聊天室技术(五) -- 指挥中心_PHP
1下面是基本的发送表单代码
2 检查发送内容的js
var dx ='';
function checksay( )
{
//不允许发送空的发言
if(document.inputform.msg.value=='')
{
document.inputform.msg.focus();
return false;
}
//不允许重复发言,内容相同,对象相同
if ((document.inputform.msg.value==document.inputform.message.value)&&(document.inputform.talkto.value==dx))
{
alert('发言不能重复');
document.inputform.msg.focus();
return false;
}
//两次发言内容的间隔不能小于1秒,或者发言字数大于间隔*3
t2=(new Date()).getTime()/1000;
if(((t2-t1)<1)||((t2-t1)*3
document.inputform.msg.focus();
return false;
}
//更新时间
t1=t2;
document.inputform.showsign.value=1;
//保存上次发言内容
document.inputform.message.value =document.inputform.msg.value;
//清空发言内容
document.inputform.msg.value ='';
//保存发言对象
dx=document.inputform.talkto.value;
//定位焦点
document.inputform.msg.focus();
//返回
return(true);
}
3调用信息发送程序,发布聊天者已经进入的信息
<script> <br>parent.bl.document.open(); <br>parent.bl.document.write("<meta http-equiv='refresh' content='0;url=messagesend.php?name=<? print($name); ?>&&action=enter&&pass=<? print($pass); ?>'>") <br>parent.bl.document.close(); <br></script>
发言由messagesend.php处理完成,注意输出对象为bl,也就是处理发言的框架名称,这样保证发言框架的页面内容的完整
原作者:howtodo
来源:php2000.com

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StableDiffusion3 の論文がついに登場しました!このモデルは2週間前にリリースされ、Soraと同じDiT(DiffusionTransformer)アーキテクチャを採用しており、リリースされると大きな話題を呼びました。前バージョンと比較して、StableDiffusion3で生成される画像の品質が大幅に向上し、マルチテーマプロンプトに対応したほか、テキスト書き込み効果も向上し、文字化けが発生しなくなりました。 StabilityAI は、StableDiffusion3 はパラメータ サイズが 800M から 8B までの一連のモデルであると指摘しました。このパラメーター範囲は、モデルを多くのポータブル デバイス上で直接実行できることを意味し、AI の使用を大幅に削減します。

最初のパイロットおよび重要な記事では、主に自動運転技術で一般的に使用されるいくつかの座標系と、それらの間の相関と変換を完了し、最終的に統合環境モデルを構築する方法を紹介します。ここでの焦点は、車両からカメラの剛体への変換 (外部パラメータ)、カメラから画像への変換 (内部パラメータ)、および画像からピクセル単位への変換を理解することです。 3D から 2D への変換には、対応する歪み、変換などが発生します。要点:車両座標系とカメラ本体座標系を平面座標系とピクセル座標系に書き換える必要がある 難易度:画像の歪みを考慮する必要がある 歪み補正と歪み付加の両方を画面上で補正する2. はじめに ビジョンシステムには、ピクセル平面座標系 (u, v)、画像座標系 (x, y)、カメラ座標系 ()、世界座標系 () の合計 4 つの座標系があります。それぞれの座標系には関係性があり、

この論文では、自動運転においてさまざまな視野角 (遠近法や鳥瞰図など) から物体を正確に検出するという問題、特に、特徴を遠近法 (PV) 空間から鳥瞰図 (BEV) 空間に効果的に変換する方法について検討します。 Visual Transformation (VT) モジュールを介して実装されます。既存の手法は、2D から 3D への変換と 3D から 2D への変換という 2 つの戦略に大別されます。 2D から 3D への手法は、深さの確率を予測することで高密度の 2D フィーチャを改善しますが、特に遠方の領域では、深さ予測に固有の不確実性により不正確さが生じる可能性があります。 3D から 2D への方法では通常、3D クエリを使用して 2D フィーチャをサンプリングし、Transformer を通じて 3D と 2D フィーチャ間の対応のアテンション ウェイトを学習します。これにより、計算時間と展開時間が増加します。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

19 年前の論文を突然発見 GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark オープンソース コード: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM 全文に直接アクセスして、この作品の品質を感じてください ~ 1 抽象的な SLAM テクノロジー近年多くの成功を収め、多くのハイテク企業の注目を集めています。ただし、既存または新たなアルゴリズムへのインターフェイスを使用して、速度、堅牢性、移植性に関するベンチマークを効果的に実行する方法は依然として問題です。この論文では、GSLAM と呼ばれる新しい SLAM プラットフォームを提案します。これは、評価機能を提供するだけでなく、研究者が独自の SLAM システムを迅速に開発するための有用な方法を提供します。

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