使用top.$('#txtReason').val();获取值: //不通过 function unAuditData(id) { parent.layer.open({ type: , title: '未通过原因', skin: 'layui-layer-molv', closeBtn: , shadeClose: true, shade: false, area: ['300px', '180px'], content:'<div id="mydiv" style="

检测input.textarea输入改变事件有以下几种: 1.onkeyup/onkeydown 捕获用户键盘输入事件. 缺陷:复制粘贴时无法检测 2.onchenge 缺陷:要满足触发条件:当前对象的属性改变(由键盘或鼠标触发)且对象失去焦点 3.onpropertychange 当前对象属性改变就会触发 缺陷:只支持低版本IE 4.oninput 和onpropertychange类似,当前对象属性改变就会触发 缺陷:不支持低版本IE   可以看出以上几种方法都有各自的缺陷,1和2一般不能满

实时检测 input.textarea输入改变事件,支持低版本IE,支持复制粘贴 检测input.textarea输入改变事件有以下几种: 1.onkeyup/onkeydown 捕获用户键盘输入事件. 缺陷:复制粘贴时无法检测 2.onchenge 缺陷:要满足触发条件:当前对象的属性改变(由键盘或鼠标触发)且对象失去焦点 3.onpropertychange 当前对象属性改变就会触发 缺陷:只支持低版本IE 4.oninput 和onpropertychange类似,当前对象属性改变就会触发

jquery检测input checked 控件是否被选中 js部分 复制代码代码如下: function tongyianniu(){ var gouxuan=$('input[type=checkbox]').is(':checked'); alert(gouxuan); }  html部分 复制代码代码如下: <input type="button" id="btnRegister" onclick="tongyianniu();"

每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时,其实我内心是拒绝的,为什么呢?因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了,它的分支很多,而且理论那是错综复杂交相辉映,就好像数学一样,如何学习数学?这问题似乎有点笼统.有点宽泛.所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题,只有顺着一个话题理论联合实际,才有可能扩展到几个话题. yolo类算法,从开始到现在已经有了3代,我们称之为v1.v2.v3,一路走来,让人能感觉到的是算法的性能在不断的改进,以至于现在成为了开源通用目标检测算法的领头羊(ps:

官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 以下全部在服务器上完成,服务器上是有opencv等. 1.安装Darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 2.下载预先训练的权重文件(258 MB).或者只是运行这个: wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 3.运行检测器 ./darknet detect cfg

目标检测---搬砖一个ALPR自动车牌识别的环境 参考License Plate Detection and Recognition in Unconstrained Scenarios@https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/10863363.html@https://github.com/sergiomsilva/alpr-unconstrained 环境The current version was tested in an Ubuntu 16.04 m

Yolo:实时目标检测实战(上) YOLO:Real-Time Object Detection 你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统.在帕斯卡泰坦X上,它以每秒30帧的速度处理图像,在COCO test-dev上有57.9%的mAP. 与其他探测器的比较,YOLOv3非常快速和准确.在0.5 IOU处测得的mAP中,YOLOv3与焦距损失相当,但速度快了约4倍.此外,可以轻松地权衡速度和准确性之间的简单改变模型的大小,无需再训练! COCO数据集的性能 How it works

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

TanH / Hyperbolic Tangent 类型(type):TanH CPU 实现: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cpp CUDA.GPU实现: ./src/caffe/layers/tanh_layer.cu 例子 layer { name: "layer" bottom: "in" top: "out" type: "TanH" } 对于每一个输入值x,TanH layer的输出为

同样是最近遇到的一个小问题.因为IE9以下input是不支持placeholder属性的.在网上找到了解决方案,果断带走.正如鲁迅先生所说的‘拿来主义’:运用脑髓,放出眼光,自己来拿!感谢.借花献佛在这里记录分享下. 用法很简单,在代码中引入placeholder.js,并加入后面的一段代码就行了. <script src="jquery-1.11.3.js"></script> <!--IE8-IE6支持html5 placeholder新属性 引入脚本

文字识别分为两个具体步骤:文字的检测和文字的识别,两者缺一不可,尤其是文字检测,是识别的前提条件,若文字都找不到,那何谈文字识别.今天我们首先来谈一下当今流行的文字检测技术有哪些. 文本检测不是一件简单的任务,尤其是复杂场景下的文本检测,非常具有挑战性.自然场景下的文本检测有如下几个难点: 文本存在多种分布,文本排布形式多样: 文本存在多个方向: 多种语言混合. 我们先从直观上理解文本检测任务.给定一张图片,我们需要找出这张图里文字出现的所有位置位置,那这个任务其实跟目标检测任务差别不大,即找出

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体

自定义input上传图片组件,美化样式 前段时间因为项目需求,做过一个上传图片组件,这里分享下大致思路,希望对有需要的童鞋有所帮助~~~ 功能需求:1.上传图片限制大小.分辨率.类型 2.上传图片支持自由裁剪 3.图片上传后支持预览和删除 效果图,只截取了一小部分,大致看下就ok啦,是不是感觉比原生的好看多了^_^ 项目是基于react框架写的,话不多说,开始撸代码~~~ Step1:编写基础html结构 <div> <input type="file" accept

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统

点这里进入ABP系列文章总目录 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之16.ABP应用层——数据传输对象(DTOs) ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 数据传输对象(Data Transfer Objects)用于应用层和

来源:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet Convolutional Neural Networks (LeNet) note:这部分假设读者已经看过(Theano3.3-练习之逻辑回归)和(Theano3.4-练习之多层感知机).另外,这里是用新的theano函数和概念: T.tanh,  shared variables,  basic arithmetic ops, T.grad, floatX,downsample , co

这里我使用的场景是将表单中所有的input的值塞入数组中,然后通过去除重复的值.如果数组的长度和原数组的长度一致,说明没有重复,如果不一致(少于)则报错 //通过$.unique对数组进行“去重”,再和原数组对比,如果不相等说明有重复的值.这种方法的缺点是无法获取重复的对象然后提示用户 if (Acc_arr.length != $.unique(Acc_arr).length) { //发现重复 layer.msg("检测到银行卡号重复.银行信息关系到划扣操作.开发人员请求你认真检查.确保正确

Tags和Layers分别表示是Unity引擎里面的标签和层,他们都是用来对GameObject进行标识的属性,Tags常用于单个GameObject,Layers常用于一组的GameObject.添加Tags和Layers的操作如下: "Edit" -> "Project Settings" -> "Tags and Layers"来打开设置面板. tag可以理解为一类元素的标记,如hero.enemy.apple-tree等.通过

Tags和Layers分别表示是Unity引擎里面的标签和层,他们都是用来对GameObject进行标识的属性,Tags常用于单个GameObject,Layers常用于一组的GameObject.添加Tags和Layers的操作如下: "Edit" -> "Project Settings" -> "Tags and Layers"来打开设置面板. tag可以理解为一类元素的标记,如hero.enemy.apple-tree等.通过

ABP应用层——数据传输对象(DTOs) 基于DDD的现代ASP.NET开发框架--ABP系列之16.ABP应用层——数据传输对象(DTOs) ABP是“ASP.NET Boilerplate Project (ASP.NET样板项目)”的简称. ABP的官方网站:http://www.aspnetboilerplate.com ABP在Github上的开源项目:https://github.com/aspnetboilerplate 数据传输对象(Data Transfer Objects)用