用html php JS 实现ntp的集成和监控 并绘制波形图
时间: 2023-11-28 14:49:04 浏览: 31
实现 NTP 的集成和监控可以通过以下步骤来完成：
1. 编写 PHP 代码，使用 NTP 协议获取时间。可以使用 NTPClient 库来实现。
```php
<?php
require_once('NTPClient.php');
$client = new NTPClient();
$time = $client->getTime();
echo $time;
?>
```
2. 在 HTML 页面中使用 AJAX 技术获取 PHP 脚本返回的时间数据，并在页面中显示。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>NTP Monitor</title>
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript">
$(document).ready(function(){
setInterval(function(){
$.ajax({
url: 'get_time.php',
success: function(data){
$('#ntp_time').html(data);
}
});
}, 1000);
});
</script>
</head>
<body>
<h1>NTP Monitor</h1>
<p>当前时间： <span id="ntp_time"></span></p>
</body>
</html>
```
3. 使用 JavaScript 绘制波形图。可以使用 Chart.js 库来实现。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>NTP Monitor</title>
<script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script type="text/javascript">
var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
var chart = new Chart(ctx, {
type: 'line',
data: {
labels: [],
datasets: [{
label: 'NTP 时间',
data: [],
backgroundColor: 'rgba(255, 99, 132, 0.2)',
borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
borderWidth: 1
}]
},
options: {
scales: {
yAxes: [{
ticks: {
beginAtZero: true
}
}]
}
}
});
$(document).ready(function(){
setInterval(function(){
$.ajax({
url: 'get_time.php',
success: function(data){
var time = new Date(data).toLocaleTimeString();
chart.data.labels.push(time);
chart.data.datasets[0].data.push(data);
chart.update();
}
});
}, 1000);
});
</script>
</head>
<body>
<h1>NTP Monitor</h1>
<p>当前时间： <span id="ntp_time"></span></p>
<canvas id="myChart"></canvas>
</body>
</html>
```
以上是一个简单的 NTP 监控应用的实现。需要注意的是，由于 NTP 协议的时间戳是以 1900 年为基准的，因此需要对时间戳进行转换和处理。此外，由于网络延迟等原因，获取的时间可能会存在一定误差。
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# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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