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手写汉字的骨架提取程序，用java完成，要求骨架能正确反映汉字的拓扑结构。不要有多余的毛刺，旁枝。
请使用上图来做，邀请高手来做！
联系微信：wubangjunjava
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骨架提取是啥意思，想要什么样的效果，可以详细点吗
- 图像骨架提取算法。细化算法
- Afast parallel algorithm for thinning digitalpatterns” byT.Y. Zhang and C.Y. Suen.以及Parallelthinning with two sub-iteration algorithms” byZicheng Guo and Richard HallZhangand C.Y. Suen的图像<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>可以得到比较平...
- ArcMap欧氏距离工具提取图像骨架线
- 图像<em>骨架</em>线(Morphological skeleton)图像<em>骨架</em>线在wiki中有两个术语，分别是Morphological skeleton和Topological skeleton。 形态<em>骨架</em>线（Morphological skeleton）在数字图像处理中，形态<em>骨架</em>是通过形态学算子计算的形状或二值图像的<em>骨架</em>（或中轴）表示。形态<em>骨架</em>有两种：那些通过形态开口定义的，可以重建原始形状的开口， 那些通
- 骨架提取工程文件VS2010+opencv3.0
- 实现图像<em>骨架</em>的<em>提取</em>，类似于matlab的bwmorph的skel<em>骨架</em><em>提取</em>
- 用python的opencv画出一棵树的骨架
- 一棵树，如果仔细观察的话，俨然已经是一个完整而和谐的社会。 树根盘根错节而又不见天日，象征着这个社会最为隐秘而幽深的运行规则，这里没有浪漫的土壤，也容不下天马行空的想象。这里的空气，比几千米的高空还要稀薄，却随处都潜滋暗长着生命的痕迹。 树干则是破土而出、向天空方向生长的树根。皮肤粗糙、关节坚硬、孔武有力，用它最有棱角的臂膀，给你最严丝合缝的拥抱。没有顶天立地的脊梁，就很难挺过令江河变色的风风雨雨...
- 基于全卷积神经网络对中文手写体汉字骨架的提取
- 论文题目： Fully Convolutional Network Based Skeletonizationfor Handwritten Chinese Characters
- 汉字书法图像骨架提取
- 利用opencv自带的<em>骨架</em><em>提取</em>函数，经优化后得到汉字图像的<em>骨架</em>图
- 二值图像的骨架提取
- 本文介绍的二值图像细化<em>算法</em>是来自 T.Y. Zhang and C.Y. Suen 1984 年发表的论文 “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns” 中所介绍的<em>算法</em>。
- 基于zhang 的骨架提取
- 最近在学图像处理的<em>骨架</em><em>提取</em>，发现很多中文教材对这个方面讲的很有欠缺，于是我决定看英文原文的论文。看了2篇论文，“A fast parallel algorithm for thinning digital patterns” by T.Y. Zhang and C.Y. Suen.以及Parallel thinning with two sub-iteration algorithms”
- 形态学之骨架算子
- 一个图像的"<em>骨架</em>"是指图像中央的骨骼部分，是描述图像几何拓扑性质的重要特征之一。在求一幅图像X的骨骼过程中应满足两个条件：第一，X应该有规律的缩小;第二，在X缩小的过程中，应当使X的连通性质保持不变的<em>骨架</em>算子介绍1、skeletion(Region:Skeleton::)功能：计算区域的骨骼参数： Region(输入参数)：输入区域 Skeleton(输出参数)：结果区域2、junctions_...
- 基于距离变换的中轴线道路骨架提取算法
- 基于距离变换的中轴线道路<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>
- 击中式细化图像，提取图像骨架。
- #include #include ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// ///// 击打式细化图像 ///// binaryImage - 需要细化的图像，必须是二值图像。灰度图也可以蒙混过关，但是没有用。 ///// refColor - 关键颜色，也就是需
- 图片上传骨架
- sql -- phpMyAdmin SQL Dump -- version phpStudy 2014 -- http://www.phpmyadmin.net -- -- 主机: localhost -- 生成日期: 2014 年 12 月 04 日 16:11 -- 服务器版本: 5.5.38 -- PHP 版本: 5.3.28 SET SQL_MODE="NO_AU...
- opencv 对象骨架化
- How to get the skeleton of an object using OPENCV http://pinkjade8848.spaces.live.com/blog/cns!E4159959CD42C507!195.entry Skeletonization is a process for reducing foreground regions in a binary ...
- Python学习19_骨架提取与分水岭算法
- 转自：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5167414.html <em>骨架</em><em>提取</em>与分水岭<em>算法</em>也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 1、<em>骨架</em><em>提取</em> <em>骨架</em><em>提取</em>，也叫二值图像细化。这种<em>算法</em>能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征<em>提取</em>和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数用于<em>骨架</em><em>提取</em>，分别是Skeletonize（）
- OpenCV骨架提取代码
- <em>提取</em><em>骨架</em>常用的方法有zhang快速细化法，rosenfeld方法等。两种<em>算法</em>的原理可以参考：贾挺猛. 葡萄树冬剪机器人剪枝点定位方法研究[D]. 浙江工业大学, 2012. 这篇文章中有比较详细的解释。此外《数字图像处理》（第三版）-冈萨雷斯，9.5.7和11.1.7两个小节对<em>骨架</em><em>提取</em>问题进行了比较详细的介绍。下面是实现两种<em>算法</em>的代码。 #define p1 SrcImage.at(i, j)
- 图像细化、骨架提取
- 八连通查表法 zhang 的快速并行细化<em>算法</em> 其他工具八连通－查表法python 简单图像处理（16） 图像的细化（<em>骨架</em>抽取） 来自 cnblogs 上 xiatwhu 的16篇 python简单图像处理系列 博文。该文章大意是：判断一个像素点能不能去、通过分析8个相邻点（八连通）的情况可知，见下图 对于黑色的像素点，给它周围的8个点赋予不同的价值 百度文库上有篇
- 使用OpenCV获取物体的骨架
- 概述 在很多计算机视觉的应用里，都需要处理大量的数据，耗时费内存。为了减少处理时间，降低内存占用，需要使用物体的紧凑表示，也就是物体的<em>骨架</em>(skeleton)。 物体的<em>骨架</em>要求能够表示这个形状的结构，删除多余的像素点，下图是字母B的<em>骨架</em>。 这篇文章介绍一种使用OpenCV库计算生态<em>骨架</em>（morphological skeleton）的方法，这种方法简单实用。维基百科中有介绍说通过腐蚀和...
- 二值图的骨架提取matlab
- 这是在网上找到的，原图我用的4000*3000的，后来发现图片太大，运行效率低， 就把图片按照比例缩放，然后<em>提取</em>出来的<em>骨架</em>还不错。各位有什么意见请提出。 clear all; I=imread('0d.png'); subplot(2,2,1); imshow(I); title('原图像'); %I=imresize(I,[120,160]); I=imresize(I, 0.05)...
- 三维模型骨架提取方案
- 最近要做一个三维模型<em>骨架</em><em>提取</em>的项目，不知该如何构思。大家有好的解决方案吗？ （1）我手里面有plt文件和txt文件，txt文件中存储了三维模型的数据，我需要处理这些数据<em>提取</em>模型的<em>骨架</em>。 （2）三维模型
- 图像的细化（骨架抽取）
- 转自： http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html 图像的细化主要是针对二值图而言 所谓<em>骨架</em>，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的<em>骨架</em>，是它的长方向上的中轴线， 圆的<em>骨架</em>是它的圆心，直线的<em>骨架</em>是它自身，孤立点的<em>骨架</em>也是自身。 <em>骨架</em>的获取主要有两种方法： （1）基于烈火模拟 设想在同一时刻，将目标
- 分页骨架
- 有id、标题、内容、创建时间 有创建时间、标题、（分页） （分页）={$page}= $count = $Form-&gt;count(); //计算总数 $Page = new Page($count, 5); $list = $Form-&gt;limit($Page-&gt;firstRow. ',' . $Page-...
- opencv 骨架提取算法 （查表索引法）
- 利用查表索引法<em>提取</em>并细化<em>骨架</em>，Mat类型实现、iplimage类型实现
- 两种图像骨架提取算法的研究(2)实现代码
- 1 K3M #include #include #include #include #include #include #include using namespace std; set GetAi(int a[], int length)//获取A0~A5 { set vec; int neighbour[] = { 1,2,4,8,16,32,64,128
- 【OpenCV学习笔记】之四：二值图像细化方法/骨架提取----基于2.0 Mat接口
- 由于OpenCV没有自带的图像细化函数，网上提供的基本是基于1.0接口的，于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的，方便好用。 细化方法当中，当属经典的Zhang并行快速细化<em>算法</em>，细化之后的轮廓走势与原图保持得相对较好。 参照 http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/5642669， 代码改造结果如下， //将 DEPTH_8U型二
- 两种图像骨架提取算法的研究(1)原理部分
- <em>骨架</em><em>提取</em>
- SOS!!!万分火急！！！时间无多，请大伙帮帮忙，关于提取图象形状算法的问题.
- rt，当真是十万火急，我现在必须在很短的时间内搞出一个<em>提取</em>图象形状的<em>算法</em>， 也就是<em>提取</em>图象的形状特征，然后把它存入SQL Server 数据库中，还应该能够对其实现检索，也就是说如果有一幅图中物体形状
- 图象的骨架提取算法
- 图象的<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>
- OpenCV的svm手写字检测
- 转自http://blog.csdn.net/firefight/article/details/6452188是MNIST<em>手写</em>数字图片库：http://code.google.com/p/supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list其他方法：http://blog.csdn.net/onezeros/a
- 提取图像的骨架(Skeleton)算法
- 图像的<em>骨架</em>似乎没有严格的数学定义，可认为是图像细化（Thinning）的产物（中轴可以看作一种<em>骨架</em>，其有严格的数学定义）。目前已经有许多细化<em>算法</em>，这些<em>算法</em>得到的<em>骨架</em>可能略有差异。本文实现了Khalid Sheed 的 K3M<em>算法</em>。该<em>算法</em>属于迭代腐蚀边界的一类<em>算法</em>，该类<em>算法</em>的思想是，假定从二值图像中物体的边界处同时开始燃烧，物体就会被逐步细化，但在燃烧过程中要保证满足一定条件的点被保留或者被“烧掉”
- 骨架提取——Khalid Sheed的K3M算法
- 图像的<em>骨架</em>似乎没有严格的数学定义，可认为是图像细化（Thinning）的产物（中轴可以看作一种<em>骨架</em>，其有严格的数学定义）。目前已经有许多细化<em>算法</em>，这些<em>算法</em>得到的<em>骨架</em>可能略有差异。本文实现了Khalid Sheed 的 K3M<em>算法</em>。该<em>算法</em>属于迭代腐蚀边界的一类<em>算法</em>，该类<em>算法</em>的思想是，假定从二值图像中物体的边界处同时开始燃烧，物体就会被逐步细化，但在燃烧过程中要保证满足一定条件的点被保留或者被“烧掉”
- Zhang-Suen 图像骨架提取算法的原理和OpenCV实现
- 记录一下图像<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>，转载至 两种图像<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>的研究(1)原理部分基于OpenCV的实现代码如下，代码参考 opencv<em>骨架</em><em>提取</em>/图像细化void Utilities::thinImage(Mat &amp; srcImg) { vector&lt;Point&gt; deleteList; int neighbourhood[9]; int nl = srcImg.rows;...
- 文字检测与识别资源
- Original url: http://blog.csdn.net/peaceinmind/article/details/51387367 综述 [2015-PAMI-Overview]Text Detection and Recognition in Imagery: A Survey[paper] [2014-Front.C
- TrueType字体轮廓提取及填充算法
- 激光打印是走直线的，图形与字体都要转化为很小的直线段。 本代码提供了如何将TTF字体（True Type Font）转化为很小的直线段。 代码内容包括： 1、Truetypefont.pas 此文件中
- opencv2实现形态学骨架提取
- 因为opencv2中没有形态学<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>的实现，于是准备在opencv2上实现一个。 首先介绍下<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>,冈萨雷斯的书上已经说的很清楚了，我再重复一下。 集合A的<em>骨架</em>可以用腐蚀和开操作来表达， 即<em>骨架</em>可以表示为 其中， 式中，B是一个结构元，而 表示对A的连续k次腐蚀： K是A被腐蚀为空集前的最后一次迭代步骤。换句话说， 其中AB表示用B结构原腐蚀A
- 基于OpenCV实现二值图细化，骨骼化并求出端点和交叉点
- 所谓细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的<em>骨架</em>。<em>骨架</em>，可以理解为物体的中轴，例如一个长方形的<em>骨架</em>是它的长方向上的中轴线；正方形的<em>骨架</em>是它的中心点；圆的<em>骨架</em>是它的圆心，直线的<em>骨架</em>是它自身，孤立点的<em>骨架</em>也是自身。得到了<em>骨架</em>，就相当于突出物体的主要结构和形状信息，去除了多余信息，根据这些信息可以实现图像上特征点的检测，如端点，交叉点和拐点。 下面先介绍经
- 骨架提取matlab程序
- 可以<em>提取</em>三维模型<em>骨架</em>
- 图像骨架提取算法
- 基于visual studio 2010 的c++ 图像<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>，可以实现对图像<em>骨架</em>的<em>提取</em>
- 【opencv】经典的细化提取骨架理论及源代码
- 做项目时碰到特征的<em>骨架</em><em>提取</em>，找了挺多相关资料，发现这篇博客讲的最完整，而且通俗易懂，完美解决碰到的问题，特转载如下，供更多的人学习。转自：https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3327183.html 本章我们学习一下Hilditch<em>算法</em>的基本原理，从网上找资料的时候，竟然发现两个有很大差别的<em>算法</em>描述，而且都叫Hilditch<em>算法</em>。不知道那一个才是正宗的，...
- 三维网格的骨架提取
- 经过这段时间的努力，<em>骨架</em>提起终于有了点成果。这次编码吸取上次失败的经历，在代码规范上下了大功夫，<em>算法</em>上，在导师的帮助下彻底弄明白了。 <em>算法</em>： 1，体素化 2，细化（判断简单点） 下面还有很多工作要做，怎么样从<em>骨架</em>返回到三维网格，进而对网格进行四边形分割，加油！下面帖几张<em>提取</em>的结果 程序的环境是MFC+openGL细节决定成败！
- 基于opencv的骨架提取代码
- 基于opencv的<em>骨架</em><em>提取</em>代码，利用击中不击中变化实现细化操作。
- 骨架提取----细化
- <em>算法</em>原理: 二值图像 8连通域的华东窗口，111111=255中过滤标记（0 保留，1 可以删除） 进行循环多次的删除边缘，直到无法删除位置。
- Matlab 骨架提取
- 本代码是<em>骨架</em>特征<em>提取</em>的代码，用Matlab编写，效果还不错！
- 【CV】骨架提取
- ###Date: 2018.4.5 清明 ============================================================ 图像的细化主要是针对二值图而言 所谓<em>骨架</em>，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的<em>骨架</em>，是它的长方向上的中轴线， 圆的<em>骨架</em>是它的圆心，直线的<em>骨架</em>是它自身，孤立点的<em>骨架</em>也是自身。 <em>骨架</em>的获取主要有两种方法： （1）基于烈火模拟
- python3 OpenCV cv2 图像的细化(骨架抽取)_图像处理作业
- 参考链接：http://www.cnblogs.com/xianglan/archive/2011/01/01/1923779.html主思路和程序基本上都是参考博主的，只是在思路理解上和Python3的一些小修改.首先是<em>算法</em>原理介绍：图像细化：图像细化主要是针对二值图而言，所谓<em>骨架</em>，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的<em>骨架</em>，是它的长方向上的中轴线，圆的<em>骨架</em>是它的圆心，直线的<em>骨架</em>是它自身，孤立点的...
- opencv中使用骨架提取算法后出现的毛刺有什么好的方法去除么？
- 这是使用对图像使用<em>骨架</em><em>提取</em>后的毛刺（原图没有毛刺或突出，这是边缘敏感的结果），使用形态学方法效果都不大理想，想问问老师们如图所示的毛刺有什么好<em>算法</em>去除么？
- opencv 图像分割、边缘提取、骨架提取
- 改代码主要涉及到灰度图像的分割，包括均值聚类，ostu两个<em>算法</em>，以及图像的边缘<em>提取</em>，和<em>骨架</em><em>提取</em>，同时涉及到奶牛乳腺面积密度的计算等等。
- opencv 骨架提取/图像细化
- <em>骨架</em><em>提取</em>/图像细，相信很多人都听说过，图像细化原理 可以参看这篇博文。由于opencv没有现成的函数，因此，看懂了原理之后，自己写了一个函数出来。 现在分享一下代码。 现在越来越觉得C博客的好处，可以看到好多前辈分享的代码，大大缩短了自己掌握图像处理技巧的时间。 这种乐于分享的氛围，必将极大的促进技术的进步和革新。 本代码配置条件 opencv2.4.9+vs2013 应该其他版本的v
- 汉字常用特征的提取方法详解
- CSDN的博客确实太难写编辑了，最常用的还是WORD，我是从word导过来，图片什么的重新插入的，麻烦死了。所以排版什么的可能有点不规则，见谅。 汉字模板制作： 汉字模板即是对字模图片进行特征<em>提取</em>，将特征数据存放到存储器上构成模板。模板制作与<em>提取</em>待识别汉字特征需要将原始汉字图片进行归一化，可增加特征的鲁棒性。汉字数据尺度归一化到为64*64，归一化方法很多，最常用的是基于重心的归一化，
- 形态学骨架提取
- 下面我来介绍一下关于形态学中的<em>骨架</em><em>提取</em>，并在MATLAB中实现： 1、打开MATLAB软件，在其主界面的编辑器中写入下列程序： I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp'); %读取当前路径下的图片 subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; I...
- 数字图像处理图像的骨架生成和提取（Matlab）三种方法
- 数字图像处理图像的<em>骨架</em>生成和<em>提取</em>（Matlab），有三种方法，推荐给大家！
- 基于距离变换的骨架提取
- 本课题主要应用非欧氏距离进行距离变换，针对于不同特征的二值图像，每种距离变换可以选用不同权值的模版进行目标的<em>骨架</em>抽取。其效果的优劣在与欧式距离的误差和运算速度的快慢之间权衡。
- opencv如何从图片进行骨骼提取？
- 求大神指教，本人菜鸟！
- 【Android】opencv图像处理之提取骨架
- 在网上找了好多股价<em>提取</em>的实例，有关android的，实在都不能用，最后只好动手按照书中的<em>算法</em>实现，记录在此。<em>算法</em>参看自《数字图像处理（第三版）》Rafae C.Gonzalez, Richard E. Woods著, 阮秋琦 阮宇智 等译， 第418页。 代码如下 /** * <em>骨架</em> * 参考http://felix.abecassis.me/2011/09/opencv-mo
- opencv:提取样本的两种方式
- 1 利用icvGetIdxAt直接从矩阵中<em>提取</em>for( j = 0; j < numtrimmed; j++ ) { // 获取训练样本 idx = icvGetIdxAt( trimmedIdx, j ); // 对每个训练样本计算
- Kinect开发学习笔记之（八）骨骼数据的提取
- 我的Kinect开发平台是： Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0 开发环境的搭建见上一文： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。
- 使用opencv提取手部信息
- 1. 前言这两天对大神的一篇博客中的东西非常感兴趣 http://blog.csdn.net/onezeros/article/details/6110838想到自己也算是研究计算机视觉的人， 于是就想把大神的这个东西给复现出来。 正好其中用到了一个手部信息<em>提取</em>的一个功能， 按照自己的想法给实现了一下。 实现效果： 2. 处理流程2.1 处理思路及流程首先我们先分析采集的图像中的某一帧图像信
- 图像骨架提取实现
- 实现过程是不断对图像进行腐蚀并且标记每个像素腐蚀到值不再变化的次数。 clear all; close all; clc; I = imread('test.jpg'); [m n]=size(I); m=double(m); n=double(n); Min=double(min(img(:))); w = strel('square',3); img=zeros(m,n); while s
- 图像骨架提取（细化）
- Matlab 资源代码，该资源是图像处理中对图形进行二值化处理然后进行<em>骨架</em><em>提取</em>（图像细化）。
- 基于数学形态学的汉字骨架提取算法
- 运用数学形态学的方法，给出了<em>文字</em>图像<em>骨架</em>的<em>提取</em><em>算法</em>，并进行了实验。
- 图像处理之边缘提取与图像分割
- 谈到边缘<em>提取</em>，按照理论的说法，即把给定图像进行分割或者将分隔的图像区域用更加简单明确的数值、符号或图形表示出来。对边缘<em>提取</em>，首先要先检测边缘。而检测边缘，必须先对边缘有明确的定义，matlab中对边缘的定义大概有两种： 1.两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度值不连续的结果。直白地说，便是认为边缘是发生在梯度幅值较大的地方，即灰度发生突变的地方。 2.当相...
- OpenCV骨架提取
- 基于OpenCV写的<em>骨架</em><em>提取</em><em>算法</em>,<em>算法</em>具体是利用数字图象处理中的一个<em>算法</em>,实现后有很好的 <em>提取</em>效果,但是时间复杂度较大,效率较低
- opencv2形态学骨架提取
- 基于opencv2实现的形态学<em>骨架</em><em>提取</em>，可供初学者参考。
- 利用python对物体进行骨架提取
- 由于图片中的对象之间互相粘连和遮挡，因此必须前景进行细化，尽量使不同目标之间分开，更有利于后续的操作
- 基于距离变换细化的骨架提取
- 经典的基于距离变换细化的<em>骨架</em><em>提取</em>方法。距离变换的结果是双像素宽度的<em>骨架</em>，细化的结果是单像素宽度的<em>骨架</em>。该方法<em>骨架</em>定位精确，运行速度快
- 基于opencv2的骨架提取代码 python实现
- 基于opencv和python的<em>骨架</em><em>提取</em>代码，利用击中不击中变化实现细化操作。切分以后，结合深度学习识别技术，可以对字符 数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。本人亲测 有生成结果图片和原图片对
- 基于opencv2的骨架提取代码 python实现下载
- 基于opencv和python的<em>骨架</em><em>提取</em>代码，利用击中不击中变化实现细化操作。切分以后，结合深度学习识别技术，可以对字符 数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。本人亲测 有生成结果图片和原图片对
- opencv 对象骨架化
- 欢迎关注微信公众号——计算机视觉： How to get the skeleton of an object using OPENCV http://pinkjade8848.spaces.live.com/blog/cns!E4159959CD42C507!195.entry Skeletonization is a process for reducing fore...
- 形态学之骨架例程一
- ImageRegionConnectedRegoinsSelectedRegoins1SkeletonEndPointsJuncPointsRegionDifferenceConnectdRegionsSelectedRegions2RegionLines
- Filter Wiz PRO 3.2破解版下载
- Filter Wiz PRO 3.2破解版 有注册码 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zhanyingsheng/1524461?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhanyingsheng/1524461?utm_source=bbsseo[/url]
- 电动力学试卷（郭硕鸿）还可以下载
- 电动力学试卷（郭硕鸿）还可以 电动力学试卷河南师范 电动力学试卷适应于物理专业 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/qiannengqianneng/1993548?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qiannengqianneng/1993548?utm_source=bbsseo[/url]
- BpelCookbook.pdf下载
- BpelCookbook.pdf SOA图书之系列三，第三本 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/hbdrawn/2136617?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hbdrawn/2136617?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的