初识JS

1.首页学习JS之前要注意:JS入门相对于其他的语言是比较简单的。但是注意是入门。

2.JS的定义:

是一种基于对象和事件驱动并且具有安全性能的脚本语言。

注意三个特点:基于对象,事件驱动,脚本语言

3.JS的组成:

1.ECMAScript:JS基本的语法规则

2.BOM:JS来控制浏览器

3.DOM:JS来控制html标签

4.将js嵌入到页面中类似将css样式表嵌入到页面,分为内部引入和外部引入两种。

内部:<script type="text/javascript">js代码</script>
外部:<script src="路径" type="text/javascript"></script>

5.JS中的输出方法:

1.alert()  网页弹窗形式   不认识标签

2.document.write()  再网页中输出   认识标签

3.console.log()  在控制台输出      不认识标签

6.JS中的标识符(变量名、函数名...):

1.是由字母、数字、下划线或者$组成,不能以数字开头。

2.严格区分大小写。

3.不能以关键字命名。

4.特殊符号不能作为标识符

5.遵循驼峰命名法

7.JS中的变量和常量:

1.常量 :顾名思义就是不能改变的量

2.变量:开辟一个内存空间,用来存储数据。

8.变量的使用:

1.声明 :var 变量名

2.声明并赋值:var 变量名=变量值

3.多个变量之间要用逗号隔开

4.如果只是声明了变量但是没有赋值,那么该变量就会是undefined

9.JS中的数据类型:

基本数据类型:

1.数值型(Number) :整型或者浮点型

2.字符串(String):单引号的字符和双引号的字符串

3.布尔(Boolean):true/false

复合数据类型:

对象(Object)

特殊数据类型:

null

undefinded

10.type of()方法是用来判断数据类型的方法。

11.数据类型的转换:

1.自动转换

2.强制转换:强制转换又可以分为两种

1.数值型转字符串类型:

1..toString()方法

2.“ ”+数值

2.字符串转数值:

parseInt(n) :转整型
parseFloat(n):转成浮点型
第1个字符如果是+ - 空格能转成功,否则就不会成功
遇到非数字字符停止转换,除第一个之外的某个字符只要出现非数字字符,那么该字符后面的内容转换不成功,前面的一样可以转换成功。
Number(n):转成数值类型
第1个字符如果是+ - 空格能转成功
只要出现非数字字符,转换就不会成功

3:数值类型、字符串类型转成布尔类型     非0即true(只有是数值类型0的时候是false)
4:布尔类型转成数值类型:true--->1   false--->0  

12.注意NaN:表示转数值没有转化成功的时候返回的。虽然不是明确的数值,但是NaN却是数值类型的。

航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:1283张图片 验证集:416张图片 总计:1699张航拍图片 • 训练集:1283张图片 • 验证集:416张图片 • 总计:1699张航拍图片 • 分类类别: 桥梁(Bridge) 田径场(GroundTrackField) 港口(Harbor) 直升机(Helicopter) 大型车辆(LargeVehicle) 环岛(Roundabout) 小型车辆(SmallVehicle) 足球场(Soccerballfield) 游泳池(Swimmingpool) 棒球场(baseballdiamond) 篮球场(basketballcourt) 飞机(plane) 船只(ship) 储罐(storagetank) 网球场(tennis_court) • 桥梁(Bridge) • 田径场(GroundTrackField) • 港口(Harbor) • 直升机(Helicopter) • 大型车辆(LargeVehicle) • 环岛(Roundabout) • 小型车辆(SmallVehicle) • 足球场(Soccerballfield) • 游泳池(Swimmingpool) • 棒球场(baseballdiamond) • 篮球场(basketballcourt) • 飞机(plane) • 船只(ship) • 储罐(storagetank) • 网球场(tennis_court) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型,用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
内容概要:本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型(YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10)的车祸检测与事故报警系统的设计与实现,适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发,阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值,随后对比分析了YOLO不同版本的特点,指导读者根据需求选择合适的模型。接着,系统明确了核心功能目标,包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分,文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程,并提供了完整的代码示例,涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发,实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后,文章总结了项目的全流程实践意义,并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群:计算机相关专业本科毕业生,具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,正在进行毕业设计的学生;; 使用场景及目标:①完成一个具有实际社会价值的毕设项目,展示从数据处理到模型部署的全流程能力;②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧;③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统,用于答辩演示或科研展示; 阅读建议:建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践,结合提供的代码链接进行动手操作,在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件,同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
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