共享无限级动态XML目录树

51windows 2004-11-07 02:43:10
http://www.51windows.net/data/files/file_301.asp

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51windows 2004-11-14
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我放到框架里了,但是点击目录树怎么也不能在框架右边打开链接

这个我已经在文章说明了。
超级大笨狼 2004-11-11
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good
zlj113 2004-11-11
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目录树我倒是还没有看
再看你那个文章:

数据库导出xml、htm、csv、sql

这个代码有一点点小问题,在第一次浏览还没提交的时候会告诉你,sql语句应该是.....

嗯,应该改成提交后才执行的吧,没提交就不执行了
bigpig 2004-11-11
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http://www.51windows.net/data/files/file_301.asp
ie下面效果不错,firefox下面出不来,看来是只能支持IE了
BlueDestiny 2004-11-11
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thx
zlj113 2004-11-11
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看看先
super_caibird 2004-11-11
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有没有朋友能帮忙看看我的问题呀,我放到框架里了,但是点击目录树怎么也不能在框架右边打开链接
yaohai 2004-11-10
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gong xi lou zhu !
IT_Fish 2004-11-10
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如果我要在几个根结点中间添加一个节点,我该怎么办?
super_caibird 2004-11-10
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感谢楼主分享!!

我有个问题,我把这个菜单放到框架里面以后,点击链接,不能在框架右边打开链接。

有没有高手能帮忙解决一下 ??
caixicai 2004-11-07
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perfect!

51windows 2004-11-07
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没有什么用吗?
DARKNESSFALL 2004-11-07
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楼主,好久没出现了 :)

up
明珠佩佩 2004-11-07
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明珠佩佩 2004-11-07
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明珠佩佩 2004-11-07
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源码链接: https://pan.quark.cn/s/a376b5a3a265 在 Windows 操作系统中配置 GPU 的 CUDA 开发环境是一项具有高度必要性的工作,这对 GPU 计算效能与深度学习算法的达成具有决定性的作用。本文将详尽阐述在 Windows 系统中配置 CUDA 开发环境的操作流程,并且处理一些可能遭遇的挑战。 一、版本匹配的关键性 在配置 CUDA 开发环境之前,必须检查项目所应用的 TensorFlow 版本,并明晰 TensorFlow、Python、CUDA 以及 cuDNN 各组件之间的适配关系。这一环节极为关键,因为不同版本间存在一定的兼容性障碍。倘若版本不一致,可能会导致配置失败或引发其他并发症。 二、获取并配置 CUDA 在确认所需安装的版本之后,可从 NVIDIA 的官方网站获取对应的 CUDA 版本。下载完毕后,依照安装指引进行配置。在配置过程中,有几个重点环节需要留意: 1. CUDA 需要借助 C++ 编译器的支持,在 Windows 平台上必须安装 Visual Studio。若设备未预装 Visual Studio,在配置 CUDA 时会提示选择安装哪个版本。 2. CUDA 的路径应保持默认,以便于后续环境变量的配置。 三、配置完成后的验证 配置结束后,需要确认是否配置成功。主要运用 CUDA 自带的 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe 两个工具: 1. 通过 win+R 启动 cmd,切换至安装目录下的 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extra...
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[香烟(Cigarette)] · 训练集:636 张 · 验证集:182 张 · 测试集:91 张 · 总计:909 张 该数据集聚焦于多类人物在不同环境下的香烟使用行为,涵盖室内、室外、公共与私密等多种真实生活场景,具有高度的现实应用价值,可为公共场所吸烟行为识别、健康警示系统及社会行为研究提供高质量视觉样本支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.5645** mAP50-95 | 0.3009 Precision | 0.7024 Recall | 0.5510 train/box_loss | 1.1101 train/cls_loss | 0.6001 val/box_loss | 2.0088 val/cls_loss | 1.6177 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 仅 0.5645,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3009,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.7024、Recall 0.5510,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果偏弱,漏检和误检较多,小目标和边缘场景的检出能力不足。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。...

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