如何通过web的方式检测USB插拔事件

lstc 2007-06-06 12:22:10
rt
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lstc 2007-06-06
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楼上,,不太明白呀
chuckcoin 2007-06-06
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做该做的事
bingdian37 2007-06-06
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activex

用浏览器插件就对了,ie下用activex,FF下用它规定得插件形式
9441 2007-06-06
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写activex
CathySun118 2007-06-06
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用c++写个检测函数,封装成dll,让web调用
mrwang2000 2007-06-06
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[个人意见,仅供参考]

浏览器运行的脚本应该没有此类的内置功能,
不过你可以编写相关的客户端的组件,并将其嵌入到浏览器客户端代码中,从而实现相关功能
贵 州 大 学 实 验 报 告 学 院: 专 业: 班 级: "姓 名 " "学 号 " "实验组 " " "实验时间 " "指导教师 " "成 绩 " " "实验项目名称 " " "实 " " "验 " " "目 "通过本实验让学生掌握回转机械转速、振动、轴心轨迹测量方法, " "的 "了解回转机械动 " " " " " "平衡的概念和原理。 " "实 "1. 简述实验目的和原理。 " "验 "2.拷贝实验系统运行界面,插入到 Word 格式的实验报告中,用 " "要 "Winzip 压缩后通过 Email上交实验报告。 " "求 " " "实 "转子实验台底座振动测量实验 " "验 "对于多功能转子实验台底座的振动,可采用加速度传感器和速度传 " "原 "感器两种方式进行测量。将带有磁座的加速度和速度传感器放置在 " "理 "试验台的底座上,将传感器的输出接到变送器相应的端口,再将变 " " "送器输出的信号接到采集仪的相应通道,输入到计算机中 " " "实验台转速测量 " " "对于多功能转子实验台转速,可以分别采用光电转速传感器和磁电 " " "转速传感器进行测量。 " " "1)采用光电传感器测量 " " "2)采用磁电传感器测量 " " "3、轴心轨迹测量 " " "轴心轨迹是转子运行时轴心的位置,在忽略轴的圆度误差的情况下 " " ",可以将两个电涡流位移传感器探头安装到实验台中部的传感器支 " " "架上,相互成 90 " " "度,并调好两个探头到主轴的距离(约1.6mm),标准是使从前置器" " "输出的信号刚好为 0(mV)。这时,转子实验台启动后两个传感器 " " "测量的就是它在两个垂直方向(X,Y)上的瞬时位移,合成为李沙育图" " "就是转子的轴心运动轨迹。 " " "5、刚性转子动平衡 " " "实验时在转子实验台的配重盘上选取一个位置(比如贴反光纸的位 " " "置)作为初始位置(即P1点),然后用转子实验台附件中的螺钉作 " " "为不平衡重,加在配重盘上。然后按上面方法进行测量估算,得到 " " "不平衡重量和位置。 " "实 " " "验 "1. 计算机 1台 " "仪 "2. DRVI 快速可重组虚拟仪器平台 1 套 " "器 "3. 打印机 1 台 " " "4. 转子试验台 1 套 " " "5. USB 数据采集仪 1 台 " "实 "1. 关闭DRDAQ-USB型数据采集仪电源,将需使用的传感器连接到采 " "验 "集仪的数据采集通道 " "步 "上。(禁止带电从采集仪上插拔传感器,否则会损坏采集仪和传感器" "骤 ") " " "2. 开启DRDAQ-USB型数据采集仪电源。 " " "3. 运行 DRVI 主程序,点击 DRVI " " "快捷工具条上的"联机注册"图标,选择其中的"DRVI " " "采集仪主卡检测"或"网络在线注册"进行软件注册。 " " "4. 在 DRVI 地址信息栏中输入 WEB 版实验指导书的地址,在实验 " " "目录中选择"转子实验台",建立实验环境。 " 1. 加速度传感器测量结果: 2. 速度传感器测量结果: 3. 轴心的运动分析: 4. 磁电传感器测量结果: 5.噪声传感器测量结果: "实 " " "验 " " "总 " " "结 " " "指 " " "导 " " "教 " " "师 " " "意 " " "见 " " " " " " " " " " " " " " " "签名: 年 月 日 " ----------------------- 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第1页。 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第2页。 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第3页。 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第4页。 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第5页。 转子实验台综合实验实验报告全文共6页,当前为第6页。
PyTorch版的YOLOv5是轻量而高性能的实时目标检测方法。利用YOLOv5训练完自己的数据集后,如何向大众展示并提供落地的服务呢?   本课程将提供相应的解决方案,具体讲述如何使用Web应用程序框架Flask进行YOLOv5的Web应用部署。用户可通过客户端浏览器上传图片,经服务器处理后返回图片检测数据并在浏览器中绘制检测结果。   本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示,并提供在Windows系统上的部署方式文档。 本项目采取前后端分离的系统架构和开发方式,减少前后端的耦合。课程包括:YOLOv5的安装、 Flask的安装、YOLOv5的检测API接口python代码、 Flask的服务程序的python代码、前端html代码、CSS代码、Javascript代码、系统部署演示、生产系统部署建议等。   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/30793 Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923 《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31087 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/32303

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