javascript 兼容IE与firefox火狐的回车事件

最新推荐文章于 2025-04-28 11:29:15 发布

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#javascript #jquery #firefox #火狐 #ie

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JavaScript

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本文介绍了一段JavaScript代码，该代码用于监听键盘输入并实现当按下回车键时触发表单提交的功能。通过简单的代码示例展示了如何使用`onkeypress`事件来捕捉用户的键盘操作，并进一步解释了如何在特定按键被按下时执行指定的操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码如下:

<script language="javascript"> 
function keypress(e) 
{ 
var currKey=0,e=e||event; 
if(e.keyCode==13)document.myform.submit(); 
} 
document.οnkeypress=keypress; 
</script>

原文：点击打开链接

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rknn3588如何查看npu使用情况

重剑无锋博客

08-11

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这个示例将使用时间作为X轴，内存使用量作为Y轴，并绘制两条折线，分别代表Resident Set Size (RSS)和Virtual Size (VSZ)。你可以使用pidstat命令来监视特定进程的内存使用情况，并将数据输出到文件中。在Linux中，你可以使用一些工具和命令来绘制某一进程的实时内存折线图。这将生成一个名为memory_graph.png的图像文件，显示进程的实时内存使用情况的折线图。请注意，这只是一个示例，你可以根据你的需求进行调整和修改，以适应你特定进程的内存数据和绘图要求。

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多线程异步提高RK3588的NPU占用率，进而提高yolov5s帧率

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作者手头上有一块香橙派5，其搭载有一颗三核心6TOPS算力的NPU, 由于发布时间不长，社区的资料还是比较匮乏, 所以在这里写一下关于如何提高NPU使用率的教程文章和代码使用yolov5s进行讲解, 其他模型如resnet之类的同理,稍作修改就可以使用。由于已经有很多人,如等做了如何通过修改模型提高视频推理帧率的教程, 这里我就主要讲另外一种性能的方法——多线程异步。

使用python多线程异步提高模型部署到rk3588NPU使用率-python源码+项目使用说明.zip

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lqq

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### RK3588平台NPU调用方法 #### 创建和初始化NPU环境为了在RK3588平台上成功调用NPU进行神经网络推理或加速，首先需要确保设备已正确配置并加载了相应的驱动程序。Rockchip的官方固件通常已经预装了RKNPU驱动[^3]。一旦确认硬件准备就绪，可以通过以下方式创建和初始化NPU环境： ```cpp #include "rknn_api.h" // 初始化模型路径和其他参数 const char* model_path = "./model.rknn"; int ret; rknn_context ctx; ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, NULL); if (ret < 0) { printf("Failed to initialize rknn context\n"); } ``` 这段代码展示了如何使用`rknn_api.h`库来初始化一个RKNN上下文对象，这一步骤对于后续的操作至关重要[^2]。 #### 加载和编译模型接下来，在实际运行之前还需要加载预先训练好的神经网络模型文件（通常是`.rknn`格式）。此过程涉及读取模型二进制数据，并将其传递给RKNN API以便内部处理和优化。 ```cpp // 假设模型已经被转换成 .rknn 文件格式 char *model_data; // 模型的数据指针 size_t model_size; // 模型大小 FILE *fp = fopen(model_path, "rb+"); fseek(fp, 0L, SEEK_END); model_size = ftell(fp); rewind(fp); model_data = (char *)malloc(sizeof(char)*model_size); fread(model_data, sizeof(unsigned char), model_size, fp); fclose(fp); // 将模型数据传入RKNN API ret = rknn_load_rknn(ctx, &model_data, &model_size); free(model_data); if(ret != 0){ printf("Load Model Failed!\n"); } else{ printf("Model Loaded Successfully.\n"); } ``` 这里说明了从磁盘读取模型文件的具体操作流程，并通过API函数将这些信息提交给了底层框架去解析和设置好用于推断所需的资源[^1]。 #### 执行前向传播计算当一切准备工作完成后就可以开始真正的预测工作——即让NPU执行一次完整的前向传播运算。这个阶段主要是构建输入张量、启动异步任务以及收集输出结果。 ```cpp float input_tensor[INPUT_SIZE]; // 输入特征图数组 float output_tensors[MAX_OUTPUTS][OUTPUT_SIZE]; // 输出特征图数组 struct rknn_input inputs[] = {{input_tensor}}; struct rknn_output outputs[MAX_OUTPUTS]; for(int i=0;i<NUM_ITERATIONS;++i){ memset(inputs, 0 ,sizeof(struct rknn_input)); memcpy(input_tensor, inputData[i], INPUT_SIZE*sizeof(float)); // 启动推理任务 ret = rknn_run(ctx, nullptr); if(ret!=0){ printf("Inference failed at iteration %d", i); break; } // 获取输出结果 for(size_t j=0;j<num_outputs;++j){ struct rknn_output& out = outputs[j]; size_t bufSize = OUTPUT_SIZE * sizeof(float); void* buffer = malloc(bufSize); ret = rknn_get_output(ctx, j, &out.datatype, &buffer, &bufSize, false); if(!ret && buffer){ memcpy(output_tensors[j], buffer, bufSize); free(buffer); } } } printf("All iterations completed successfully."); ``` 上述片段体现了典型的基于RKNN SDK的应用场景：先准备好待测样本作为输入；接着触发内核中的计算逻辑；最后获取到经过变换后的响应值供下一步分析所用[^4]。