yolov5详解与改进

【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集 YOLO 深度学习机器学习
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集 QYQY77 YOLO python
"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances
yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解 yolo onnx ncnn 安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
[数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车 YOLO
数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8 xuehaisj YOLO 人工智能计算机视觉 yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取，遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，由于遥感图像的特
如何理解深度学习的训练过程奋斗的草莓熊深度学习人工智能 python scikit-learn virtualenv numpy pandas
文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
基于YOLOV5人脸检测打上码赛克 Deep-white YOLO 人工智能深度学习
还在为自己的隐私而烦恼吗，还在为拍摄的视频因不想露脸而无法发布吗。yolov5检测人脸，并打上马赛克，保护自己的隐私。只需下载代码，解压缩后就可以传入你想要打马赛克的视频或者图片了。这个是需要你对代码有一些了解的，等我开发一下使大家都可以用。里面权重已经训练好了，也有一些人脸的数据集，数据量不多，训练完的权重不是很好，但是给自己的视频打上马赛克足够了。大家要是想去增加数据集，可以使用里面的权重利用
yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理 opencv
要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高毕设宇航 YOLO 机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集，包含了大量的高清图像，用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
YOLOV8改进-C2f添加Deformable Conv V2 森爱。 YOLOV8改进 YOLO
目录1DeformableConvV2介绍2YOLOV8添加DeformableConvV22.1代码添加到Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件yaml替换1DeformableConvV2介绍论文地址:https://
结合YOLOv8和OpenCV WeChat QRCode打造一款二维码识别器搜狐技术产品小编2023 YOLO opencv 微信人工智能计算机视觉
本文字数：3876字预计阅读时间：25分钟01引言二维码（QRCode）在现代生活中有广泛应用，从支付系统到信息传递，它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法，主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时，由于二维码在整张图片中占据的比例较小，传统的OpenCVWeChatQRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。02OpenCVWeChatQRCodeWeChatQRCod
【目标检测数据集】番茄叶片病害数据集13940张9类VOC+YOLO格式熬夜写代码的平头哥∰ 数据集目标检测 YOLO 目标跟踪
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13946标注数量(xml文件个数)：13946标注数量(txt文件个数)：13946标注类别数：9标注类别名称:["EarlyBlight","Healthy","LateBlight","LeafMiner","Le
YOLOv8数据增强热心小张研究生 yolov8
1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2757标注数量(xml文件个数)：2757标注数量(txt文件个数)：2757标注类别数：4标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sicklecell"]每个类别标注的框数：Platelet
目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】工业相机格图素书数码相机目标检测人工智能
目录知识储备深度相机1TOF2双目视觉3结构光4智能门锁应用5手机应用算法原理相机的成像与标定模型相机标定的实施·标定过程的算法实施相机标定的扩展CCD工业相机、镜头倍率及相关参数计算方法知识储备深度相机1TOF1.1Kinectv2Kinectv2是Microsoft在2014年发售的，如图1-1所示。相比于Kinectv1在硬件和软件上作出了很大的进化，且在深度测量的系统和非系统误差方面表现出
ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory:错误解决 nomoremorphine python pip 计算机视觉目标检测
安装yolov8时(pipinstallultralytics)报错：ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[Errno2]没有那个文件或目录:‘xxxx/anaconda3/envs/v8-test/lib/python3.7/site-packages/numpy-1.21.6.dist-info/METADATA’问题原因：安装环境里对应的安
论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger __Sunshine__ 笔记 YOLO9000 detection classification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda 徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码：LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距毕设宇航 QQ767172261 yolov5 单目测距
可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。OpenCV：用于图像处理和单目测距
目标检测-YOLOv3 wydxry 深度学习目标检测 YOLO 深度学习
YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本，相较于YOLOv2有了显著的改进和增强，尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍，以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理 fengbingchun Deep Learning CUDA/TensorRT YOLOv8 TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码：https://github.com/shouxieai/infer3.使用
使用yolov8识别+深度相机+机械臂实现垃圾分拣机械臂（代码分享）调包侠@ YOLO 数码相机毕业设计
文章目录垃圾分拣机械臂总体介绍主要功能与特色视频演示文件目录程序主代码完整代码链接垃圾分拣机械臂总体介绍本作品将视觉识别技术部署在嵌入式设备，自动控制机械臂进行分拣任务，在我们的设计中，首先使用深度相机将图像信息发送到嵌入式设备，视觉识别算法进行分类检测，将垃圾分为感染性，损失性，病理性，药物性，化学性，并根据相机的深度值计算出目标的三维坐标，由于系统使用眼在手外的结构，根据手眼标定的结果，将坐标
【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习 python 行人检测行人追踪过线计数
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
pytorch训练后pt模型中保存内容详解(yolov8n.pt为例) yueguang8 yolo算法 pytorch YOLO 人工智能
在PyTorch中，.pt模型文件通常包含以下几类数据：模型参数：存储模型的权重和偏置参数。优化器状态：包含优化器的状态信息，以便在恢复训练时能够从中断的地方继续。训练状态：一些训练过程中的信息，例如当前的epoch数和训练进度。其他元数据：包括模型的配置、训练时使用的超参数等。在讲解pytorchpt(pth)文件中保存了什么内容之前，需要先了解pt在保存时保存了那些参数。以YOLO系列pt保存
实训day4 yolo1代码运行 Hazelyu27
yolo1代码运行今天主要是在pycharm上运行pytorch的yolo1训练和测试代码。主要遇到的问题：1.训练文件路径的修改，开始没有找到tmp_file文件，就在该文件夹下创建了这个txt文件，但是发现：ifisinstance(list_file,list):#Catmultiplelistfilestogether.#Thisisespeciallyusefulforvoc07/voc
[数据集][目标检测]街道乱堆垃圾检测数据集VOC+YOLO格式94张1类别 FL1623863129 数据集目标检测 YOLO 人工智能
数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：94标注数量(xml文件个数)：94标注数量(txt文件个数)：94标注类别数：1标注类别名称:["baolu"]每个类别标注的框数：baolu框数=107总框数：107使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行
地平线旭日x3派部署yolov8 巴啦啦魔仙变！！ YOLO python 数学建模
地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml文件2.3开始转换3.开发机验证**quantized_model.onnx4.板子运行bin模型资源链接总体流程1.导出onnx模型导出使用yolov8的github库导出onnx模型。注意设置o
YOLOv8改进 | 检测头篇 | YOLOv8引入DynamicHead检测头小李学AI YOLOv8有效涨点专栏 YOLO 深度学习目标检测计算机视觉机器学习人工智能
1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。本文根据目标检测的特点，推导了一种新的动态头部框架，将目标检测头部与注意力统一起来。该方法通过在特征层次间、空间位置间和输出通道内协调组合多种自注意机制，在不增加计算开销的情况下显著提高了目标检测头的表示能力。进一步的实验表明，本
YOLOv8 只检测人只画框不要标签 waketzheng YOLO
参考了这个：YOLOv8只检测人（或其他一种或者多种类别）_yolov8只检测指定类别-CSDN博客1.只检测人：predict的时候指定参数classes=[0]2.只画框不要标签：plot的时候传入labels=False3.标签中去掉置信度：result.plot(conf=False)示例代码如下：#!/usr/bin/envpythonimportcontextlibfromdateti
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
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【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
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20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
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Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
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我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
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Ajax案例 gongmeitao Ajax jsp
数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
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SVG 实例在线实例下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例 SVG基本形状一个圆矩形不透明矩形一个矩形不透明2 一个带圆角矩
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事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
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ITeye携手博文视点举办的9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。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112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）：《NFC：Arduino、Andro

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