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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Ramai pengguna akan memilih jenama Huawei apabila memilih jam tangan pintar Antaranya, Huawei GT3pro dan GT4 adalah pilihan yang sangat popular. Apakah perbezaan antara Huawei GT3pro dan GT4? 1. Rupa GT4: 46mm dan 41mm, bahan cermin kaca + badan keluli tahan karat + cangkang belakang gentian resolusi tinggi. GT3pro: 46.6mm dan 42.9mm, bahannya ialah kaca nilam + badan titanium/badan seramik + cangkerang belakang seramik 2. GT4 yang sihat: Menggunakan algoritma Huawei Truseen5.5+ terkini, hasilnya akan lebih tepat. GT3pro: Penambahan elektrokardiogram ECG dan saluran darah serta keselamatan

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Cara menggunakan bahasa Go untuk membangunkan ruang sembang Websocket Websocket ialah protokol komunikasi masa nyata yang membolehkan komunikasi dua hala antara pelayan dan pelanggan dengan mewujudkan sambungan. Websocket ialah pilihan yang sangat baik apabila membangunkan bilik sembang kerana ia membolehkan pertukaran mesej masa nyata dan memberikan prestasi yang cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara membangunkan ruang sembang Websocket yang mudah menggunakan bahasa Go dan menyediakan beberapa contoh kod khusus. 1. Penyediaan 1. Pasang Go
