点云从入门到精通技术详解100篇-雨雾环境下多传感器融合SLAM方法（续）

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析赛卡自动驾驶自动驾驶数学建模 python numpy matplotlib 算法
在自动驾驶系统的车辆动力学建模中，自行车模型（BicycleModel）和更复杂的汽车模型（如双轨模型或多体动力学模型）各有其适用场景和优缺点。以下是两者的详细对比及选择原因解析：1.模型定义与核心差异特性自行车模型复杂汽车模型（如双轨模型）简化假设将四轮车辆简化为两轮（前轮转向，后轮驱动）考虑四轮独立运动、悬架系统、轮胎侧偏特性自由度2-3自由度（位置x,y，航向角θ）6+自由度（含横向、俯仰、
景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展景联文科技科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
景联文科技：以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展景联文科技科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代，高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工，通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式，从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括：图像标注：指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息，如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？玩人工智能的辣条哥 AI面试机器人客服机器人
环境：客服机器人问题描述：客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？解决方案：客服机器人要精准回答用户问题，需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤：1.精准理解用户意图自然语言处理（NLP）技术分词与实体识别：提取关键词（如“订单号”“退货”）和实体（如时间、地点）。意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对
OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南土城三富
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
OpenCV ML 模块使用指南 ice_junjun OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
一、模块概述OpenCV的ML模块提供了丰富的机器学习算法，可用于解决各种计算机视觉和数据分析问题。本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。二、主要函数及类详解（一）支持向量机（SVM）：cv.ml.SVM_create()功能支持向量机（SVM）是一种强大
强化学习中策略网络模型设计与优化技巧数字扫地僧计算机视觉深度学习
I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络（PolicyNetwork）是强化学习中一种重要的模型，它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为
【数学建模】熵权法烟锁池塘柳0 数学建模数学建模算法
熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法，它通过对决策矩阵的熵值进行计算，来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性，熵值越小，表明该指标的信息量越大，反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题，通过熵权法确定的权重是一个客观量，只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1：标准化决
基于Python编程语言实现“机器学习”，用于车牌识别项目我的sun&shine Python python 机器学习计算机视觉
基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机，用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为，目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长，识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略一个处女座的程序猿资深文章(前沿/经验/创新)DataScience ML 数据科学数据科学的生命周期机器学习
DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结，应该是完全覆盖了数据科学的整个生命周期及其各个阶段的要点。其中机器学习领域六大阶段更是在整个数据科学生命周期中扮演着极其重要的角色。同时，因为涉及到博主出书中出版社要求在
给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考嵌入式Jerry Python AI 人工智能深度学习
第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用无级程序员机器学习人工智能
在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。然而，网上文章很多很全，但大多晦涩难懂，今天我们来用最简单的语言谈谈它们的具体作用：1.点菜式筛选法：top_k参数英文全称：top-k中文名称：前k个具体意义：top_k参数就像是你在餐厅点菜时，服务员只给你推荐菜单上前k名的招牌菜。在AI文本生成中，top_k参
小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录川川菜鸟数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
C++基础系列【26】排序和查找算法程序喵大人 C++基础系列 c语言算法开发语言 c++
博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏C++大佬养成攻略专栏C++训练营排序与查找算法的重要性不用过多介绍了吧，面试也经常考察。
初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
行业分析---小米汽车2024全年财报智能汽车人人工智能行业研究汽车自动驾驶
1背景其实，关于小米汽车，笔者之前已经多次介绍过了，包括小米汽车成功的原因、智驾进展以及雷军个人的魅力，见博客《自动驾驶---小米汽车智驾进展》和《微自传系列---雷军》。小米汽车取得的成绩，出乎很多人的意料，其它新势力车企花了5---10年的时间，小米汽车三年就成功造出了第一辆车，在小米SU7月销2万+的同时，获得了非常不错的口碑。并且在刚刚发布的财报中，小米汽车在第一个完整财年的财务表现也是相
机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现 Hardess-god WRF 算法人工智能
随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
人脸识别的一些代码饿了就干饭 CV相关人脸识别
1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python 笔记 Python 算法 python 开发语言
在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法音乐学家方大刚 Python python 集成学习开发语言
我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
集成学习（上）：Bagging集成方法万事可爱^ 机器学习修仙之旅 #监督学习集成学习机器学习人工智能 Bagging 随机森林
一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习 python 机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
windows使用ssh-copy-id命令的解决方案爱编程的喵喵 Windows实用技巧 windows ssh ssh-copy-id 解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了windows使用ssh-copy-
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践 qahaj milvus 数据库 python
技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能资讯新鲜事人工智能
2024年10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明”。辛顿在接受电话采访时表示：“完全没想到”。实话实说，在结果出来前，大家也都没想到。因为在外界预测里，今年的诺贝尔物理学奖
PHP 爬虫实战：爬取淘宝商品详情数据 EcomDataMiner php 爬虫开发语言
随着互联网技术的发展，数据爬取越来越成为了数据分析、机器学习等领域的重要前置技能。而在这其中，爬虫技术更是不可或缺。php作为一门广泛使用的后端编程语言，其在爬虫领域同样也有着广泛应用和优势。本文将以爬取斗鱼直播数据为例，介绍php爬虫的实战应用。准备工作在开始爬虫之前，我们需要做一些准备工作。首先，需要搭建一个本地服务器环境，推荐使用WAMP、XAMPP等集成化工具，方便部署PHP环境。其次，我
Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数 ThreadPool 并发包 java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
java编程思想抽象类和接口百合不是茶 java 抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持 1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错) 抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体 package com.wj.Interface;
[房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间... 所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产 &nb
数组队列总结沐刃青蛟数组队列
数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。以下是数组队列的功能实现代码： import List.Student; public class
Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle 存储过程　
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。 1. 查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
重装系统之后oracle恢复文强chu oracle
前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。无耐我拿出系统u盘准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候，直接把我的c盘给格式化了并且清理了注册表，再装系统。然后的结果就是我的oracl
python学习二（一些基础语法）小桔子 pthon 基础语法
紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. / 除结果浮点型 // 除结果整形 % 除取余数 * 乘 ** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
svn 常用命令 aichenglong SVN 版本回退
1 svn回退版本 1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别: revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废) revert chanages from this versio
某小公司面试归来 alafqq 面试
先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
动态数组的存储速度比较集合框架百合不是茶集合框架
集合框架：自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
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探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java 单元测试 JUnit Rule
在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule &n
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当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
0.Kafka服务器的配置一个Broker，一个Topic Topic中只有一个Partition（） 1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
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今天项目切换数据库时，出错访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
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在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的：　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。单例模式的结构　　单例模式的特点：单例类只能有一个实例。单例类必须自己创建自己的唯一实例。单例类必须给所有其他对象提供这一实例。　　饿汉式单例类 publ
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浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
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SVG 教程（一）天梯梦 svg
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ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员活动 ITeye 试读
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