- 【CUDA】在Windows10,GTX1050,cuda11.1上安装cuda环境
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环境相关机器学习gpu算力人工智能
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- 【CUDA】在Windows11,GTX3060上安装cuda环境
丶2136
环境相关机器学习gpu算力人工智能
目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功(可选)六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA环境总结在本文中,我们将逐步介绍如何在Windows11操作系统上为NVIDIAGTX3060显卡和CUDA11.7安装CUDA环境。请按照以下步骤操作。一、检查系统要求和准备工作在开始安装之前,请
- [2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录
夏迪End
最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本,要安装对应版本的cuda和cudnn,网上的教程五花八门,我尝试了很多论坛的方法,有些能用有些不可以(也可能是我操作错误),经过两天调试终于能够运行了。1介绍使用的版本:Win10,python3.7,tensorflow2.1-GPU,CUDA10.1,CUDNN7.6.5,显卡驱动版本是425.31(用的IDE是pycha
- MindSearch 快速部署(InternStudio 版)
qq_31064397
人工智能python深度学习
选择InternStudio算力平台50%A100的cuda12.2的开发机,并使用sshvscode远程连接到开发机。MindSearch(欢迎Star):https://github.com/InternLM/MindSearch1.使用免费的搜索接口1.1激活环境小助手提前帮大家安装好了环境,只需要一步一步按照下面的步骤便可以启动MindSearch。condaactivate/share/
- CUDA C++ 编程指南
疯狂的码泰君
CUDAc++开发语言CUDAGPUs
目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC++ProgrammingGuide1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs在相似的价格和功耗范围内,图形处理单元(G
- CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题
淘气小姑娘
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CentOS安装NVIDIA相关软件包时出现依赖问题1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下2解决方法1CentOS安装NVIDIA相关软件包时报错如下Error:Package:3:kmod-nvidia-latest-dkms-550.90.07-1.el7.x86_64(cuda-rhel7-x86_64)Requires:dkmsError:Package:3:nvidia-dr
- trt | torch2trt的使用方式
Mopes__
分享TensorRTtorch2trt
一、安装1.安装tensorrtpython接口下载trt包.tar.gzhttps://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-10.1.cudnn7.6.tar.gz安装trtpython接口cdpythonpipinstallte
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
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并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- 精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南
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精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里,GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch,作为当下最流行的深度学习框架之一,提供了torch.cuda.device这一强大的工具,允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备,优化你的深度学习
- CUDA | 线程模型结构
__AtYou__
经验分享linux服务器cuda线程模型
grid==>网格;block==>线程块;线程分块是逻辑上的划分,物理上线程不分块配置线程:>>最大允许线程块大小:1024最大允许网格大小:2^31-1(针对一维网格)每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识;每个线程的唯一标识由这两个>>确定;grid_size,block_size保存在内建变量(build-invariable),目前考虑的是一维的情况:gridDim.x:该变量的数值等
- 详解cuda by example中第六章光线追踪代码
肖肥羊xy
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最近在学习cudabyexample第六章时发现代码看不太懂(本人小菜鸡勿喷),经过学习(chatgpt的帮助)后对这段代码有了比较清晰的理解,于是打算对这段代码进行一个注解,仅供学习,如果大家有发现不对的地方欢迎指正定义线程块与线程一个线程块包含一个16*16的线程intdim=1024//dim3是CUDA中定义三维向量的类型,用于指定网格的维度。网格是由多个线程块组成的。grids定义了网格
- 安装CUDA的常见错误:cuda_install_131.log
坦帕湾的海盗
操作教程linux运维服务器深度学习bash
安装cuda时报错Toolkit:InstallationFailed.MissingCompiler.Samples:InstallationFailedLogfileis/tmp/cuda_install_131.log安装CUDAToolkit时遇到“MissingCompiler”的错误,这通常意味着安装程序无法找到适当的C/C++编译器来编译CUDA示例和工具。CUDAToolkit需要
- 详解cuda by example中第八章图形互操作性代码
肖肥羊xy
cudabyexamplec语言c++人工智能visualstudio
这两天学到第八章了,发现第八章内容有部分是关于图形学的内容于是就把我对第八章关于图形互操作的代码理解也写一下,仅供学习,如果大家有发现不对的地方欢迎指正。(文章代码顺序按照官方示例代码顺序给出,可按顺序食用)1.引入头文件#include"../common/book.h"#include"../common/cpu_bitmap.h"#include"cuda.h"#include"cuda_g
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
程序猿鑫
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源(GRES)的调度
技术瘾君子1573
并行计算AI并行计算Slurm调度系统MPS管理GPU管理MIG多实例管理GPU切片
一、概述Slurm支持定义和调度任意通用RESources的功能(GRES)。为特定GRES类型启用了其他内置功能,包括图形处理单元(GPU)、CUDA多进程服务(MPS)设备,并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下,群集的配置中未启用任何GRES。您必须在slurm.conf配置文件中明确指定要管理的GRES。的配置参数兴趣是GresTypes和Gres。有关详细信息,请参见slur
- 运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列(前传-装之前搜索的):pytorch cuda安装报错的解决方法
坦笑&&life
AI系列人工智能运维pytorch
pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题,该文记录安装的整个流程一、按照cuda版本在官网找命令二、换源三、Bug描述四、解决方法五、查看是否使用GPU总结pytorchcuda安装报错的解决方法前言这篇文章主要给大家介绍了关于pytorchcuda安装报错的
- 【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能?
qq2108462953
CUDA编程笔记笔记人工智能
如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能?要使用CUDA统一内存优化多进程多线程程序的性能,可以采取以下步骤。理解统一内存统一内存是CUDA编程模型的一个组件,它定义了一个所有处理器都可访问的单一连贯内存映像,允许数据在CPU和GPU之间透明迁移,无需显式复制。使用cudaMallocManaged分配内存通过cudaMallocManaged分配的内存可以被CPU和GPU共同访问,从
- CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建
小虾米欸
CUDA指南CUDA
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。以下是对CUDA的详细介绍:GPU与CPU的不同GPU(图形处理单元)与CPU(中央处理单元)在设计和功能上有所不同。GPU拥有更多的处理核心,专为并行处理设计,适合执行大量数据的并行计算任务。相比之下,CPU拥有较少的
- 5分钟 Stable Diffusion 本地安装
狒狒伯尼
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StableDiffusion是一种强大的文本到图像生成模型,由于其开源特性,用户可以在本地计算机上进行安装和使用。下面是一个精简的5分钟快速指南,帮助您在本地安装StableDiffusion。为了确保顺利操作,您需要具备一定的计算机基础知识,并预先安装Python和Git。安装前的准备确保系统要求:您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机(最好支持CUDA,至少6GB显存)。操作系统:Wind
- 英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比
算力资源比较多
算力英伟达H100gpu算力大数据人工智能语言模型
英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比:英伟达A100架构与制程:架构:Ampere制程:7纳米核心与频率:CUDA核心数:6912个Tensor核心数:432个Boost时钟频率:1.41GHz性能:FP32性能:19.5TFLOPSFP64性能:9.7TFLOPSTensor性能:624.6TFLOPS内存:显存容量:提供40GB和80GBH
- pytorch实现模型搭建
Fiona.y
pytorch人工智能python机器学习深度学习
一、何为模型?模型就是获取设备,以方便后面的模型与变量进行内存迁移,设备名只有两种:'cuda'和'cpu'。通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置,从而在需要时,你可以将变量从主存迁移到显存中。如果没有GPU,不获取也没事,pytorch会默认将参数都保存在主存中。实现代码如下:#模型的层定义中,使用Sequential来统一管理的层集中表示为一层importtorchimport
- ubuntu18.04+cuda11.4+nccl安装
袁泽斌的学习记录
ubuntu
本文参考自,但更加详细的介绍了安装方法,避免走弯路ubuntu下安装nccl具体教程_ubuntu安装nccl-CSDN博客文章浏览阅读1w次,点赞5次,收藏12次。使用paddlepaddle框架进行多卡训练时报错:Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line210,indo_train()File"train.py",line91,indo
- https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
aiotud
python人工智能cudapython人工智能nvidia
CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
- Ubuntu20.04部署Ollama
stxinu
Nvidia人工智能linux服务器人工智能
在Ubuntu20.04上面安装完RTX4060的NvidiaCuda和TensorRT环境后,就开始跑些大模型看看。下面是安装使用Ollama的过程:安装Ollama:curl-khttps://ollama.com/install.sh|sh执行上面命令,有如下打印:%Total%Received%XferdAverageSpeedTimeTimeTimeCurrentDloadUploadT
- 【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic
读思辨
PyTorchpytorch人工智能python
1.torch.backends.cudnn.benchmark在PyTorch中,torch.backends.cudnn.benchmark是一个配置选项,用于在运行时自动选择最优的卷积算法,以提高计算效率。这个设置特别针对使用CUDA和cuDNN库进行的运算,并在使用具有变化输入尺寸的网络时有很大帮助。让我们更详细地解释这个设置的功能和应用场景。什么是cuDNN?cuDNN(CUDADeep
- nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d: Assertion `t >= 0 && t < n__classes` failed.
特立独行的Q
机器学习人工智能linux运维
nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d:Assertion`t>=0&&t<n__classes`failed._../aten/src/aten/native/cuda/loss.cu:242:nll_loss-CSDN博客参考如上,第二种方法解决的,我在数据量化时,将label设为了1-8,自此报各种奇怪错误。总结:label需要从0开始,原因不知。
- 【flash attention安装】成功解决flash attention安装: undefined symbol: _ZN2at4_ops9_pad_enum4callERKNS_6Tensor
算法驯化师
AIGCflash_attntion大模型intervl
【大模型-flashattention安装】成功解决flashattention安装site-packages/flash_attn_2_cuda.cpython-310-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN2at4_ops9_pad_enum4callERKNS_6TensorEN3c108ArrayRefINS5_6SymIntEEElNS5_8opt
- 安装cuml和cupy
luofengxxs
算法
在windows虚拟linux环境wsl中安装cuml和cupy命令:(假设你的cuda安装的是12.x版本)pipinstallcupy-cuda12xpipinstallcuml-cu12--extra-index-url=https://pypi.nvidia.com
- CentOS7安装NVIDIA GPU驱动程序和CUDA工具包
2级选手
linux人工智能windows
1.查看本地环境检查GPU型号lspci|grep-invidia查看linux系统版本uname-m&&cat/etc/redhat-release禁用nouveaulsmod|grepnouveau#打开如下文件sudovim/usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf#写入以下内容blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0
- cuML installation guidence
clancy_wu
python机器学习python机器学习sklearn
Mycomputer’sgpuisgtx3060ti,cudaversionis11.4.FirstChecktheversionofyourgcc,type“gcc-v”,ensuringthatyourgccversionis9orhigher,mycomputerisat9.4versiongcc.Also,remindertoupdateyourcondaversion,justfollo
- 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