load.jsp:17 Uncaught ReferenceError: $ is not defined at load.jsp:17:11
时间: 2023-08-21 15:31:02 浏览: 155
这个错误通常发生在使用jQuery的网页中，因为$符号是jQuery的简写，而有可能没有正确引入jQuery库。你可以检查一下你的代码中是否正确引入了jQuery库。可以在<head>标签中添加以下代码：
```html
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
```
这里使用的是CDN服务，如果你已经下载了jQuery库，可以将上面的代码替换成引入本地的jQuery库的路径。如果问题仍然存在，可以检查一下引入jQuery库的位置是否正确以及是否有其他代码与jQuery冲突。
相关问题
showAllProducts.jsp:20 Uncaught ReferenceError: $ is not defined at showAllProducts.jsp:20:9
这错误通常是由于 jQuery 库没有被正确加载导致的。请确保 jQuery 库已被正确引入，并且在 showAllProducts.jsp 中的代码之前被加载。您可以在浏览器控制台中输入 "$" 来检查 jQuery 是否已正确加载。如果控制台中未显示任何内容，则需要检查 jQuery 引入是否正确。如果您仍然无法解决问题，请提供更多代码和详细信息，以便更好地帮助您解决问题。
index.jsp:41 Uncaught ReferenceError: $ is not defined
这个错误通常是由于页面中没有引入jQuery库导致的。请确保在页面中正确引入jQuery库，例如：
```
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
```
此外，还需要确保jQuery库的引入位置在使用jQuery的代码之前，否则会出现类似"$ is not defined"的错误提示。
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俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测
资源摘要信息:"实时交通标志检测"
在当今社会，随着道路网络的不断扩展和汽车数量的急剧增加，交通标志的正确识别对于驾驶安全具有极其重要的意义。为了提升自动驾驶汽车或辅助驾驶系统的性能，研究者们开发了各种算法来实现实时交通标志检测。本文将详细介绍一项关于实时交通标志检测的研究工作及其相关技术和应用。
### 俄罗斯交通标志数据集（RTSD）
俄罗斯交通标志数据集（RTSD）是专门为训练和测试交通标志识别算法而设计的数据集。数据集内容丰富，包含了大量的带标记帧、交通符号类别、实际的物理交通标志以及符号图像。具体来看，数据集提供了以下重要信息：
- 179138个带标记的帧：这些帧来源于实际的道路视频，每个帧中可能包含一个或多个交通标志，每个标志都经过了精确的标注和分类。
- 156个符号类别：涵盖了俄罗斯境内常用的各种交通标志，每个类别都有对应的图像样本。
- 15630个物理符号：这些是实际存在的交通标志实物，用于训练和验证算法的准确性。
- 104358个符号图像：这是一系列经过人工标记的交通标志图片，可以用于机器学习模型的训练。
### 实时交通标志检测模型
在该领域中，深度学习模型尤其是卷积神经网络（CNN）已经成为实现交通标志检测的关键技术。在描述中提到了使用了yolo4-tiny模型。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，YOLO4-tiny是YOLO系列的一个轻量级版本，它在保持较高准确率的同时大幅度减少计算资源的需求，适合在嵌入式设备或具有计算能力限制的环境中使用。
### YOLO4-tiny模型的特性和优势
- **实时性**：YOLO模型能够实时检测图像中的对象，处理速度远超传统的目标检测算法。
- **准确性**：尽管是轻量级模型，YOLO4-tiny在多数情况下仍能保持较高的检测准确性。
- **易集成**：适用于各种应用，包括移动设备和嵌入式系统，易于集成到不同的项目中。
- **可扩展性**：模型可以针对特定的应用场景进行微调，提高特定类别目标的检测精度。
### 应用场景
实时交通标志检测技术的应用范围非常广泛，包括但不限于：
- 自动驾驶汽车：在自动驾驶系统中，能够实时准确地识别交通标志是保证行车安全的基础。
- 智能交通系统：交通标志的实时检测可以用于交通流量监控、违规检测等。
- 辅助驾驶系统：在辅助驾驶系统中，交通标志的自动检测可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则，提升行驶安全。
- 车辆导航系统：通过实时识别交通标志，导航系统可以提供更加精确的路线规划和预警服务。
### 关键技术点
- **图像处理技术**：包括图像采集、预处理、增强等步骤，为后续的识别模型提供高质量的输入。
- **深度学习技术**：利用深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模式识别。
- **数据集构建**：构建大规模、多样化的高质量数据集对于训练准确的模型至关重要。
### 结论
本文介绍的俄罗斯交通标志数据集以及使用YOLO4-tiny模型进行实时交通标志检测的研究工作，显示了在该领域应用最新技术的可能性。随着计算机视觉技术的不断进步，实时交通标志检测算法将变得更加准确和高效，进一步推动自动驾驶和智能交通的发展。
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# 数据预处理：假设你已经有一个包含手写数字的训练集
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适用人群：本资源适合于前端开发专业人士提升技能，也适合初学者从零开始构建高质量网站。无论目标是构建个人品牌站点还是开发功能丰富的电子商务平台，本资源都提供了坚实的技术支撑。
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