需要做一个项目管理工具,其中使用到了甘特图。发现全网甘特图解决方案比较少,于是自动动手丰衣足食。前面我用Python和Node.js前端都做过,这次仅仅是移植到Android上面。其实甘特图非常简单,开发也不难,如果我专职去做,能做出一个非常棒产品。我写这个只是消遣,玩玩,闲的蛋痛,所以不怎么上心,就搞成下面这德行吧。仅仅供大家学习,参考。那天心情好了,完善一下。屏幕布局文件
使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
opencv —— floodFill 漫水填充法 实现证件照换背景
老干妈就泡面
opencv人工智能计算机视觉
漫水填充:floodFill函数简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif
车载诊断架构--- 车载诊断中的引导式诊断
汽车电子实验室
漫谈UDS诊断协议系列车载电子电气架构架构HPC软件架构ZEVonUDS-J1979车载通信网络槪述智能化趋势引导式诊断
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:做到欲望极简,了解自己的真实欲望,不受外在潮流的影响,不盲从,不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余,凡事找规律,基础是诚信;二是系统思考、大胆设计、小心求证;三是“一张纸制度”,也就是无论多么复杂的工作内容,要在一张纸上描述清楚;四是要坚决反对虎头蛇尾,反对繁文缛节,反对老
大模型的“Tomcat”:一文读懂AI推理引擎(Inference Engine)
人工智能
本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!实战干货:编程严选网1推理引擎是啥?从熟悉的“服务器”说起,想象你用Java写好了一个业务应用,如订单处理服务,打成一个JAR或WAR包。这包能直接
阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
Liudef06小白
阿里云AIGC人工智能
在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
opensuse安装rabbitmq
翻滚吧键盘
openSUSErabbitmqruby分布式
您好!安装RabbitMQ消息队列是一个非常棒的选择,它是许多现代应用架构中的核心组件。在openSUSETumbleweed上安装RabbitMQ主要有两种流行的方式:一种是使用系统的包管理器zypper,另一种是使用Docker容器。我将为您详细介绍这两种方法。前置知识:RabbitMQ是用Erlang语言编写的,因此安装RabbitMQ时会自动安装Erlang语言环境作为其依赖。您无需手动安
图14CLIP 模型在 “分布偏移场景” 下的鲁棒性优化策略|学习笔记
学渣67656
笔记人工智能
一、先明确:左图的核心对比维度左图的横轴是“模型在标准分布上的准确率”,纵轴是“模型在分布偏移数据集上的准确率”,本质是对比“不同模型/策略在“标准性能”与“鲁棒性”之间的权衡,图中每条曲线代表一类模型/策略的“标准性能-鲁棒性”趋势,而红色箭头标注的“AdapttoImageNet”是一种“干预策略”,作用于CLIP模型后,使其性能点落在对应曲线上。二、左图中6条曲线的含义(按图例颜色+模型类型
水文学模型学习笔记:马斯京根(Muskingum)河道汇流算法
Lunar*
水文算法学习笔记
引言在水文学和水资源管理中,河道汇流演算是一个至关重要的环节。它用于预测洪水波在河道中向下游传播时的形态变化,是进行洪水预报、水库调度和防洪规划的基础。马斯京根法(MuskingumMethod)是其中最经典和应用最广泛的河道汇流计算方法之一。本文将从马斯京根法的基础理论出发,推导其演算方程,并重点解析一种更稳定和精确的改进方法——分段连续马斯京根法,最后提供并解读一个完整、鲁棒的Python实现
AI智能抠图源码系统 实现一键抠图 包含完整的代码包+搭建指南
一、开发背景:AI技术重塑图像处理行业在传统图像处理领域,抠图是一项高门槛、高耗时的技术工作。Photoshop等工具需要专业设计师手动绘制路径、调整蒙版,处理一张复杂人像图可能需要数小时。随着电商、社交媒体和自媒体行业的爆发式增长,全球每天产生超过10亿张商品图、人像图和创意素材,传统抠图方式已无法满足市场需求。AI技术的突破为这一难题提供了解决方案。2019年Remove.bg的推出标志着AI
体制内用ai写材料高效提示词
aitixiaozhinan
人工智能智能写作稿件学习
在单位里,写材料是绕不开的“基本功”,但很多人却被“写什么”“怎么写”折磨得焦头烂额。其实,AI材料星早已成为体制内笔杆子的“外挂神器”,关键在于你会不会用“提示词”这个魔法棒。今天,我结合多年实战经验,整理了10类高频场景的AI提示词模板,直接复制到AI材料星使用,让你轻松解锁“快速成稿”的技能!一、年中工作汇报“请撰写一篇年中工作汇报,需包含以下板块:工作背景:立足团队发展需求,着眼年度目标达
车载电子电器架构 --- 电子电气架构设计方案
汽车电子实验室
车载电子电气架构车载电子与软件框架电子电器架构开发流程架构电子电气架构设计方案车载电子电器架构电气电子架构开发的应对策略电子电气架构什么是功能架构?
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:做到欲望极简,了解自己的真实欲望,不受外在潮流的影响,不盲从,不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余,凡事找规律,基础是诚信;二是系统思考、大胆设计、小心求证;三是“一张纸制度”,也就是无论多么复杂的工作内容,要在一张纸上描述清楚;四是要坚决反对虎头蛇尾,反对繁文缛节,反对老
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山江小力
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AndroidManifest.xmlK=}u4>RwzMYPwrv_KN0F^{-v?Oxs#N;vs;assets/Cc/cc.png9UNZ00)A,2XgE(XvUi'b8F,ZEk7al(LGp%8O$9MyGV;Ic#keh4gZJUuvPVkXrk@^_#"Dc0?X9i0I^..J)ma]I0DUMKL4w{*eYX=u=#33=u5VUqRf[[=We!vrK~bM+S=G[:R
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章(理解Function Calling)如何使用 Function Calling 且保证鲁棒性?
985小水博一枚呀
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人体分割笔记总结
AI算法网奇
深度学习宝典目标检测人工智能自动驾驶
2022.01人体抠图:GitHub-jacke121/MODNet:ATrimap-FreePortraitMattingSolutioninRealTime[AAAI2022]有mobilenetv2版,模型有7m,25m等等的。对着摄像头实时抠图,有bug,效果不是很稳定。字节人体分割抠图,区分人体和背景完美抠图王冰冰!字节实习生开发的AI,实现4K60帧视频实时抠图,连头发丝都根根分明人体
人像抠图学习笔记
AI算法网奇
人脸识别深度学习宝典深度学习神经网络自动驾驶
目录RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本人脸分割BiseNetV2MODNetu2net:MODNet方法RobustVideoMatting实时视频抠图Modnet预测脚本Modnet效果有时比RobustVideoMatting好,在衣服分割时,backbone是mobilev2gpu512*512速度22ms。importosimportsysimportar
车载诊断架构 --- 关于电动车的排放协议:ZEVonUDS
汽车电子实验室
车载电子电气架构漫谈UDS诊断协议系列架构电子电气架构设计方案车载电子电器架构关于电动车的ZEVonUDSZEVonUDS
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电子电气架构 --- 电气架构基础(汽车电子)
汽车电子实验室
电子电器架构开发流程车载电子与软件框架车载电子电气架构架构汽车分布式车载电子电器架构电子电气架构设计方案电气电子架构开发的应对策略电子电气架构
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在仓颉开发语言中使用数据库
harmonyos-next
今天体验了一下在开发者大会上见到的CodeGenie,非常棒。AI正在影响着各行各业,这几天幽蓝君对此深有感触,身为打工人要保持不断学习的状态,不然就有可能被替代。今天跟大家分享一下在仓颉开发语言中如何使用数据库。我们这里说的是关系型数据库,首先还是要引入对应的模块,仓颉语言中关系型数据库的模块是:importohos.relational_store.*接下来数据库的操作流程可能很多友友都比较熟
别再裸写 parseFrom() 了!这才是 MQTT + Protobuf 消费的正确姿势!
人工智能
本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!实战干货:编程严选网0前言很多刚接触这个技术栈的同学,可能会觉得有点绕。MQTT负责传输,Protobuf负责定义数据结构,听起来是天作之合,但具体
车载诊断架构 --- 基于HPC的诊断思考
汽车电子实验室
思考汽车行业架构HPC软件架构ZEVonUDS-J1979车载通信网络槪述汽车基于HPC的诊断思考
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【MPC】模型预测控制笔记 (6):不确定模型的鲁棒MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言不确定模型稳定性分析MATLAB实例1-忽略微小得模型参数误差MATLAB实例2-忽略模型中的非线性项附录1附录2前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture4-2RobustMPC】不确定模型假设系统的真实模型为:xk+1=Axk+B(uk+δ1(xk,uk))+δ2(xk)(1)x_{k+1}=Ax_k+B(u_k+\delta_1(x_k,u_k))+\delta_2(x_k)
VINS-FUSION 优化-在线同步时间td校准
云端舞步
VINS-FUSIONvins-fusion重投影误差视觉误差因子同步时间td校准外参校准雅克比
论文结合源码详细介绍VINS-FUSION优化-在线同步时间td校准。视觉惯性里程计中,不同传感器之间的测量时间同步对于系统的精度和鲁棒性都至关重要。在实际操作时,由于传感器触发和传输过程延迟,在不同传感器测量会出现时间偏移,即时间不同步。所以本文将camera和IMU之间的数据流时间偏移td加入优化系统中,在线实时估计同步时间td。camera和IMU数据流之间的时间偏移td如下图所示:一、同步
模型集成:提升机器学习模型性能的有效策略及实践
t0_54program
大数据与人工智能机器学习人工智能个人开发
在机器学习领域,模型集成是一种常见且有效的方法,它旨在提高模型的性能和泛化能力。简单来说,模型集成就是通过多种方式将多个模型组合起来,以提升对单个问题的处理表现。模型集成的优势模型集成具备诸多优点,它能够增强机器学习模型在未知数据上的性能、鲁棒性和泛化能力。以基于树的算法为例,它们擅长利用多棵树的集成来提升整体性能,在某些特定任务中表现出色。而对于神经网络模型,虽然在一般情况下,单个模型足以刻画特
TIP-2025《Data Subdivision Based Dual-Weighted Robust Principal Component Analysis》
Christo3
机器学习人工智能机器学习算法
核心思想分析这篇论文提出了一个新颖的主成分分析(PCA)方法,称为DataSubdivisionBasedDual-WeightedRobustPrincipalComponentAnalysis(DRPCA),旨在解决传统PCA在处理包含噪声和异常值的数据时的鲁棒性问题。其核心思想包括以下几个方面:数据细分与双权重机制:传统PCA假设数据已中心化,并使用平方l2l_2l2-范数,这对噪声和异常值
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电子电气架构 --- 分区电子电气架构如何支持软件定义汽车
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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
bylijinnan
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
gqdy365
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
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
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
天梯梦
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
apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
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。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
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
sumapp
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
机型丰富
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