angularjs的第三方编写的大文件上传插件,包括Demo和所有的angular-upload-shim-min.js相关js
2021-06-23 15:16:14
1014KB
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文件上传动作
用法
// add action to controller
public function actions()
{
return array(
// ...
'upload' =>array(
'class' => 'ext.yiiext.actions.fileUpload.EFileUploadAction' ,
// The data model which contains file attribute with validation rules.
'model' => null ,
// The model attribute.
'attribute' => null ,
// The input field name. This must be resolve from model and attribute.
2021-06-20 21:03:27
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上传客户端-java
一个用 Java 编写的非常简单的 DF Studio 上传客户端的参考实现。
此客户端不适用于生产用途。 它是使用 DF Studio REST API 的演示，编写得尽可能简单，没有任何 3rd 方库依赖项。 需要 JDK 6 或更高版本。
用法
主类是 。
// This is just an interface with only two methods, feel free to implement your own
String dfstudioUrl = " https://#YOURHOST#.dfstudio.com " ;
String username = " #USERNAME# " ; // username
String account = " #ACCOUNT# " ; // short name
String passwo
2021-06-20 13:10:20
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1.代码原理
该程序逐个读取帧图片，并对帧图片逐个进行多行人检测、多目标追踪。该方法是在线方法，将逐个读取帧图片改为逐帧读取视频即可实现在线处理视频。
1.1 多行人检测。
使用gluoncv中的预训练模型faster_rcnn_fpn_bn_resnet50_v1b_coco实现多行人检测，这一步骤见detect.py。
1.2 多目标追踪。
使用sort算法实现多目标追踪，详见https://github.com/abewley/sort。
2.代码部署
2.1 配置环境。
安装python==3.6，安装requirements.txt中要求的库（代码运行实际用到的库可能少于该文件，因此建议根据代码安装所需要的库）。
2.2 准备数据。
有两种方法准备数据：
2.2.1 将A-data文件夹放入当前目录，A-data文件夹中为Track1 Track2等子文件夹，每个子文件夹中存有.jpg帧图片。
2.2.2 修改run.py的第97行，将input_folder改为A-data文件夹所在路径。
2.3 运行程序run.py。
2.4 程序输出。
程序运行时会打印处理进度及估计的剩余时间。
程序运行完成后，会在当前目录下生成output文件夹，文件夹中存有Track1 Track2等数据集对应的检测结果，.avi文件用于观察检测追踪效果，.txt文件是用于提交的文本文件。
3.调参
3.1 多目标检测模型的选择。
修改detect.py第10行(YOLO.__init__)即可，可选模型及其名称、效果详见gluoncv官网
3.2 sort算法参数的修改。
run.py第34行，参数含义见sort.py。
3.3 将sort改为deepsort。
详见https://github.com/nwojke/deep_sort。
TODO：经尝试，经deep_sort处理后的检测框位置有变形、偏移现象，待解决。
3.4 输入输出路径见run.__main__
2021-06-12 23:14:24
11.21MB
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主要介绍了elemetUi 组件--el-upload实现上传Excel文件的实例的相关资料,希望通过本文大家能够实现这样的功能，需要的朋友可以参考下
2021-06-12 22:15:30
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Can’t download more than 50MB or upload large files.docx
2021-06-09 09:01:39
14KB
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