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返回一段文字,类似太极链的东西用什么方法可以实现
azi
2000-01-26 04:16:00
参阅http://www.textclick.com
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<img src=xxx.asp>返回一段文字,类似太极链的东西用什么方法可以实现
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azi
2000-04-25
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我自己已经解决了这个问题,有兴趣的话可以与我联系azi@sohu.com
DOU
2000-02-01
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太极链从技术上讲并没有特殊之处,它只不过将用户的点击先由自己的服务器接收,记录下有关信息后,再redirect到相应站点,因为有了信息,很多功能就很容易实现了
radish
2000-01-27
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在用LITTLETAO的方法前要加入
Response.ContentType="image/jpeg"
或
Response.ContentType="image/gif"
xubin_sh
2000-01-26
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什么是太极链??
zdg
2000-01-26
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<img src=xxx.asp>激活xxx.asp, xxx.asp干什么都可以, 为什么不能输出文字呢???
littletao
2000-01-26
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是不是返回一张图片呢?
那从数据库里response.write一张图片就可以了啊。
再次兜售代码photo。asp
sqlstring="select 照片 from table where 编号='"+loginid+"'"
Set rs1 = cn.Execute(sqlstring)
PicSize = rs1("照片").ActualSize
Pic = rs1("照片").GetChunk(PicSize)
Response.BinaryWrite Pic
Response.End
label
Img
使用教程
本教程将为大家全面介绍label
Img
软件以及使用
方法
,并且教会大家如何标注自己的数据集。主要包括以下几方面内容:1.label
Img
介绍2.label
Img
安装3.label
Img
单类标注4.label
Img
多类标注5.label
Img
注意事项
Android 10.0 根文件系统和编译系统
1, 讲解android根文件系统结构和组成2, 讲解android系统镜像的概念和拆包3, 讲解Android系统源码结构4, 讲解Android系统编译规则5, 讲解Android系统ADB使用和Log日志调试
方法
6, 讲解Android系统Android.mk和Android.bp是各种规则
Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集
Transformer发轫于NLP(自然语言处理),并跨界应用到CV(计算机视觉)领域。 Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网,在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游CV应用中取得了SOTA的性能。该项工作也获得了ICCV 2021顶会最佳论文奖。 本课程将手把手地教大家使用label
Img
标注和使用Swin Transformer训练自己的数据集。 本课程将介绍Transformer及在CV领域的应用、Swin Transformer的原理。 课程以多目标检测(足球和梅西同时检测)为例进行Swin Transformer实战演示。 课程在Windows和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装软件环境、安装Pytorch、安装Swin-Transformer-Object-Detection、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、数据集格式转换(Python脚本完成)、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计、日志分析。 相关课程: 《Transformer原理与代码精讲(PyTorch)》https://edu.csdn.net/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲(TensorFlow)》https://edu.csdn.net/course/detail/36699《ViT(Vision Transformer)原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045
YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测
方法
。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和易用,当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用label
Img
标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Windows系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习Ubuntu上演示的同学,请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30793 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35284
YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测
方法
,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用label
Img
标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。Darknet是使用C语言
实现
的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群:957519975除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括:《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》《YOLOv3目标检测:网络模型改进
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》敬请关注并选择学习!
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