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
...全文
213 6 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
6 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
azi 2000-04-25
  • 打赏
  • 举报
回复
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
  • 打赏
  • 举报
回复
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
  • 打赏
  • 举报
回复
在用LITTLETAO的方法前要加入
Response.ContentType="image/jpeg"

Response.ContentType="image/gif"
xubin_sh 2000-01-26
  • 打赏
  • 举报
回复
什么是太极链??
zdg 2000-01-26
  • 打赏
  • 举报
回复
<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
  • 打赏
  • 举报
回复
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

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labelImg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       
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labelImg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Ubuntu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、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习在Windows系统上演示的学员,请前往《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30923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  
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轻量而高性能,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labelImg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和Ubuntu系统上分别做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证集)、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。 除本课程《YOLOv5实战训练自己的数据集(Windows和Ubuntu演示)》外,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: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  

28,390

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
ASP即Active Server Pages,是Microsoft公司开发的服务器端脚本环境。
社区管理员
  • ASP
  • 无·法
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧