- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- Python打卡:Day24
剑桥折刀s
python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- CMake指令:find_package
流星雨爱编程
#CMake工具c++开发语言设计模式自动化编译工具CMake跨平台编译
目录1.简介2.搜索模式3.常用参数4.工作流程5.内置模块示例:FindBoost.cmake6.自定义模块文件(Find.cmake)7.模块模式vs配置模式8.总结相关链接1.简介查找模块(findmodule)是一系列用于搜索第三方依赖软件包(包括库或可执行文件)的模块。对查找模块的引用一般不使用include命令,而是使用find_package命令。基本语法find_package([
- 【CMake基础入门教程】第七课:查找并使用第三方库(以 find_package() 为核心)
奇异果冻
CMake入门学习CMakebashc++开发语言
很好!我们进入第七课:查找并使用第三方库(以find_package()为核心)。本课目标学会使用CMake的find_package()引入外部库;理解find_package背后的机制(Config模式/Module模式);以常用库如OpenCV/Qt/Boost为例进行实战;掌握target_link_libraries()的现代CMake使用方式。一、什么是find_package()?C
- 【机器学习第二期(Python)】优化梯度提升决策树 XGBoost
WW、forever
深度学习原理及代码实现机器学习python决策树
优化梯度提升决策树XGBoost一、XGBoost简介二、原理详解2.1基础思想:改进版GBDT2.2目标函数2.3二阶泰勒展开优化2.4树结构优化三、XGBoost实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考梯度提升决策树GBDT的原理及Python代码实现可参考另一博客-【机器学习第一期(Python)】梯度提升决策树GBDT。XGBoost(ExtremeGrad
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- Boosting:从理论到实践——集成学习中的偏差征服者
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
核心定位:一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重,将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架,专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、Boosting的本质目标:将一系列弱学习器(仅比随机猜测略好,如浅层决策树)组合成强学习器核心思想:错误驱动学习:后续模型重点修正
- 怎样在pycham上安装XGBoost(windows操作系统)
youxiazzz12
综合大数据深度学习xgboost
搞数据分析、挖掘的时候,网上的代码来了个看到下面的红色下划线,心里一咯噔,最怕这种导入包的问题,又要开始搞配置了。先运行代码看看吧,果然报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'xgboost'看来还是得安装这个xgboost。经历了各种痛苦的摸索,终于搞定,还是汇总一下吧。小白的摸索太过痛苦了,汇总一下大家共勉。弯路就不放出来了,全是泪。直接讲正确路径有一些初步准
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
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一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 如何在Python上安装xgboost?
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在数据科学和机器学习领域,XGBoost无疑是一款备受推崇的算法工具。它以其高效、灵活和精确的特点,成为了众多数据科学家和工程师的首选。然而,对于初学者来说,如何在Python环境中成功安装XGBoost可能会成为一个挑战。本文将详细指导你在Python上安装XGBoost的过程,帮助你快速上手这一强大的机器学习工具。为什么选择XGBoost?在深入了解安装过程之前,我们先来看看XGBoost为何
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- GBDT:梯度提升决策树——集成学习中的预测利器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树集成学习算法GBDT梯度提升人工智能机器学习
核心定位:一种通过串行集成弱学习器(决策树)、以梯度下降方式逐步逼近目标函数的机器学习算法,在结构化数据预测任务中表现出色。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、GBDT是什么?全称:GradientBoostingDecisionTree(梯度提升决策树)本质:Boosting集成学
- 梯度增强与XGBoost算法解析
weixin_47233946
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##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- C++(个人学习总结,不断更新......)
一、初识C++1.1C++简介C++是由BjarneStroustrup研发的,在计算机编程语言中,C++兼容了c语言,又增加了面向对象的机制,同时拥有丰富的库,有标准模板库STL以及很多第三方库,STL中有set、map、hash等容器,第三方库中有Boost库、图形库QT、图库像处理库Opencv、机械学习库Tensorflow等,这些库可以为嵌入式开发提供非常大的支持。1.2C++程序编写#
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一、Vcpkg初相识在C++开发的广袤世界里,Vcpkg犹如一把神奇的钥匙,为开发者们打开了便捷之门,尤其是在依赖管理方面,发挥着举足轻重的作用。包管理工具对于C++开发而言,是至关重要的存在。C++作为一门强大且广泛应用的编程语言,在开发过程中常常需要依赖众多的第三方库。这些库涵盖了各种功能领域,比如网络通信、图形处理、数据结构与算法等。以网络通信为例,开发网络应用程序时,可能会用到像Boost
- 机器学习15-XGBoost
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XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
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安装dlib之前别忘了安装cmake和boost,安装指令如下pipinstallcmakepipinstallboost如果还是不行,尝试以下方法可能性1:没有安装visualstudioC++,上官网可能性2:用pipinstalldlib时报出code1的错误,然后一片红可以尝试去githubdlibhttps://github.com/datamagic2020/Install-dlib里
- C++的智能指针
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概述:家庭和办公室使用的电气产品(如电视、大型电器和加热器)的设计师需要最大限度地提高其设计的能源效率,以满足立法和市场需求。遵守电磁兼容性(EMC)和安全规范也是一个关键问题。由于固有的低能量损失和开关噪声,谐振功率转换器可以帮助满足这两个要求。简单的转换器拓扑结构,如降压、升压和反激式,使用脉宽调制来调节输出电压,具有“硬”开关:在调制开关打开时,设备主通道上存在最大电压。硬开关电压和电流波形
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LightGBM与XGBoost深度解析:从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法,如XGBoost和LightGBM,是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一。然而,许多学习者在初次接触这些算法时,往往对其复杂的内部机制感到困惑,难以形成深刻理解,常常止步于对算法流程的死记硬背。本教程旨在深入浅出地剖析GBDT(
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CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
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- 在linux安装MySQL 8.0.42 源码步骤
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1、主机信息root@u24-mysql-50:~/soft#cat/etc/issueUbuntu24.04.2LTS\n\l2、mysql版本mysql-boost-8.0.42.tar.gz3、mysql编译参数aptinstall-ygccg++makecmake\libncurses-devlibssl-dev\libaio-devlibnuma-dev\zlib1g-devbisonc
- 【机器学习】机器学习重要分支——集成学习:理论、算法与实践
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文章目录引言第一章集成学习的基本概念1.1什么是集成学习1.2集成学习的类型1.3集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略4.2大规模数据与计算资源4.3集成学习的解释性与可视化结论引言集成学习(EnsembleLea
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python简单预测模型步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。#导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim
- 提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)
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文章目录C++提升系统稳定性和可靠性的特殊线程(看门狗线程)一、引言二、看门狗线程的基本概念1.定义与作用2.与硬件看门狗的区别三、看门狗线程的核心实现1.基础框架设计2.关键实现细节喂狗机制安全启动与停止四、高级应用场景1.多组件监控2.防止死锁检测五、性能优化与安全考虑1.降低系统开销2.防止误触发六、实际应用案例1.工业控制系统2.高可用服务器七、开源库推荐1.Boost.Thread2.A
- C++ - 使用Websocket++编写客户端连接WebSocket服务器并进行通信
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初学者学习SQLSERVERTCP/IOCP/Socket
文章目录1库依赖2根据官方示例代码修改封装的WebsocketClient类2.1WebsocketClient代码2.2WebsocketClient类使用代码3Websocket++官方编写客户端示例教程4与Websocket++官方示例客户端的不同1库依赖Websocket++/Websocketpp依赖于boost(使用boost1.74),Websocket++0.8.2版本,因为暂时没
- AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明
LaoYuanPython
零基础机器学习入门老猿Python机器学习人工智能AdaBoost自适应提升算法深度学习AI
☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发,通过多轮迭代,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器,具体算法和原理请参考《提升方法AdaBoost自适应提升算法(https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/ar
- 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