中英文页面自动跳转代码

1、 中英文页面自动跳转代码
首先必须在APACHE服务器的httpd.conf配置文件中找到DirectoryIndex,修改index.htm为第一访问类型。然后增加在对应位置增加index.htm文件,文件内容为根据操作系统语言的判断进行相应跳转

1) 网站首页的自动跳转:
在/opt/www/CN/DefaultWebApp文件夹中增加index.htm,文件内容为:
<script language=javascript>
If (window.navigator.systemLanguage=="zh-cn") {
window. location="跳转链接";
} else if (window.navigator.systemLanguage=="zh-tw") {
window.location="跳转链接";
} else if (window.navigator.systemLanguage=="zh-hk") {
window.location="跳转链接";
} else {
window.location="跳转链接"
}
</script>


2) 手机网站首页的自动跳转:自动按操作系统语言进行跳转
在/opt/www/CN/DefaultWebApp/main/mobile文件夹中增加index.htm,文件内容为:
<script language=javascript>
If (window.navigator.systemLanguage=="zh-cn") {
window.location="跳转链接";
} else if (window.navigator.systemLanguage=="zh-tw") {
window.location="跳转链接";
} else if (window.navigator.systemLanguage=="zh-hk") {
window.location="跳转连接";
} else {
window.location="跳转连接";
}
</script>


即然这样,那我就给你一个最全的language codes:

af Afrikaans sq Albanian
ar-sa Arabic(Saudi Arabia) ar-iq Arabic(Iraq)
ar-eg Arabic(Egypt) ar-ly Arabic(Libya)
ar-dz Arabic(Algeria) ar-ma Arabic(Morocco)
ar-tn Arabic(Tunisia) ar-om Arabic(Oman)
ar-ye Arabic(Yemen) ar-sy Arabic(Syria)
ar-jo Arabic(Jordan) ar-lb Arabic(Lebanon)
ar-kw Arabic(Kuwait) ar-ae Arabic(U.A.E.)
ar-bh Arabic(Bahrain) ar-qa Arabic(Qatar)
eu Basque bg Bulgarian
be Belarusian ca Catalan
zh-tw Chinese(Taiwan Region) zh-cn Chinese(PRC)
zh-hk Chinese(Hong Kong SAR, PRC) zh-sg Chinese(Singapore)
hr Croatian cs Czech
da Danish nl Dutch(Standard)
nl-be Dutch(Belgian) en English
en-us English(United States) en-gb English(British)
en-au English(Australian) en-ca English(Canadian)
en-nz English(New Zealand) en-ie English(Ireland)
en-za English(South Africa) en-jm English(Jamaica)
en English(Caribbean) en-bz English(Belize)
en-tt English(Trinidad) et Estonian
fo Faeroese fa Farsi
fi Finnish fr French(Standard)
fr-be French(Belgian) fr-ca French(Canadian)
fr-ch French(Swiss) fr-lu French(Luxembourg)
gd Gaelic(Scots) gd-ie Gaelic(Irish)
de German(Standard) de-ch German(Swiss)
de-at German(Austrian) de-lu German(Luxembourg)
de-li German(Liechtenstein) el Greek
he Hebrew hi Hindi
hu Hungarian is Icelandic
in Indonesian it Italian(Standard)
it-ch Italian(Swiss) ja Japanese
ko Korean ko Korean(Johab)
lv Latvian lt Lithuanian
mk Macedonian ms Malaysian
mt Maltese no Norwegian(Bokmal)
no Norwegian(Nynorsk) pl Polish
pt-br Portuguese(Brazilian) pt Portuguese(Standard)
rm Rhaeto-Romanic ro Romanian
ro-mo Romanian(Moldavia) ru Russian
ru-mo Russian(Moldavia) sz Sami(Lappish)
sr Serbian(Cyrillic) sr Serbian(Latin)
sk Slovak sl Slovenian
sb Sorbian es Spanish(Spain - Traditional Sort)
es-mx Spanish(Mexican) es Spanish(Spain - Modern Sort)
es-gt Spanish(Guatemala) es-cr Spanish(Costa Rica)
es-pa Spanish(Panama) es-do Spanish(Dominican Republic)
es-ve Spanish(Venezuela) es-co Spanish(Colombia)
es-pe Spanish(Peru) es-ar Spanish(Argentina)
es-ec Spanish(Ecuador) es-cl Spanish(Chile)
es-uy Spanish(Uruguay) es-py Spanish(Paraguay)
es-bo Spanish(Bolivia) es-sv Spanish(El Salvador)
es-hn Spanish(Honduras) es-ni Spanish(Nicaragua)
es-pr Spanish(Puerto Rico) sx Sutu
sv Swedish sv-fi Swedish(Finland)
th Thai ts Tsonga
tn Tswana tr Turkish
uk Ukrainian ur Urdu
ve Venda vi Vietnamese
xh Xhosa ji Yiddish
zu Zulu
### 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]。
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