BDD1.4更换Logo图片

最新推荐文章于 2021-06-03 08:49:52 发布
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本文介绍如何在安装bdd之前，将Oracle的默认图片替换成客户指定的图片，涉及到的具体路径为/opt/bdd140/studio/eid_studio.war/eid-protal.war/html/css/eid-default/images/eid-default-images/common/logotype_oracle.png。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

需要将Oracle的图片更换成客户的图片

/opt/bdd140/studio/eid_studio.war/eid-protal.war/html/css/eid-default/images/eid-default-images/common/logotype_oracle.png


这里有两张图片，在安装bdd前替换安装文件

Python BDD 框架比较之 pytest-bdd vs behave
oscar999的专栏
11-24 1676
这两个框架都有其优点和特性，选择哪一个主要取决于特定需求。如果你已经在使用pytest，并且希望以最少的学习曲线使用 BDD，那么pytest-bdd可能是更好的选择。另一方面，如果你希望编写的测试代码更接近自然语言，并且适合非技术团队成员阅读和修改，那么behave可能是更好的选择。
CSS代码实现鼠标移过更换背景图片
achenb的博客
07-22 8091
很多时候我们都能够看到，当我们用鼠标移过去的时候，指向的图片将会变成另外一个图片。下面我就将实现该功能的代码分享出来，希望能够帮助到大家。     new document           .logo-link { width:500px; height:500px; text-decoration:none; display:block; backgro
标准CSS图像替换
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06-21 279
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如何修改ecshop中logo文件的尺寸(包括头部的logo，以及底部的logo两部分)
09-05 9130
ecshop里面把logo的尺寸是写固定了的，大概在150*35的样子，如果设计的尺寸偏大，那么就会出现只能显示部分logo的情况， 我请的合作美工出于漂亮和完整传达意思的考虑，他把我的logo尺寸修改为150*52，这样的话logo并不能完全显示，尤其是底部 logo只能显示大半部分，因此必须修改代码使得能容纳新版的logo图标。 针对头部文件的修改，在后台中修改， 模板管理 -> 库项
用css实现Google logo图标
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1、后台登录页面 Logo以及背景都在同一张图片上，图片路径admin/images/login_dl.jpg，注意图片尺寸（1210*768）； 当屏幕分辨率大的时候，会有一个平铺的背景图，图片路径admin/images/login_bg.png，注意图片尺寸 2、忘记密码页面 Logo修改，图片路径admin/images/login.png，注意图片尺寸（175*256）。 3、后台登录进...
html修改logo,教你用CSS3打造HTML5的Logo
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本文将向大家介绍如何利用CSS3的新样式属性制作一个HTML5的Logo。我们先来看看最终的效果：不要怀疑，上面的logo完全由HTML+CSS实现。我们将logo划分为盾形、数字5和辐射背景三大部分，下面将分别实现每个部分。盾形盾形在外形上是左右对称的，因此我们可先完成左半边，右半边可复制过来再修改一些参数。左半边准备用三个div实现，其中有两个div需要倾斜一定的角度来实现盾形的左边和底边，这...
BDD算法实现 - BuDDy开源代码
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BuDDy是一个开源库，专门用于实现BDD算法，尽管它已有一段时间没有更新，但它的设计思想和实现策略对于理解和学习BDD算法仍然极具价值。 **BDD的基本概念** BDD是一种有向无环图，其中每个节点代表一个布尔变量或者...
目标检测+BDD100k 交通数据检测+70000张训练集(图片和标签对应）+10个类别检测（图片需要的留言，太大传不了）
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**行为驱动开发（Behavior Driven Development，BDD）** 行为驱动开发是一种软件开发方法，它强调从用户的角度出发，通过明确的行为描述来定义系统的需求。BDD的核心思想是将业务需求转化为可执行的规范，这些规范...
BDD1.4安装全记录，真的很全了
wonder的地下室
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1.安装OEL7.2 64bit版，创建用户bdd2.各个主机之间建立互信，无密码登陆3.找一个主机安装mysqlsudo rpm -Uvh http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpmsudo yum -y install mysql-community-serversudo /usr/bin/systemct
MySQL(9) -- Cluster NDB使用
wonder的地下室
04-21 6468
如果表要在cluster中复制，必须使用NDBCLUSTER引擎，ENGINE=NDB或ENGINE=NDBCLUSTER
在同一台机器上源码安装第二个mysql
wonder的地下室
05-23 5553
接源码安装部分，将路径更换，端口更换cmake . -DDOWNLOAD_BOOST=1 -DWITH_BOOST=/opt/mysql3307/software/mysql-5.7.11/boost -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opt/mysql3307/software -DMYSQL_DATADIR=/opt/mysql3307/data -DSYSCONFDIR=/op
MySQL(8)--Cluster 7.4 rpm centos7
wonder的地下室
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MySQL集群
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实现多源复制mysql5.7.11,centos7,docker
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MySQL5.7.11实现replication
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06-07 4082
Galera 多主多活
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bdd100k数据集图片
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### BDD100K 数据集 图片资源 下载或查看 BDD100K 数据集由加州大学伯克利分校的 Berkley DeepDrive 项目团队创建，是自动驾驶研究领域的重要资源[^4]。该数据集提供了大规模的真实世界驾驶场景图片及其标注信息，涵盖了车辆、行人、自行车、交通标志等多种类别。以下是关于 BDD100K 数据集中图片资源的详细信息和获取方式： #### 数据集内容概述 BDD100K 数据集包含以下关键组成部分： - **图片数量**：总计 79863 张图片，其中训练集包含 69863 张图片，验证集包含 10000 张图片[^3]。 - **图片分辨率**：每张图片的原始分辨率为 1280x720 像素[^5]。 - **标注类别**：包括汽车（car）、公共汽车（bus）、行人（person）、自行车（bike）、卡车（track）、摩托车（motor）、列车（train）、骑行者（rider）、交通标志（traffic sign）和交通信号灯（traffic light）等 10 个类别。 - **多样性**：数据集中的图片覆盖了不同的城市街道场景、时间（白天/夜晚）、天气状况等，确保模型在多种环境下具备鲁棒性[^5]。 #### 下载与查看方式 BDD100K 数据集的下载地址为 [https://gitcode.com/Universal-Tool/18431](https://gitcode.com/Universal-Tool/18431)[^4]。此外，官方项目地址为 [https://gitcode.com/gh_mirrors/bdd/bdd100k](https://gitcode.com/gh_mirrors/bdd/bdd100k)。用户可以通过以下步骤下载并查看数据集中的图片资源： 1. **访问官方网站或镜像站点**：前往上述链接，选择需要的数据子集进行下载。 2. **解析标签文件**：数据集的标签以 JSON 格式提供，需使用 Python 或其他编程语言解析 JSON 文件以获取标注信息[^2]。 3. **可视化工具**：可以使用开源工具（如 LabelImg 或自定义脚本）加载图片及其对应的标注框，以便直观地查看数据集内容。 #### 示例代码：加载与查看图片及标注 以下是一个简单的 Python 脚本，用于加载 BDD100K 数据集中的图片及其标注信息： ```python import json from PIL import Image, ImageDraw import os # 加载JSON标签文件 def load_labels(json_file): with open(json_file, 'r') as f: data = json.load(f) return data # 可视化图片和标注框 def visualize_image(image_path, labels): image = Image.open(image_path) draw = ImageDraw.Draw(image) for label in labels['frames'][0]['objects']: category = label['category'] bbox = label['box2d'] draw.rectangle([(bbox['x1'], bbox['y1']), (bbox['x2'], bbox['y2'])], outline="red", width=2) draw.text((bbox['x1'], bbox['y1'] - 15), category, fill="red") image.show() # 示例路径 json_file = "path_to_json_file.json" image_file = "path_to_image_file.jpg" # 加载数据 labels = load_labels(json_file) visualize_image(image_file, labels) ``` #### 注意事项 - 数据集仅适用于学术研究和非商业用途，请遵守相关许可协议。 - 在使用数据集时，可能需要对图片尺寸进行调整以适配特定算法的需求。例如，在 YOLOv5 中，通常将图片调整为 640x640 的大小。
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