分析下列代码，解释其功能，并以流程图的形式解释程序逻辑。<html> <head> <title>JS判断密码强度</title> <script language=javascript> //判断输入密码的类型 function CharMode(iN){ if (iN>=48 && iN <=57) //数字 return 1; if (iN>=65 && iN <=90) //大写 return 2; if (iN>=97 && iN <=122) //小写 return 4; else return 8; } //bitTotal函数 //计算密码模式 function bitTotal(num){ modes=0; for (i=0;i<4;i++){ if (num & 1) modes++; num>>>=1; } return modes; } //返回强度级别 function checkStrong(sPW){ if (sPW.length<=4) return 0; //密码太短 Modes=0; for (i=0;i<sPW.length;i++){ //密码模式 Modes|=CharMode(sPW.charCodeAt(i)); } return bitTotal(Modes); } //显示颜色 function pwStrength(pwd){ O_color="#eeeeee"; L_color="#FF0000"; M_color="#FF9900"; H_color="#33CC00"; if (pwd==null||pwd==''){ Lcolor=Mcolor=Hcolor=O_color; } else{ S_level=checkStrong(pwd); switch(S_level) { case 0: Lcolor=Mcolor=Hcolor=O_color; case 1: Lcolor=L_color; Mcolor=Hcolor=O_color; break; case 2: Lcolor=Mcolor=M_color; Hcolor=O_color; break; default: Lcolor=Mcolor=Hcolor=H_color; } } document.getElementById("strength_L").style.background=Lcolor; document.getElementById("strength_M").style.background=Mcolor; document.getElementById("strength_H").style.background=Hcolor; return; } </script> </head> <body> <form name=form1 action="" > 密码:<input type=password size=8 onKeyUp=pwStrength(this.value) onBlur=pwStrength(this.value)> <br>密码强度: <table width="210" border="1" cellspacing="0" cellpadding="1" bordercolor="#eeeeee" height="22" style='display:inline'> <tr align="center" bgcolor="#f5f5f5"> <td width="33%" id="strength_L">弱</td> <td width="33%" id="strength_M">中</td> <td width="33%" id="strength_H">强</td> </tr> </table> </form> </body> <html>
时间: 2023-05-30 09:05:32 浏览: 276
系统详细设计与实现1
该代码实现了一个JS密码强度判断的功能，通过输入密码的类型来判断密码的强度。
函数CharMode(iN)用于判断输入的字符类型，包括数字、小写字母、大写字母和其他特殊字符。根据不同的字符类型，赋予不同的权重值，以便后续计算密码强度。
函数bitTotal(num)用于计算密码的总权重，包括数字、小写字母、大写字母和其他特殊字符的权重值。
函数checkStrong(sPW)用于判断密码的强度，根据密码总权重的值，判断密码的强度等级。密码强度等级分为弱、中、强三个等级。
最后，在HTML代码中加入一个表单用于输入密码，并通过JS代码将密码强度显示在页面上。
流程图如下：
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资源摘要信息:"实时交通标志检测"
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### 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：
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- 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。
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### YOLO4-tiny模型的特性和优势
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- **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
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- 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。
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### 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。
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### 结论
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