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元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)1.元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)的优点:2.元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)的缺点:3.使用元学习如MAML时,需要注意以下问题:元学习(Meta-
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习神经网络在各个领域的应用越来越广泛。其中,MetaLlama大模型的出现引起了广泛关注,被誉为人工智能领域的一次革命。本文将深入探讨MetaLlama大模型的背景、特点以及其在人工智能创新中的潜在影响。MetaLlama大模型是由MetaAI公司(前身为Facebook)研发的一种深度学习神经网络。该模型的设计灵感来自于元学习(meta-learning
- 《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记
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[1]用meta-learning学样本权重,可用于classimbalance、noisylabel场景。之前对其(7)式中ϵi,t=0\epsilon_{i,t}=0ϵi,t=0(对应Algorithm1第5句、代码ex_wts_a=tf.zeros([bsize_a],dtype=tf.float32))不理解:如果ϵ\epsilonϵ已知是0,那(4)式的加权loss不是恒为零吗?(5)式
- 【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019
卷卷0v0
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- 随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-Learning through Hebbian Plasticity in Random Networks)
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随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-LearningthroughHebbianPlasticityinRandomNetworks)概述Lifelonglearning和适应性是生物行为的两个定义方面。现代强化学习(RL)方法已显示出在解决复杂任务方面的重大进步,但是,一旦训练结束,找到的解决方案通常是静态的,并且无法适应新的信息或应对干扰。尽管仍不能完全理解生物大脑如何从经
- 机器学习之 元学习(Meta-Learning)
贾斯汀玛尔斯
数据湖python机器学习学习人工智能
概念元学习(Meta-Learning)是一种机器学习方法,其目标是使模型能够快速适应新任务。在传统机器学习中,模型通常通过从大量标记数据中进行训练来学习任务特定的知识。然而,在现实世界中,我们经常面临需要从相对较少的样本或者从未见过的任务中学习的情况。元学习的目的就是让模型在面对新任务时能够更快地学到适应性知识。元学习(Meta-Learning)的流程框架通常包括两个主要阶段:元训练(meta
- 解读Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall
特芬奇斯拉星人
最近在研究的线路就是:metallearning+episodicmemory.我觉得agent需要能学习各种任务,也需要有记忆把学到的抽象的东西保存下来,这样可以1.通过搜索,联想,推理,在遇到新任务时,看似不相同也能从经验中快速学到规律,这样可以减少漫无边际的游荡在搜索空间的时间。2.重复出现的任务,就可以直接从记忆调取拿来用了。这篇论文要解决或因面临什么样的现状而产生的?1当面临结构相近可是
- 【论文笔记】Multimodality in Meta-Learning: A Comprehensive Survey
来自γ星的赛亚人
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论文标题:MultimodalityinMeta-Learning:AComprehensiveSurvey论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.13576发表时间:2021年9月Abstract元学习作为一种训练框架而广受欢迎,它比传统的机器学习方法更具有数据效率。然而,它在复杂任务分布(例如多模态任务)中的泛化能力尚未得到深入研究。最近,出现了一些关于基于多模态的元学
- 【Nature】Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network
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论文阅读笔记人工智能
文章目录前置知识动机结果MLC架构MLC实施讨论前置知识\quadmeta-learning中,每个epoch包含了若干eposide,每个eposide包含若干个类别的SupportSet和QuerySet,不同eposide之间的数据是独立的。每个eposide进行一次前向传播和梯度更新。\quadmeta-learning是task-level的,用于学习函数,也就是用于学习规则。Code:
- Shape-Aware Meta-Learning 在模型泛化中引入形状约束
JYZhang_sh
机器学习深度学习医学图像处理深度学习图像分割形状约束医学图像
论文来源:Liu,Quande,QiDou,andPheng-AnnHeng.“Shape-awareMeta-learningforGeneralizingProstateMRISegmentationtoUnseenDomains.”InInternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention,
- META-LEARNING WITH ATTENTION FOR IMPROVED FEW-SHOT LEARNING论文笔记
李耕_嘿嘿嘿黑龙江哈哈哈哈尔滨
好久没看到这么好的论文了,这才是论文嘛~普林斯顿大学的ZejiangHou(没找到中文名可能是侯泽江?)论文主要就是在MAML的基础上添加了三个部分,一个是和L2F类似的用额外网络通过输入中间变量或梯度信息计算一个权重来动态调整模型参数达到task-specific的效果,另一个是一种特殊线性分类器构造方法用于作分类器,最后一个是在inner_loop中按无监督手段把queryset里数据视为无标
- Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读(一)
海南1506
小样本检测计算机视觉深度学习神经网络
Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限,本篇只整理了文章的前两部分,最后一部分作者的贡献稍后更新由于是综述性质文章,所以大部分是直接翻译,不通顺内容大多按照我的理解重写过,但是可能仍存在一些小的翻译问题,建议对照原文学习
- Incremental Object Detection via Meta-Learning【论文解析】
黄阳老师
目标检测人工智能计算机视觉
IncrementalObjectDetectionviaMeta-Learning摘要1介绍2相关工作3方法3.1问题描述3.2元学习梯度预处理3.3增量式目标检测器摘要摘要:在真实世界的情境中,目标检测器可能会不断遇到来自新类别的物体实例。当现有的目标检测器应用于这种情景时,它们对旧类别的性能会显著下降。已经有一些努力来解决这个限制,它们都应用了知识蒸馏的变体来避免灾难性遗忘。然而,我们注意到
- Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition
pepsi_w
论文人工智能深度学习NER
原文链接:https://aclanthology.org/2022.findings-acl.124.pdfACL2022介绍问题目前基于span的跨度量学习(metriclearning)的方法存在一些问题:1)由于是通过枚举来生成span,因此在解码的时候需要额外处理重叠的span;2)non-entites类别的原型通常都是噪声;3)跨域时,最有用的信息就是当前领域有限的样本,之前的方法只
- Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
lude
MAML的核心思想是利用元学习来找到一个好的模型初始化,从而能够在新任务上进行快速适应。这种方法旨在处理“少样本学习”的挑战,即当新任务的数据量非常有限时如何有效地学习。传统学习的数据点是一个样本,而元学习的数据点是一个小数据集(任务),任务包含了很多样本。元学习对每个任务中的每个样本进行训练得到每个任务的loss,并得到任务的损失和losses。对losses进行优化来更新元学习模型的参数。MA
- Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in theFederated Setting
小蜗子
知识图谱的结构动态补全知识图谱人工智能深度学习
摘要我们研究了知识外推问题,以在联邦设置中嵌入新兴知识图(KGs)带来的新组件(即实体和关系)。在这个问题中,在现有的KG上训练的模型需要嵌入一个新的KG,其中包含不可见的实体和关系。为了解决这个问题,我们引入了元学习设置,在现有的KG上采样一组任务来模拟新KG上的链接预测任务。基于采样任务,我们元训练了一个图神经网络框架,该框架可以基于结构信息为未见组件构建特征并为其输出嵌入。实验结果表明,我们
- chatGPT笔记
hit56实验室
机器学习人工智能深度学习
文章目录一、GPT之技术演进时间线二、chatGPT中的语言模型instructGPT跟传统语言LM模型最大不同点是什么?三、instructGPT跟GPT-3的网络结构是否一样四、GPT和BERT有啥区别五、chatGPT的训练过程是怎样的?六、GPT3在算数方面的能力七、GPT相比于bert的优点是什么八、元学习(meta-learning)是什么九、chatGPT的优缺点十一、chatGPT
- 论文阅读:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
BlueagleAI
论文阅读
前言要弄清MAML怎么做,为什么这么做,就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么?**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本,快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q
- 论文阅读 - Few-shot Network Anomaly Detection via Cross-network Meta-learning
无脑敲代码,bug漫天飞
图异常节点检测论文阅读
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2102.11165.pdf目录摘要:引言问题定义方法GraphDeviationNetworksCross-networkMeta-learning摘要:网络异常检测旨在找到与绝大多数行为显着不同的网络元素(例如节点、边、子图)。它对从金融、医疗保健到社交网络分析等各种应用产生了深远的影响。由于难以承受的标签成本,现有方法主要是以无监督的方式
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深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等1.元学习概述1.1元学习概念元学习(Meta-Learning)通常被理解为“学会学习(Learning-to-Learn)”,指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。在基础学习过程中,内部(或下层/基础)学习算法解决由数据集和目标定义的任务。在元学习过程中,外部(或上层/元)算法更新内部学习算法,使其学习的模型改进外部目标
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- 论文笔记:Prompt-Based Meta-Learning For Few-shot Text Classification
Daisymanman
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- Meta-Learning and in-context Learning
hithithithithit
nlpknowledgeinductivetransductivemeta-learningini-context
目录前导:InductiveLearningtransductivelearningMeta-LearningDefinition:Howtotrainin-contextLearning前导:InductiveLearning译为“归纳式学习”,即根据对以往数据的观察,来预测新数据的属性;在机器学习中,就是根据已有数据,学习出一个分类器,然后应用到新的数据或任务,对应meta-learning。
- 论文阅读(62)Meta-learning for semi-supervised few-shot classification
续袁
1.论文相关ICLR2018image.png2.摘要2.1摘要在小样本分类中,我们感兴趣的是学习算法,它只从少数标记的例子中训练分类器。近年来,基于元学习的小样本分类研究取得了一些进展,在元学习中,定义了一个学习算法的参数化模型,并对代表不同分类问题的片段(episodes)进行训练,每个片段(episodes)都有一个小的标记训练集和相应的测试集。在这项工作中,我们将这几个小样本分类范例推进到
- [行人重识别论文阅读]Meta Batch-Instance Normalization for Generalizable Person Re-Identification
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行人重识别论文阅读深度学习神经网络机器学习计算机视觉
论文地址:https://arxiv.org/abs/2011.14670论文代码:https://github.com/bismex/MetaBIN.预备知识:meta-learning[李宏毅老师的讲解笔记]1文章思想BN(batchnormalization):图像增强方法,相对于IN来说是增强了不同域间的差异IN(instancenormalization):DG(Domaingenera
- 【论文阅读】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
c1assy
Few-shotobjectdetection论文阅读目标检测机器学习
从几个例子中检测稀有物体是一个新出现的问题。先前的工作表明Meta-Learning是一种有希望的方法。但是,微调技术很少引起注意。我们发现,在稀有类上只对现有探测器的最后一层进行微调对于Few-ShotObjectDetection至关重要。这样一种简单的方法在当前基准上比元学习方法高出大约2~20个百分点,有时甚至比以前的方法提高了一倍的准确率。然而,少数样本中的高方差(highvarianc
- 元学习(Meta-learning)——让机器学习如何学习
偶尔写一写
1元学习概述元学习的意思即“学会如何学习”。在机器学习中,工作量最大也是最无聊的事情就是调参。我们针对每一个任务从头开始进行这种无聊的调参,然后耗费大量的时间去训练并测试效果。因此,一个直观的想法是:我们是否能让机器自己学会调参,在遇到相似任务时能够触类旁通、举一反三,用不着我们从头开始调参,也用不着大量标签数据重新进行训练。通常的机器学习是针对一个特定的任务找到一个能够实现这个任务的functi
- chatgpt
Jeu
自然语言处理人工智能chatgpt
ChatGPT/InstructGPT详解-知乎GPT-1:采用了Transformer为核心结构,自左向右生成式的构建预训练任务。GPT-2:最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想。GPT-3:训练使用了情境学习(In-contextLearning),它是元学习(Meta-learning)的一种,元学习的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围,
- 一文通俗讲解元学习(Meta-Learning)
PaperWeekly
计算机视觉神经网络机器学习人工智能深度学习
©PaperWeekly原创·作者|孙裕道学校|北京邮电大学博士生研究方向|GAN图像生成、情绪对抗样本生成元学习(meta-learning)是过去几年最火爆的学习方法之一,各式各样的paper都是基于元学习展开的。深度学习模型训练模型特别吃计算硬件,尤其是人为调超参数时候,更需要大量的计算。另一个头疼的问题是在某个任务下大量数据训练的模型,切换到另一个任务后,模型就需要重新训练,这样非常耗时耗
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
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Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
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proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
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Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
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Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
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云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite