聊天室技术(三) -- 在线人数_PHP
1 登陆时建立在线人名单的数组,放在body后面
//锁定在线人数文件
while(file_exists($useronlinelock)){$pppp++;}
fclose(fopen($useronlinelock,"w"));
//读入在线人名单
$useronline = file($useronline);
unlink($useronlinelock);
//建立数组 list
print("document.writeln("list=new Array(");
$k=count($useronline);
if($k>1)
{
for($i=0;$i<($k-1);$i++)
{
$usercurrent = split($split,$useronline[$i],99);
// 姓名+,
print("'$usercurrent[0]',");
}
$i=$k-1;
// 处理最后一个姓名
$usercurrent = split($split,$useronline[$i],99);
print("'$usercurrent[0]'");
}
// 数组结束
print(")");n");
?>
2显示在线人数的js
document.writeln('[在线人数'+count+']
');
document.writeln("[所有人
a>]
");
document.writeln("");
var j,name,club;
for(var i=0;i
if(list[i]!=null){
//显示每个在线人的名字
document.writeln("e='"+list[i]+"'>"+list[i]+"
");
}
}
this.r.document.writeln('
');
3改变聊天对象
function cs(name)
{
if(this.d.document==null)return;
if(name=='所有人')
{
this.d.add('所有人');
this.d.document.inputform.talkto.value='所有人';
//改变焦点
this.d.document.inputform.msg.focus();
return;
}
for(var i=0;i
if(list[i]==name)
{
//更改发送的谈话对象
this.d.document.inputform.talkto.value=list[i];
this.d.document.inputform.msg.focus();
return;
}
}
//错误
alert('此用户已离线或已改了昵称。');
}
4删除一个用户
function del(str)
{
for(var i=0;i
{
delete list[i];
count--;
}
}
//如果已经在数组里面则返回 //增加一个用户 6更新聊天人数的方法,定时器的使用 function stop() function write1() 原作者:howtodo
5增加一个用户
function add(str1,str2)
{
var l=list.length;
for(var i=0;i
if(list[i]==str1)
return;
list[l]=str1;
count++;
}
var timerID=null;
var timerRunning=false;
{
//停止
if(timerRunning)clearTimeout(timerID);
timerRunning=false;
}
function start()
{
stop();
//调用更新在线人数的程序
write1();
}
{
... ... ... ...
//设定更新时间,
timerID=setTimeout("start()",30000);
timerRunning=true;
}
这种方法比较简单的实现了在线人数的显示,当然也可以使用读入在线人文件的方法显示在线人数,不过在改变聊天对象是会比较麻烦.
来源:php2000.com

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En langage C, l'instruction if est généralement utilisée pour exécuter un bloc de code spécifique basé sur une seule condition. Cependant, plusieurs conditions peuvent être combinées pour effectuer une détermination à l'aide d'opérateurs logiques tels que &&, || et !. Y compris l'utilisation d'un ET logique (&&) pour juger plusieurs conditions, l'utilisation d'un OU logique (||) pour juger au moins une condition, l'utilisation d'un NON logique (!) pour juger de la négation d'une seule condition, ainsi que l'imbrication d'instructions if et l'utilisation de parenthèses. pour clarifier la priorité.

L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

Cet article explore le problème de la détection précise d'objets sous différents angles de vue (tels que la perspective et la vue à vol d'oiseau) dans la conduite autonome, en particulier comment transformer efficacement les caractéristiques de l'espace en perspective (PV) en vue à vol d'oiseau (BEV). implémenté via le module Visual Transformation (VT). Les méthodes existantes sont globalement divisées en deux stratégies : la conversion 2D en 3D et la conversion 3D en 2D. Les méthodes 2D vers 3D améliorent les caractéristiques 2D denses en prédisant les probabilités de profondeur, mais l'incertitude inhérente aux prévisions de profondeur, en particulier dans les régions éloignées, peut introduire des inexactitudes. Alors que les méthodes 3D vers 2D utilisent généralement des requêtes 3D pour échantillonner des fonctionnalités 2D et apprendre les poids d'attention de la correspondance entre les fonctionnalités 3D et 2D via un transformateur, ce qui augmente le temps de calcul et de déploiement.

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