用html编一个网页程序,实现调用摄像头拍照,显示图片可文字识别,图片来源于拍照或打开本地图片

时间: 2023-08-31 12:43:16 浏览: 39
### 回答1: 抱歉,作为一个语言模型,我不能够直接提供您一段完整的代码,但我可以为您提供一个实现该功能的步骤和示例代码。 步骤如下: 1.创建HTML页面结构 首先,您需要创建一个基本的HTML页面结构,包括DOCTYPE、HTML、HEAD和BODY元素,如下所示: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>调用摄像头拍照</title> </head> <body> <!-- 在此处添加您的代码 --> </body> </html> ``` 2.添加拍照和显示图像的功能 在BODY元素中,您需要添加一个包含两个按钮的DIV元素,一个用于拍照,另一个用于上传本地图片,如下所示: ```html <div> <button id="camera-btn" onclick="takePicture()">拍照</button> <input type="file" accept="image/*" onchange="openFile(event)"> </div> ``` 此代码将创建一个带有ID为“camera-btn”的按钮,该按钮将调用名为“takePicture”的JavaScript函数,另一个包含文件输入字段的按钮,当用户选择本地图像时,将调用名为“openFile”的JavaScript函数。 接下来,您需要添加一个CANVAS元素,该元素将用于显示图像,如下所示: ```html <canvas id="canvas"></canvas> ``` 最后,您需要添加一些JavaScript代码来实现拍照和显示图像的功能,如下所示: ```html <script> var canvas = document.getElementById('canvas'); var context = canvas.getContext('2d'); function takePicture() { navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(function(stream) { var video = document.createElement('video'); video.srcObject = stream; video.play(); video.addEventListener('canplay', function() { canvas.width = video.videoWidth; canvas.height = video.videoHeight; context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); var imgData = canvas.toDataURL('image/png'); recognizeText(imgData); }); }) .catch(function(err) { console.log('无法访问摄像头:', err.message); }); } function openFile(event) { var input = event.target; var reader = new FileReader(); reader.onload = function(){ var dataURL = reader.result; var img = new Image(); img.onload = function() { canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; context.drawImage(img, 0, 0); var imgData = canvas.toDataURL('image/png'); recognizeText(imgData); }; img.src = dataURL; }; reader.readAsDataURL(input.files[0]); } function recognizeText(imgData) { // 在此处添加您的图像识别代码 } </script> ``` 该代码将使用Navigator.mediaDevices.getUserMedia方法访问用户的摄像头,捕获图像,并将其绘制在CANVAS元素上。然后,它使用toDataURL方法将图像转换为BASE64编码的 ### 回答2: 要用HTML编写一个网页程序,实现调用摄像头拍照并显示图片,还能进行文字识别,图片可以来自于拍照或打开本地图片。 首先,我们需要使用HTML5的新特性来实现调用摄像头拍照的功能。可以使用`<input type="file" accept="image/*" capture="camera">`标签来创建一个可以拍照的输入框。用户可以点击该输入框并选择摄像头选项,然后使用摄像头拍照并获取照片。此时,我们可以使用JavaScript来处理用户选择的图片并进行后续操作。 其次,要实现文字识别,我们可以使用一些第三方的文字识别API来帮助我们。这些API可以通过提供的接口,将图片中的文字提取出来,并返回给我们。我们需要使用JavaScript来调用这些API,并将照片的数据传递给它们。这些API会返回识别出的文字,我们可以将其显示在网页上。 最后,我们还需要添加一个按钮来实现打开本地图片的功能。可以使用`<input type="file" accept="image/*">`标签来创建一个可以打开本地图片的输入框。用户可以点击该按钮并选择本地的图片文件,然后我们可以使用JavaScript来读取该图片文件,并将其显示在网页上。然后,我们可以再次调用文字识别API来提取图片中的文字。 总结起来,要实现通过HTML编写一个网页程序,实现调用摄像头拍照并显示图片,还能进行文字识别,图片可以来自于拍照或打开本地图片,我们需要使用HTML5新特性来调用摄像头和读取本地图片文件,再结合JavaScript来处理用户选择的图片数据,调用第三方的文字识别API来提取图片中的文字,最后将识别出的文字显示在网页上。 ### 回答3: 要实现调用摄像头拍照、显示图片并进行文字识别的功能,可以使用HTML5的媒体设备API和Canvas元素结合。 首先,在HTML文件中创建一个按钮,用于触发拍照的操作: <button onclick="captureImage()">拍照</button> 然后,在页面中创建一个Canvas元素,用于显示拍摄的照片: <canvas id="photoCanvas" width="640" height="480"></canvas> 接下来,通过JavaScript代码调用摄像头进行拍照。利用媒体设备API的getUserMedia方法获取用户的摄像头权限,并将视频流渲染到Canvas上: <script> function captureImage() { let canvas = document.getElementById('photoCanvas'); let context = canvas.getContext('2d'); navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(function(stream) { let video = document.createElement('video'); video.srcObject = stream; video.onloadedmetadata = function(e) { video.play(); }; context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); }) .catch(function(err) { console.log('Error:', err); }); } </script> 现在,当用户点击"拍照"按钮时,程序将调用摄像头进行拍照,并将照片渲染到Canvas上。 最后,如果你希望对拍摄的照片进行文字识别,可以借助第三方的图像识别API,如百度云的OCR技术。你可以将拍摄的照片发送给该API进行文字识别,并将识别结果显示在页面上。你需要在JavaScript中添加发送HTTP请求的代码,并处理API返回的结果。 希望这个简要的示例能够帮助你了解如何使用HTML来实现调用摄像头拍照、显示图片和文字识别的功能。

相关推荐

抱歉,HTML本身不支持摄像头操作或图像识别,需要使用JavaScript或其他编程语言来实现这些功能。以下是一个使用JavaScript和HTML5中的<input>元素实现调用摄像头拍照或上传本地图片的示例代码: html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Camera and OCR Example</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/mobilenet"></script> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/knn-classifier"></script> </head> <body> Camera and OCR Example <button id="startButton">Take Photo</button> <input type="file" id="imageLoader" name="imageLoader"> <canvas id="canvas" width="640" height="480"></canvas> OCR Results: <script> const video = document.getElementById('video'); const canvas = document.getElementById('canvas'); const imageLoader = document.getElementById('imageLoader'); const startButton = document.getElementById('startButton'); const ocrResults = document.getElementById('ocrResults'); // 设置摄像头 navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then((stream) => { video.srcObject = stream; }) .catch((error) => { console.error(error); }); // 当点击"Take Photo"按钮时,将当前视频帧转换为图像,并进行OCR识别 startButton.addEventListener('click', () => { canvas.getContext('2d').drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); recognizeImage(canvas.toDataURL()); }); // 当用户选择本地图像文件时,将其转换为图像,并进行OCR识别 imageLoader.addEventListener('change', (event) => { const file = event.target.files[0]; const reader = new FileReader(); reader.onload = (event) => { recognizeImage(event.target.result); }; reader.readAsDataURL(file); }); // 使用TensorFlow.js进行OCR识别 async function recognizeImage(imageUrl) { ocrResults.innerHTML = 'Loading OCR model...'; // 加载预训练模型和分类器 const mobilenet = await mobilenet.load(); const classifier = await knnClassifier.create(); const model = await tf.loadGraphModel('model.json'); // 将图像转换为Tensor对象,并预处理 const img = new Image(); img.src = imageUrl; await img.decode(); const tensor = tf.browser.fromPixels(img) .resizeNearestNeighbor([224, 224]) .toFloat() .div(tf.scalar(255)) .expandDims(); // 使用预训练模型提取特征向量,并使用分类器进行分类 const features = await mobilenet.infer(tensor, true); const logits =
示例代码: 1. 在小程序页面中引入百度AI的SDK,并初始化: const baiduAI = require('../../utils/baiduAI.js'); const baiduClient = new baiduAI.BaiduClient('YourAppId', 'YourAPIKey', 'YourSecretKey'); 2. 在页面中添加一个拍照按钮: <button bindtap="takePhoto">拍照识别</button> 3. 定义一个takePhoto方法,用于调用摄像头并发送识别请求: takePhoto: function() { wx.chooseImage({ count: 1, sizeType: ['original', 'compressed'], sourceType: ['camera'], success: (res) => { const tempFilePath = res.tempFilePaths[0]; const param = { image: baiduAI.base64Encode(tempFilePath), baike_num: 5 }; baiduClient.getObject(param).then(result => { console.log(result); // 处理识别结果 }).catch(error => { console.error(error); }); }, fail: (res) => { console.error(res); } }) } 4. 定义一个baiduAI.js文件,用于封装百度AI的API调用: const BaiduClient = function(appId, apiKey, secretKey) { this.appId = appId; this.apiKey = apiKey; this.secretKey = secretKey; this.authToken = ''; }; BaiduClient.prototype.getAuthToken = function() { return new Promise((resolve, reject) => { wx.request({ url: 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token', data: { grant_type: 'client_credentials', client_id: this.apiKey, client_secret: this.secretKey }, success: (res) => { if (res.statusCode === 200) { this.authToken = res.data.access_token; resolve(res.data.access_token); } else { reject(获取access_token失败,错误码:${res.statusCode}); } }, fail: (res) => { reject(获取access_token失败,${res.errMsg}); } }) }) }; BaiduClient.prototype.getObject = function(param) { if (!this.authToken) { return this.getAuthToken().then(() => { return this.getObject(param); }); } return new Promise((resolve, reject) => { wx.request({ url: https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general?access_token=${this.authToken}, method: 'POST', data: param, header: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, success: (res) => { if (res.statusCode === 200) { resolve(res.data); } else { reject(识别失败,错误码:${res.statusCode}); } }, fail: (res) => { reject(识别失败,${res.errMsg}); } }) }) }; const base64Encode = function(file) { const bitmap = wx.getFileSystemManager().readFileSync(file); return wx.arrayBufferToBase64(bitmap); }; module.exports = { BaiduClient, base64Encode }; 注意:需要在百度AI平台上申请access_token,并填写到代码中的getAuthToken方法中。另外,还需要在小程序的app.json文件中添加百度AI的域名白名单。
代码示例: 1. 在小程序的JSON配置文件中添加百度AI的API权限: json { "permission": { "scope.userLocation": { "desc": "用于获取地理位置信息" }, "scope.camera": { "desc": "用于拍照识别物品" } } } 2. 在小程序的wxml文件中添加一个按钮,用于触发拍照功能: html <button bindtap="takePhoto">拍照识别垃圾分类</button> 3. 在小程序的js文件中编写拍照识别的逻辑代码: javascript Page({ data: { imgUrl: '', result: '' }, takePhoto: function() { var that = this; wx.chooseImage({ count: 1, sizeType: ['original', 'compressed'], sourceType: ['camera'], success: function(res) { that.setData({ imgUrl: res.tempFilePaths[0] }); wx.showLoading({ title: '识别中...', }) wx.uploadFile({ url: 'https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v2/advanced_general', filePath: res.tempFilePaths[0], name: 'image', header: { 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded' }, formData: { 'access_token': '百度API的access_token', 'baike_num': 1 }, success: function(res) { wx.hideLoading(); var result = JSON.parse(res.data); if (result.result_num > 0) { that.setData({ result: result.result[0].keyword }); } else { that.setData({ result: '未能识别' }); } } }) } }) } }) 4. 在小程序的app.js文件中配置百度API的access_token: javascript App({ onLaunch: function() { var that = this; wx.request({ url: 'https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token', method: "GET", data: { grant_type: 'client_credentials', client_id: '百度API的API Key', client_secret: '百度API的Secret Key' }, success: function(res) { that.globalData.access_token = res.data.access_token; } }) }, globalData: { access_token: '' } }) 以上代码实现了在微信小程序中调用百度API拍照识别图片物品进行垃圾分类的功能。用户可以通过点击按钮进行拍照,小程序会自动识别图片中的物品并进行分类,最后展示分类结果。
好的,要使用Java OpenCV调用摄像头并进行文字识别,您需要遵循以下步骤: 1. 安装Tesseract OCR引擎 Tesseract OCR引擎是一个开源的OCR引擎,可以识别多种语言的文本。您可以从Tesseract OCR官方网站下载并安装Tesseract OCR引擎。 2. 导入Tesseract OCR库 在Java项目中,您需要导入Tesseract OCR库。您可以使用Maven和Gradle等构建工具来导入Tesseract OCR库。 3. 调用摄像头 您可以使用Java OpenCV中的VideoCapture类调用摄像头。以下是一个简单的示例代码: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.videoio.VideoCapture; public class CameraCapture { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); VideoCapture camera = new VideoCapture(0); if(!camera.isOpened()){ System.out.println("Error"); } else { Mat frame = new Mat(); while(true){ if (camera.read(frame)){ System.out.println("Frame Obtained"); System.out.println("Captured Frame Width " + frame.width() + " Height " + frame.height()); Core.flip(frame, frame, 1); break; } } } camera.release(); } } 此代码段将获取从摄像头获取的帧并将其翻转。 4. 文字识别 要进行文字识别,您可以使用Java OpenCV中的Imgcodecs类将帧转换为图像,然后使用Tesseract OCR库进行识别。以下是一个简单的示例代码: import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.videoio.VideoCapture; import net.sourceforge.tess4j.*; public class TextRecognition { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); VideoCapture camera = new VideoCapture(0); Mat frame = new Mat(); while (true){ if (camera.read(frame)){ Mat grayFrame = new Mat(); Imgproc.cvtColor(frame, grayFrame, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); File imageFile = new File("image.png"); Imgcodecs.imwrite(imageFile.getAbsolutePath(), grayFrame); ITesseract tess = new Tesseract(); tess.setDatapath("tessdata"); tess.setLanguage("eng"); String result = tess.doOCR(imageFile); System.out.println(result); HighGui.imshow("Text Recognition", frame); HighGui.waitKey(1); } } } } 此代码段将在从摄像头获取的帧中识别文本。它首先将帧转换为灰度图像,然后将其保存到磁盘上的图像文件中。然后,它使用Tesseract OCR库对图像文件中的文本进行识别,并将结果打印到控制台上。您需要将Tesseract OCR库的数据路径设置为“tessdata”文件夹,其中包含识别语言的数据文件。 希望这可以帮助您开始使用Java OpenCV调用摄像头并进行文字识别。
### 回答1: 实现html5调用手机本地摄像头和相册识别二维码需要以下步骤: 1. 首先需要在网页中引入js库,例如jquery以及二维码库qrcode.js。 2. 在html页面中设置一个视频标签,用于显示摄像头捕获到的实时画面。 3. 使用getUserMedia方法调用手机本地摄像头。对于不同浏览器需要考虑一些兼容性问题。 4. 将捕获到的视频流绑定到视频标签中进行实时显示。 5. 在js文件中使用qrcode库对摄像头捕捉到的画面进行解析,识别其中的二维码。使用参数配置来控制解析二维码的方式。 6. 添加一个input标签,用于调用手机本地相册,因为调用相册需要用户操作。 7. 给input标签添加change事件,获取用户选择的图片,并将其绑定到img标签中。 8. 同样使用qrcode库对选择的图片进行解析,识别其中的二维码。 需要注意的是,因为html5调用手机摄像头和相册在不同的浏览器上存在一些差异,因此需要根据具体浏览器的特点进行相应的调整。并且,在实际应用中还需要考虑到用户体验和数据安全等问题。 ### 回答2: HTML5调用手机本地摄像头和相册识别二维码需要借助WebRTC技术和JavaScript编程语言实现,具体实现过程如下: 1. 检测用户设备是否支持WebRTC技术。如果支持,则可以继续进行下一步操作。如果不支持,则无法调用摄像头和相册。 2. 使用JavaScript编程语言创建一个视频元素来显示摄像头实时画面,代码如下: 3. 获取用户授权,允许使用摄像头和相册。代码如下: navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true, audio: false }) .then(function(stream) { var video = document.querySelector('video'); video.srcObject = stream; video.onloadedmetadata = function(e) { video.play(); }; }) .catch(function(err) { console.log(err.name + ": " + err.message); }); 4. 启动二维码识别器库QuaggaJS,开始识别摄像头中的二维码。代码如下: Quagga.init({ inputStream : { name : "Live", type : "LiveStream" }, decoder : { readers : ["code_128_reader"] } }, function(err) { if (err) { console.log(err); return; } console.log("QuaggaJS is ready to start scanning."); Quagga.start(); }); Quagga.onDetected(function(result) { console.log("Barcode detected and processed : [" + result.codeResult.code + "]", result); }); 5. 如果想识别相册中的二维码,则需为文件选择器添加一个“change”事件监听器,选择文件后即可发起识别。代码如下: var inputElement = document.querySelector('input[type=file]'); inputElement.addEventListener('change', function(e) { var file = e.target.files[0]; Quagga.decodeSingle({ decoder: { readers: ["code_128_reader"] }, src: URL.createObjectURL(file) }, function(result) { console.log("Barcode detected and processed : [" + result.codeResult.code + "]", result); }); }, false); 通过以上步骤,我们就可以使用HTML5调用手机本地摄像头和相册识别二维码了。
### 回答1: 可以使用 HTML5 的 getUserMedia() API 和 canvas 元素访问摄像头并拍照。然后使用 canvas 的 toDataURL() 方法将图像转换为 base64 格式的字符串,再通过 ajax 或者 formData 等方式上传到服务器端并保存到本地。 ### 回答2: 在HTML中,可以使用JavaScript来实现网页摄像头拍照并保存到本地。 首先,需要在HTML中创建一个video标签,用于展示摄像头的实时画面: html 接下来,在JavaScript中,我们可以使用navigator.mediaDevices.getUserMedia方法来获取视频流,并将其绑定到video标签上: javascript const video = document.getElementById('preview'); navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }) .then(stream => { video.srcObject = stream; }) .catch(error => { console.log('摄像头访问失败:', error); }); 然后,我们需要创建一个canvas标签,用于捕获摄像头画面并保存为图片: html <canvas id="canvas" width="400" height="300"></canvas> 接下来,在JavaScript中,我们可以使用canvas的drawImage方法将视频流中的画面绘制到canvas上: javascript const canvas = document.getElementById('canvas'); const context = canvas.getContext('2d'); document.getElementById('capture').addEventListener('click', () => { context.drawImage(video, 0, 0, canvas.width, canvas.height); }); 最后,当用户点击一个按钮(假设该按钮具有"id"为"capture")时,我们就可以调用canvas的toDataURL方法将canvas上的画面转换为图片的base64编码,然后创建一个a标签,将base64编码作为href赋值给a标签,最后实现下载的功能: javascript document.getElementById('download').addEventListener('click', () => { const dataURL = canvas.toDataURL('image/png'); const a = document.createElement('a'); a.href = dataURL; a.download = 'photo.png'; a.click(); }); 在上述代码中,我们假设有一个按钮(假设该按钮具有"id"为"download")用于触发下载操作,当用户点击该按钮时,将会触发点击事件,创建一个具有指定下载属性的a标签,模拟用户点击操作实现图片下载。 通过上述步骤,我们就可以在HTML网页中使用摄像头进行拍照,并将照片保存到本地。
HTML是一种标记语言,通常用于构建网页和应用程序的用户界面。尽管HTML不直接支持调用PC摄像头拍照,但可以使用JavaScript和浏览器的媒体设备API来实现此功能。 首先,我们需要在HTML中创建一个包含摄像头视图的元素,比如
是的,你可以使用图形界面库(如PyQt、Tkinter等)创建一个窗口,并在该窗口中显示识别出来的文字。具体实现方法如下: 1. 导入图形界面库和PIL库: python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk 2. 创建一个窗口: python # 创建一个窗口 window = tk.Tk() window.title("OCR识别结果") 3. 在窗口中添加一个标签,用于显示识别出来的文字: python # 创建一个标签,用于显示识别出来的文字 result_label = tk.Label(window, text="", font=("Arial", 20)) result_label.pack() 4. 创建一个Canvas对象,用于显示原始图片和识别结果: python # 创建一个Canvas对象 canvas = tk.Canvas(window, width=img.width, height=img.height) canvas.pack() # 在Canvas中显示原始图片 photo = ImageTk.PhotoImage(img) canvas.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) # 在Canvas中显示识别结果 canvas.create_text(x, y, text=result, font=("Arial", 20), fill="red") 其中,img.width和img.height分别表示原始图片的宽度和高度,x和y表示识别结果在Canvas中的坐标,result表示识别出来的文字。 5. 运行窗口: python # 运行窗口 window.mainloop() 完整代码如下: python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk import easyocr # 加载OCR模型 reader = easyocr.Reader(['ch_sim', 'en']) # 加载图片 img = Image.open("test.png") # 调用OCR接口,识别图片中的文字 result = reader.readtext(img) # 创建一个窗口 window = tk.Tk() window.title("OCR识别结果") # 创建一个标签,用于显示识别出来的文字 result_label = tk.Label(window, text="", font=("Arial", 20)) result_label.pack() # 创建一个Canvas对象 canvas = tk.Canvas(window, width=img.width, height=img.height) canvas.pack() # 在Canvas中显示原始图片 photo = ImageTk.PhotoImage(img) canvas.create_image(0, 0, image=photo, anchor=tk.NW) # 在Canvas中显示识别结果 for r in result: x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4 = r[0] result_text = r[1] canvas.create_text((x1+x3)/2, (y1+y3)/2, text=result_text, font=("Arial", 20), fill="red") # 运行窗口 window.mainloop()

最新推荐

Python实现调用另一个路径下py文件中的函数方法总结

主要介绍了Python实现调用另一个路径下py文件中的函数方法,结合实例形式总结分析了Python针对不同文件夹中py文件调用操作的处理技巧与相关注意事项,需要的朋友可以参考下

Python调用百度OCR实现图片文字识别的示例代码

主要介绍了Python调用百度OCR实现图片文字识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现

主要介绍了Html5调用手机摄像头并实现人脸识别的实现,混合App开发,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

微信小程序调用摄像头隐藏式拍照功能

主要介绍了微信小程序调用摄像头隐藏式拍照功能,本文给大家带来了解决方法、官网代码和小编写的比较完整代码,需要的朋友可以参考下

Android实现调用摄像头拍照与视频功能

主要为大家详细介绍了Android实现调用摄像头拍照与视频功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

特邀编辑特刊:安全可信计算

10特刊客座编辑安全和可信任计算0OZGUR SINANOGLU,阿布扎比纽约大学,阿联酋 RAMESHKARRI,纽约大学,纽约0人们越来越关注支撑现代社会所有信息系统的硬件的可信任性和可靠性。对于包括金融、医疗、交通和能源在内的所有关键基础设施,可信任和可靠的半导体供应链、硬件组件和平台至关重要。传统上,保护所有关键基础设施的信息系统,特别是确保信息的真实性、完整性和机密性,是使用在被认为是可信任和可靠的硬件平台上运行的软件实现的安全协议。0然而,这一假设不再成立;越来越多的攻击是0有关硬件可信任根的报告正在https://isis.poly.edu/esc/2014/index.html上进行。自2008年以来,纽约大学一直组织年度嵌入式安全挑战赛(ESC)以展示基于硬件的攻击对信息系统的容易性和可行性。作为这一年度活动的一部分,ESC2014要求硬件安全和新兴技术�

如何查看mysql版本

### 回答1: 可以通过以下两种方式来查看MySQL版本: 1. 通过命令行方式: 打开终端,输入以下命令: ``` mysql -V ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 2. 通过MySQL客户端方式: 登录到MySQL客户端,输入以下命令: ``` SELECT VERSION(); ``` 回车后,会显示MySQL版本信息。 ### 回答2: 要查看MySQL的版本,可以通过以下几种方法: 1. 使用MySQL命令行客户端:打开命令行终端,输入mysql -V命令,回车后会显示MySQL的版本信息。 2. 使用MySQL Workbench:打开MyS

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言:片上学习的硬件与算法

300主编介绍:芯片上学习的硬件和算法0YU CAO,亚利桑那州立大学XINLI,卡内基梅隆大学TAEMINKIM,英特尔SUYOG GUPTA,谷歌0近年来,机器学习和神经计算算法取得了重大进展,在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率,如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而,大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型,这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素,如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外,这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战,特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据,最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�