XSLT是XML家族中的核心成员,专为数据转换而生。它的核心思想很简单:输入:一个XML文档(如订单
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- 代码随想录算法训练营第五十三天|图论part4
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110.字符串接龙题目链接:110.字符串接龙文章讲解:代码随想录思路:把每个字符串看成图的一个节点。转换为求无权图两节点的的最短路径。求最短路径用bfs#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;unordered_mapmymap;boolcanTransform(stringa,stringb){intcount=0;i
- 什么是 ELK/Grafana
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- UITableView上下拖动动画
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-(void)tableView:(UITableView*)tableViewwillDisplayCell:(UITableViewCell*)cellforRowAtIndexPath:(NSIndexPath*)indexPath{//1.配置CATransform3D的内容CATransform3Dtransform;transform=CATransform3DMakeRotation
- LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分,对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵,提高道路利用率,降
- ros2--tf2
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tf作用tf:transform,ROS中管理3D坐标系变换的工具,本质上就是一些库。用来发布两个坐标系的位姿变换关系,其他功能模块(比如RVIZ)可以通过查询TF的变换关系获取两个坐标系的实时位姿信息。RVIZ订阅TF变换TF变化的来源1,由gazebo仿真时,在URDF文件中指定发布TF变换,则仿真时就会不断发布TF话题数据;2,由真实机器人运动的驱动代码不断发布TF变换。RVIZ订阅TF数据
- AAAI 2024 | TMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer
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医学图像处理论文解读transformer深度学习人工智能AAAI论文解读计算机顶会
论文信息题目:TMFormer:TokenMergingTransformerforBrainTumorSegmentationwithMissingModalitiesTMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer作者:ZheyuZhang,GangYang,YueyiZhang,HuanjingYue,AipingLiu,YunweiOu,JianGong,Xiaoy
- 【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势
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AIGC调研相关AIGCtransformer架构
Megalodon作为一种新架构,其优势主要体现在以下几个方面:无限上下文处理能力:Megalodon能够处理无限上下文,这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确,而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能:在2万亿token的训练任务中,Megalodon的性能超越了Llama2-7B,实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
- 大模型系列——长度外推
confiself
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1.长度外推存在的问题1.长度外推存在不能识别的2.长度外推存在熵变问题3.长度内插入存在缩小距离分布2.直接使用外推技巧1.窗口局部关注+最终输出全局注意2.熵变+✖系数3.keynorm,增加模型识别距离能力4.增加bias,类似于SandwichTransformer升级之路:16、“复盘”长度外推技术
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
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人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- 浅谈生成式AI语言模型的现状与展望
摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一,正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。本文从学术文献综述的角度,系统梳理了从Transformer架构到大语言模型的技术演进历程,深入分析了当前生成式AI语言模型的核心技术特征、应用现状以及面临的主要挑战,并展望了未来发展趋势。研究表明,生成式AI语言模型在参数规模扩展、多模态融合、推理能力提升等方面取得了显著进展,但仍
- Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
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Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
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文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
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深度学习之计算机视觉transformerswinCV深度学习图像分类
课程链接:SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来,是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络,用于图片分类的CV任务,以及下游的CV任务,如目标检测、实例分
- Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- LLM面试题详解:拿到大厂Offer
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教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer深度学习人工智能
LLM面试题核心架构与基本概念Token化包含哪些内容,为什么它对LLM至关重要?Token化是将文本分解为更小单元(如单词、词的一部分或字符)的过程。它对LLM至关重要,因为LLM处理的是token的数值版本,通过Token化,模型可以处理多种语言、稀有词汇,保持词汇表大小可管理,提高计算速度和模型有效性。注意力机制在Transformer模型中如何运作?注意力机制通过计算查询(query)、键
- 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
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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
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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