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花卉相似性分析作为一项具有深度价值的技术手段,凭借对花卉各类属性的精准剖析,广泛渗透于众多行业领域,切实推动着各行业的蓬勃发展,为其注入创新活力,带来诸多效益。一、电商行业商品推荐:在竞争白热化的电商市场中,花卉相似性分析成为提升用户购物体验的关键利器。它聚焦花卉的多元属性,涵盖种类、价格、分类,乃至花瓣形态、花期时长、花香浓郁程度等细节。当用户在电商平台浏览特定花卉时,系统依托精准的相似性算法,
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Kafka的高性能源于其分布式架构设计、高效数据存储和优化算法。以下是Kafka高性能的核心原理及其实现细节:1.分布式架构设计1.1分区(Partitioning)并行处理:将Topic划分为多个Partition,每个Partition独立存储和处理数据,支持水平扩展。负载均衡:Producer和Consumer可以并行读写不同Partition,充分利用集群资源。1.2副本机制(Replic
- 独立开发者灵感日报:简化您生活的 IT 聊天机器人
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- 机器学习:入门方法与学习路径 (附资料)
weixin_34051201
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◆◆◆1.引言也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟,但是你举起iphone手机拍照的时候,早已习惯它帮你框出人脸;也自然而然点开今日头条推给你的新闻;也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家;亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩,这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义,机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的
- AI DMP 数据基建:如何利用数据提升营销效率
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AIDMP数据基建:如何利用数据提升营销效率关键词:AI、DMP、数据基建、营销效率、数据驱动、用户画像、精准投放、数据安全摘要:本文深入探讨了AI驱动的DMP(数据管理平台)在现代营销中的关键作用。文章详细阐述了AIDMP数据基建的核心概念、技术原理和实施步骤,包括数据收集、整合、分析和应用等方面。通过结合人工智能技术,DMP能够更精准地构建用户画像,优化营销策略,提高广告投放效率。文章还探讨了
- 直播美颜SDK的底层技术解析:图像处理与深度学习的结合
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美颜API直播美颜SDK美颜SDK图像处理深度学习人工智能美颜API视频美颜SDK直播美颜SDK滤镜sdk
直播美颜SDK通过高效的图像处理技术和深度学习算法,使得用户在直播过程中可以获得更为自然、精致的美颜效果。本文将深入解析直播美颜SDK的底层技术,探讨图像处理与深度学习如何在这一领域实现完美结合,提升用户体验并推动行业创新。一、直播美颜SDK的基本概述图像处理是直播美颜SDK的核心技术之一,它主要负责对图像进行预处理、特征提取以及美颜效果的实时合成。在直播美颜SDK中,图像处理技术包含多个关键步骤
- 人工智能训练师如何做文本数据标注?
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人工智能训练师人工智能
在人工智能训练中,文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别(NER)等操作,为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别,比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例:假设我们有一组新闻文本,我们需要为其分配
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算法c++牛客贪心算法
#include#defineendl'\n'#defineintllusingll=longlong;typedefunsignedlonglongull;usingnamespacestd;voidGordenGhost();signedmain(){#ifdefGordenfreopen("in.txt","rt",stdin);freopen("out.txt","wt",stdout);
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- 工业软件领域通过Build in Public吸引企业客户员工参与、完善算法并突破关键技术的方案
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一、策略设计:精准锚定企业客户核心需求(一)目标定位在工业软件范畴,企业客户员工,例如工程师、技术主管等,作为软件的直接使用者,对于软件的优化与革新有着关键作用。然而,受企业内部保密协议的限制,他们难以直接、全面地分享自身需求。在此背景下,如何巧妙化解企业客户“不愿公开数据,但急切渴望技术升级”这一矛盾,成为破局的关键。我们将着力设计一种轻量级、低门槛的协作模式,促使企业客户员工能够安全、便捷地参
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DeepSeekNSA(NativeSparseAttention):开启高效推理与降本增效的新篇章在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)和大语言模型(LLM)的浪潮中,性能与效率一直是研究者和开发者关注的焦点。随着模型规模的不断扩大,计算资源的需求呈指数级增长,这不仅带来了高昂的硬件成本,也对推理速度和实时性提出了严峻挑战。而DeepSeek团队提出的NSA(NativeSparseAtt
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- 零工市场小程序的未来发展趋势
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随着经济的发展,越来越多的人们选择了灵活就业的方式来工作,零工市场小程序作为灵活就业一个重要的媒介,未来的发展趋势如何呢?其实在零工市场小程序中,有着大数据的分析、算法,可以精准的匹配到自由职业者们的需求,以此来提高找兼职地效率;其次,就业者可在零工市场小程序上直接进行考勤打卡、工资结算,这样就避免了很多纠纷隐患。并且近年来政府也越来越重视零工市场,相关的规定也越来越完善,为零工市场小程序的发展奠
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缓存算法详解缓存算法用于在缓存容量不足时决定哪些数据应被淘汰,以最大化缓存命中率。以下是常见算法的深入解析、实现细节及优化策略。一、常见缓存算法概览算法名称核心思想适用场景复杂度优缺点FIFO淘汰最早进入缓存的数据顺序访问模式O(1)实现简单,但对热点数据不敏感。LRU淘汰最久未被访问的数据突发访问、短期热点数据O(1)高效,但对周期性访问模式不友好(如全表扫描)。LFU淘汰访问频率最低的数据长期
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javajavaweb大数据课程设计python
开发技术SparkHadoopPython爬虫Vue.jsSpringBoot机器学习/深度学习人工智能创新点Spark大屏可视化爬虫预测算法功能1、登录注册界面,用户登录注册,修改信息2、管理员用户:(1)查看用户信息;(2)出行高峰期的10个时间段;(3)地铁限流的10个时间段;(4)地铁限流的前10个站点;(6)可视化大屏实时显示人流量信息。3、普通用户:(1)出行高峰期的10(5)可视化大
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2023年某头部AI公司的内部报告显示,在分布式训练场景下,因代理IP配置不当导致的算力浪费平均达15%。工程师们往往更关注GPU型号或算法优化,却容易忽略网络链路这个隐形变量。本文将以可复现的测试方法,拆解代理IP对训练效果的三大影响维度,手把手教您建立科学的评估体系。一、影响因子的精准拆解代理IP对训练效果的影响主要体现在三个层面:1.数据流速波动当爬虫节点通过代理IP采集训练数据时,实测
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枚举枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法,它的核心思想就是:枚举所有的可能。枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确的解,使用该算法需要满足两个条件:(1)可预先确定候选答案的数量;(2)候选答案的范围在求解之前必须有一个确定的集合。枚举算法简单粗暴,他暴力的枚举所有可能,尽可能地尝试所有的方法。虽然枚举算法非常暴力,而且速度可能很慢,但确实我们最应该优先考虑的!因为枚举法变成实现最简单
- 一文了解AI大模型相关知识点(含资料分享)
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前言,随着人工智能技术飞速发展,AI大模型在各行各业的应用日益广泛,是助力各行业提升产业智能化水平、优化业务流程等必不可少的推力,什么是AI大模型?AI大模型行业应用落地的背景?具体分为几类有哪些特点?现阶段AI大模型在落地过程中面临哪些挑战和可能的方案是什么?今天我们围绕以上几个点简单做个分享!一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型,这些模型通常由深度神经
- 2024字节总监最新总结:240道算法LeetCode刷题笔记(大厂面试必备)
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据了解很多大厂技术面试的要求是:技术要好,计算机基础扎实,熟练掌握算法和数据结构,语言不重要,熟练度很重要。每一轮技术面试都可能考代码,不只考算法,但一定会考算法。为什么大厂都在面试算法?============这里我们引入一位美团面试官的看法美团资深工程师Windy:通过算法面试题的考察,我希望候选人不光可以展示编程能力,还可以通过详细了解题目,展示自己的沟通能力和推演能力(如何构建题目的思路)
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(四):计算机视觉(CV)
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清影2.0是一个基于人工智能的视频生成平台,其核心计算机视觉(CV)技术包括图像处理与增强、动作捕捉与平滑等。这些技术通过深度学习、生成对抗网络(GAN)、光流估计等方法,实现了高质量的视频生成和编辑。1.清影2.0概述清影2.0的核心目标是通过计算机视觉技术生成高质量的视频内容,其主要功能包括:图像处理与增强:提升视频帧的质量和清晰度。动作捕捉与平滑:捕捉视频中的动作并生成平滑的过渡。2.图像处
- 0基础如何入门Python编程
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Python目前已经成为最受欢迎的编程语言之一,吸引了一大批粉丝,但是很多人在要跨入的时候犹豫了,原因竟然是觉得零基础学习Python太难了,真的是这样吗?零基础入门Python编程学习有什么好的技巧吗?文章最后有免费的Python资料获取Python因为其清晰易读的风格,广泛的适用性,Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE排行榜中位居第四,是名副其实的人工智能第一语言。风靡的另
- 国科大《人工智能原理与算法》2021年期末试题+2024经验(2025指南)
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算法人工智能
声明:本专题几乎每次作业都有两份答案作为参考,后附两次考试原题+备期末考指南。仅做参考交流使用。启发式路径算法(Pohl,1977)是一种最佳优先搜索,它的评估函数是:f(n)=(2−w)⋅g(n)+w⋅h(n)f(n)=(2−w)⋅g(n)+w⋅h(n)假设hh是可采纳的。ww取什么值能保证算法是最优的?当w=0w=0,w=1w=1,w=2w=2时,分别是什么搜索算法?本题以并字棋(圈与十字游戏
- 高通成都linux engineer intern 一面面经
huaxinjiayou
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题解|#KNN算法#在*******里有个叫《题解--2024华南理工校赛.pdf》的文件高通成都linuxengineerintern一面面经两个面试官共25min就结束了,面试氛围还可以,问的很快。1.自我介绍2.问对高通了解多少3.对牛客鼠人传(第四十四集,2024/4/22)刷题:尝试补昨天D,题解看了半天似懂非懂,遂放弃改天再补。做题老是把复杂的问题想简单,简单的问题想复京东物流管理培训
- java实现表达式计算
datalover
javawindowspython
功能特点:灵活的函数注册:固定参数函数:registerFunction("sqrt",1,...)可变参数函数:registerFunction("max",-1,...)丰富的内置函数:数学函数:sin、cos、sqrt统计函数:max(可自动扩展)严谨的错误处理:未定义变量检测除零错误检测参数个数校验括号匹配检查高性能设计:采用逆波兰表达式算法单次解析多次求值线程安全设计该实现通过扩展Tok
- 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
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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
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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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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
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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。
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基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
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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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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
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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