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算法大师
华为od面试python
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- 自然语言处理_tf-idf
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_feivirus_
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皮皮冰燃
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- Python数据分析及可视化教程--商城订单为例-适用电商相关进行数据分析---亲测可用！！！！
Dreams°123
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前言：Python是进行数据分析和可视化的强大工具，常用的库包括Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn。以下是一个基本的教程概述，介绍了如何使用这些库来进行数据分析和可视化：Python数据分析及可视化教程1、环境准备2、数据准备3、开始数据分析3.1、导入库3.2、加载数据3.3、数据预处理3.4、数据分析3.5、数据可视化4、总结解释使用方法：5、错误处理和异常判断说明
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3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立，即在给定类别的条件下，各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立，合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好
- 第3篇：LangChain的架构总览与设计理念
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LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中，我们将深入解析LangChain库的架构，详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用，并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
- 大模型算法岗，面试百问百答，7天3个offer拿到手！
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导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型，这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点，希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点，持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块（这一步骤很关键，有时候也决定了模型的效果）->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
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1.以下选项中不属于数据预处理的是（）A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析：选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_？A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
- 数据采集与数据预处理（python）概述（一）
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一，数据采集的概念在处理海量事务时，我们经常需要针对特定条件进行数据的精准获取，这一过程被称为数据采集。数据采集的核心在于从多样化的数据存储形式中，根据具体需求进行有针对性的数据提取。这些数据存储形式丰富多样，涵盖了从简单的文本文档到复杂的数据库系统，再到多媒体文件等多个领域。常见的数据存储方式包括：文件系统（FileSystem）：文本文档：TXT,DOC,PDF,XLS(Excel),CSV等
- 第三章-数据预处理
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数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。3.1数据清洗数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。3.1.1缺失值处理处理缺失值的方法可分为三类：删除记录、数据插补和不处理常用的插补方法如下图插值法：拉格朗日插值法，牛顿插值法拉格朗日插值法详解：https://www.zhihu.com/questio
- Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE
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Java中的数据降维技术：如何实现PCA和t-SNE大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中实现数据降维技术，特别是主成分分析（PCA）和t-SNE。这两种技术在数据预处理和可视化中非常重要，它们帮助我们将高维数据转换为低维数据，保留数据的主要特征。主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）是一种线性降维技术，用于将数据从
- 数据清洗：信息时代的黄金前奏
ShiTuanWang
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数据清洗：信息时代的黄金前奏在当今这个数据驱动的时代，信息已成为社会发展的重要资源。企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。数据清洗，作为数据预处理的核心步骤，其重要性不言而喻，它是确保数据质量、提升数据分析准确性与效率的关键所在。一、数据清洗的定义与意
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
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三国演义python分析系统
一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本，结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化，主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
- PLC边缘网关在实际应用中的作用-天拓四方
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随着工业自动化的快速发展，PLC已成为工业自动化领域中不可或缺的核心设备。然而，随着工业物联网的兴起，PLC设备面临着数据集成、远程监控以及安全性等方面的挑战。为了解决这些问题，PLC边缘网关应运而生，它作为连接PLC设备与上层应用系统的桥梁，发挥着至关重要的作用。PLC边缘网关是一种部署在工厂网络边缘的设备，它具备数据采集、协议转换、数据预处理、安全防护等功能。通过PLC边缘网关，可以实现PLC
- 图像去噪算法代码c语言,深度学习图像去噪代码
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图像去噪算法代码c语言
AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选，最低0.00元/小时导入操作||https://support.huaweicloud.com/engineers-
- Python数据分析详解（适合新手的详细教程）
码农必胜客
Python零基础入门python数据分析开发语言
前言这篇文章主要介绍了Python中的数据分析详解,对数据进行分析。数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。目录数据分析概述python在数据分析方面有哪些优势数据的导入和导出导入数据导出数据数据预处理数据的选择和运算数据分类汇总和统计时间序列数据可视化数据分析概述python在数据分析方面有哪些优势Python不受数据
- 经典网络训练图像分类模型一
三十度角阳光的问候
分类数据挖掘人工智能
目录数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分：-数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用-数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现
- Java在智能数据挖掘系统的应用
lizi88888
java数据挖掘开发语言
智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言，因其强大的性能和丰富的生态系统，在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。本文将探讨Java在智能数据挖掘系统中的应用，并提供示例代码。智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能：数据预处理：包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别：识别数据中的模式，如分类、聚类、关联
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测七、优化1、使用`model.evaluate`使用测试集评估模型2、网络结
- 识别实验笔记和经验总结
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1.跑对比实验之前，首先保证对比的公平性和可靠性！在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
- 基于人工智能的智能客服系统
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目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
- 基于人工智能的文本情感分析系统
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目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。该技术在市场分析、产品评价、社交媒体监控等领域具有广泛应用。本文介绍一个基于人工智能的文本情感分析系统，重点介绍环境准备、系统设计及实现。2.项目背景随着社交媒体和电商平台的普及，用户生成的文本数据量急剧增加
- 《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》
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昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中，易开发表现为API友好、调试难度低；高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率；全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集
- 基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】
王小王-123
hadoop大数据分布式电商系统分析分布式计算
文章目录==有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主==项目展示项目介绍目录摘要Abstract1引言1.1研究背景1.2国内外研究现状1.3研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍3.3数据预处理4分布式计
- 生产环境中MapReduce的最佳实践
大数据深度洞察
Hadoopmapreduce大数据
目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理2.自定义Partitioner3.调整Reduce任务数4.小文件问题处理5.二次排序6.使用桶表7.使用随机前缀8.参数调优实施步骤MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的
- 机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程
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机器学习机器学习
学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD树》及《特征工程系列：特征预处理（上）》中相关部分。其次，其他知识点可参考推荐博文：sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下，对于部分算法不能反映样本中每
- 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
机器不会学习CL
回归预测智能优化算法回归cnn支持向量机
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练（LSSVM）5.模型评估和优化6.预测总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSV
- PyTorch 基础学习（14）- 归一化
花千树-010
PyTorchpytorch学习人工智能
系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围，通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类，完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令；
2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个；
活动要求
1，随机性，一定要有随机性；
2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注
3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）；
4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库）
解决方案
1，事先产生随机数1000个，并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理：
比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个
例题；将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法：
<form method=post target="_blank">
数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性：expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4：Test文档中的解释：
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路，用java实现：
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观：
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）；
那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示：
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源：
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决：
1）在windows下转换：
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨？
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下：
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质：
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
（范围：用简单方式解决复杂问题）
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆：
下面是SVG代码：
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十：2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书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8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。
8月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
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）：
《跨终端Web》
gleams：http
