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TB6612FNG是東芝生產的馬達驅動與控制IC，內部包含兩組H橋式電路，可驅動和節制兩個小型直流馬達，或一個雙極性步進馬達。

1.jpg

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OpenVino概念
1.png

圖改自https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/#openvino-opencv
將已經訓練好的深度進修model經由Model Optimizer優化後
(何謂優化請見下面Model Optimizer條目)
經由Inference Engine  跟 硬體(CPU/ GPU /VPU)
到達加快Inference 的目標

★ Model Optimizer
      ●摘錄自:【AI_Column】運用 Intel OpenVINO 土炮自駕車視覺系統
       協助去除已練習好的模子中的冗餘參數，並可將 32bits 浮點數的參數降階，
      以犧牲數個百分點准確率來換取推論速度提拔數十倍到百倍。

   ●把深度進修框架Train出來的model, 轉換成 Inference Engine 可以用的IR file
       目前支援的深度進修框架有　Caffe*, TensorFlow*, MXNet*, and ONNX*.
     ●之前以為所有由Caffe*, TensorFlow*, MXNet*, and ONNX* 練習出的model
     都可以由Model Optimizer轉換成IR file  ，但看了 的Supported Models章節
     好像不是這麼一回事，需找一個底下沒提到的model來實驗看看
     有成效我再更新
      Supported Models
        For the list of supported models refer to the framework or format specific page:
•        Supported Caffe* models
•        Supported TensorFlow* models
•        Supported MXNet* models
•        Supported ONNX* models
•        Supported Kaldi* models
   ●有script可以 configure Model Optimizer  以導入
     所有OpenVino supported的深度進修框架或單一深度學習框架
       若要手動configure Model Optimizer也有文件可以參考 ->  Model Optimizer Developer Guide.

★ IR file
   包含train model的topology 跟weight，利用者只要知道如何將
   練習好的model change to IR file，就可以利用OpenVino加快Inference

★ Inference Engine
   用來run 最佳化後的深度學習model
   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\
   deployment_tools\inference_engine\samples底下有放一些IE的samples   
   各Samples說明 　
   延伸浏覽 → 如何run Inference Engine Samples
★ VPU plugin
    這份文件好像在講如何的model能被vpu 支援
■OpenVino不供應Model Training
   OpenVino的model來曆以我的理解就以下這幾種
   1.自己用OpenVino supported的深度進修框架去train  model
      或去Model Zoo下載所需model
1.        Caffe [ Model Zoo ]
2.        Tensorflow [ Model Zoo ]
3.        MxNet [ Model zoo ] 連結失效
4.        Open Neural Network Exchange (ONNX) [ Model zoo ]
   2.OpenVino裡面附的pre-trained model  
      不外不一定有符合你需求的
   3.OpenCV DNN sample model
■相幹名詞
★ OpenVino用的是CNN( Convolutional Neural Networks )模子 ;
   還包括了Deep Learning Deployment Toolkit (Intel® DLDT).
    2.png
      Convolution：影象->filter->擷掏出特徵，好比邊沿。
      此種進程叫做Convolution
★ OpenCV和OpenVX有什么联系和区别？
★ 機械進修
   機械學習理論首要是設計和剖析一些讓電腦可以主動學習的演算法。
    機械進修演算法是一類從資猜中自動闡明獲得紀律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。
★ 深度學習
   是機械進修的分支。 深度進修框架對照
■如何安裝OpenVino
照著 安裝步調做即可 (英文看不懂請自行降服)
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
上述的器材都認識以後，接下來最先DEMO OpenVino附的兩個script
■Run the Image Classification Verification Script
   ★在C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\deployment_tools\demo下
   可以找到demo_squeezenet_download_convert_run.bat。
   這個demo使用squeezenet model 判定照片中的Object屬於什麼種別
   可判斷的類別有一千種，有哪一千種可以看底下這個檔案
   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\
   deployment_tools\demo\squeezenet1.1.labels
   *路徑中的openvino_2019.1.148的2019.1.148這數字代表版本， 是以若安裝的OpenVino版本跟我分歧，那數字也會分歧
   *若安裝不只一個版本的OpenVino，分歧版本的OpenVino會有屬於自己的資料夾
   而openvino阿誰捷徑會指向最後安裝的那個版本
    3.png
★這個batch的內容以下
   Step1 :  下載SqueezeNet model (使用downloader.py)
   Step2： 用 Model Optimizer 把SqueezeNet轉成IR file。
                (利用mo.py)
   Step3： Build Inference Engine samples
                batch檔履行過程當中， 會看到cmd 畫面卡在
                Build Inference Engine samples using MS Visual Studio (MSBuild.exe)一段時候
                請耐煩等待 。此步會產生 classification_sample.exe
   Step4： 把car.png & IR file看成iInference Engine的input 來闡明car.png
   ↓This is car.png
    
4.png
   ↓針對比片中的Object，分類前十名的結果依序從Prob.高到低排列
   分類結果最高分數是sport car

   5.png
★重跑demo_squeezenet_download_convert_run.bat
   跑過一次batch以後，若再執行一次batch，
   因為某些檔案跑過一次batch以後就已存在了
   batch裡的寫法偵測到某些檔案存在之後就會疏忽掉某些Step
   若想要完全地再跑一次，需刪除以下檔案
   ●刪除model
   C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models
    \models\FP32\classification
   底下整個squeezenet 資料夾刪掉
   注意:FP32是針對CPU device的，若是VPU devide ，對應到的folder name是FP16

   ●刪除 IR       
   C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\ir\FP32
    \classification\squeezenet\1.1\ 底下全部caffe 資料夾刪掉
   注意:FP32是針對CPU device的，若是VPU devide ，對應到的folder name是FP16
------------------------------------------------------------------------------------------------
■Run the Inference Pipeline Verification Script
★demo_security_barrier_camera.bat 這個batch的內容如下
Step1 : 下載 three pre-trained models IRs
Step2：build Security Barrier Camera Demo Inference Engine來分析car1.bmp
Step3： 圖片裡的object會被第一個model判定成是車輛，
              這個判定成效被看成input 導入到下一個model，
              這個model可以指出車輛的一些屬性 ex:車牌
              最後 車牌被看成input導入到第三個model，這個model可以把車牌的字元辨認出
              會被稱做Pipeline 我想應當是辨認成效從第一個model傳到第三個model
             像水流在管線裡活動一樣吧...

        
★重跑全部bat
  跑過一次batch以後，有些step會被疏忽掉，因為某些檔案已存在了
  若要乾乾淨淨的再跑一次，需要刪除以下檔案
  ●刪除 IR      
  C:\Users\$(username)\Documents\Intel\OpenVINO\openvino_models\
  ir\FP32\classification\squeezenet\1.1\
  底下全部caffe 資料夾刪掉

----------------------------------------------------------------------------------------------------------
以上範例是使用openvino在 CPU
若用其他intel 硬體， 好比movidius gpu vpu  FPGA or MYRIAD
請參考安裝文件中 Optional Steps這部份
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
■OpenVino PreTrained Model
★OpenVINO供給好幾個pre-trained models
可以用Model Downloader 或到
https://download.01.org/opencv/2019/open_model_zoo/　去下載
下載的model是被優化過的model，稱作IR file( xml 檔+ bin 檔)

★可在這邊 https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demos_README.html
Demos that Support Pre-Trained Models章節
看各個pre-trained model support哪些Device
Object Detection Models
裡面包含好幾個model可以用來偵測object
包括：人臉，人，車輛
Object Recognition Models
用來分類或特徵辨識，使用在其他detector以後。好比先做人臉偵測，再做年歲/性別辨識

Semantic Segmentation Models
原文網址：https://kknews.cc/zh-tw/tech/mgqvl9.html
語義分割（Semantic Segmentation）的目標是給定一張圖片，對於圖片中的每一個像素做分類。
例如圖1(a)中給出的原始輸入圖片，語義分割算法對圖片中的每個像素分類，
獲得如圖1(b)的成果。在圖1(b)中，不同色彩代表不同類別：
如紅色代表行人，藍色代表汽車，綠色代表樹，灰色代表建築物等。網頁設計
語義分割問題在良多運用場景中都有著十分主要的感化（例如圖片理解，自動駕駛等）

6.png

Instance Segmentation Models
INSTANCE SEGMENTATION可以知道同類object的數目(不同色彩表示)
https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf
 8.png
9.png
Human Pose Estimation Models
Image Processing
提高影象品質
10.png

Text Detection
Action Recognition Models
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
■Trouble Shooting
● 安裝時碰到CMake*/ Python* version  xxx or higher is not detected.
       11.png

      ->Fixed by 安裝如提醒的CMake & Python版本後
      再重安裝一次OpenVino
● 電腦已有安裝Python3.6.5了
      還是會出現Python* version  xxx or higher is not detected.
      ->Fixed by 再安裝一次Python >選Modify  >勾選Add Python.....
      ->再安裝一次OpenVino就可以了

      12.png

● 履行demo_squeezenet_download_convert_run.bat前
      若沒有安裝cmake 會泛起以下Error
       'cmake' is not recognized as an internal or external command,
       operable program or batch file.
       ->Fixed by 安裝cmake
       請參考 Install CMake* 3.4 or higher章節
  ● 執行demo_squeezenet_download_convert_run.bat發生以下Err
      target_precision = FP32
      Python 3.6.6
      ECHO is off.
      PYTHONPATH=C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino\python\python3.6;
      [setupvars.bat] OpenVINO environment initialized
      INTEL_OPENVINO_DIR is set to C:\Program Files (x86)\IntelSWTools\openvino
      Python 3.6.6
      ECHO is off.
      Collecting pyyaml
      Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by       'ProxyError('Cannot connect to proxy.', OSError('Tunnel connection failed: 407 Proxy Authentication Required (         Forefront TMG requires authorization to fulfill the request. Access to the Web Proxy filter is denied.  )',))':                 /simple/pyyaml/
       ...
      Could not find a version that satisfies the requirement pyyaml (from versions: )
      No matching distribution found for pyyaml
      ->Fixed by 更改proxy設定
      按照Cannot connect to proxy這個訊息判斷應當是proxy問題
      本來我是使用公司內網run script
      後來將proxy調劑成以下設定&連手機熱門就能夠執行了  
       13.png
  ● 泛起以下Error
     ###############|| Generate VS solution for Inference Engine samples using cmake ||###############

     Waiting for 2 seconds, press a key to continue ...
     Creating Visual Studio 15 2017 x64 files in      
     C:\Users\$(userName)\Documents\Intel\OpenVINO\inference_engine_samples_build...
     CMake Error at CMakeLists.txt:7 (project):
     Generator
     Visual Studio 15 2017
     could not find any instance of Visual Studio.
     -- Configuring incomplete, errors occurred!
     ->fixed by reboot
    因為在安裝openvino之前我有開visual studio installer去 modify設定
    設定完後沒有按照指示重開機
    因此呈現以上issue
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
●其它參考連結
  - OPENvINO with openCV
  - 既跨平台又開源　英特爾開啟智慧視覺創新
    跨越20個預先訓練的模型，以及針對OpenCV和OpenVx的最佳化電腦視覺庫。
    OpenVINO東西套件可透過CPU、GPU、FPGA、Movidius VPU(AI晶片 )等硬體進行佈置，
    加強視覺系統功能和機能
-   SqueezeNet
     SqueezeNet 是圖片分類模型，最適合參數較少及較小的模型使用，相較於現代圖片分類模子 (AlexNet)，
     不會犧牲品質。
-   C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.689\documentation

 

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DEMO圖片
2.png

Strength.js 套件能用在註冊時就先檢查密碼的強度，現在很多網站都有會員機制，很多人怕暗碼會忘掉或是偷懶都會用一些很簡短簡單的暗碼，這樣就讓其它歹意的利用者就有機可趁，這也讓網站的經管者很頭大。

此套件首要的標準分數為:
暗碼必需包括8個字符以上
密碼必需包含1個小寫字母
暗碼必需包含1個大寫字母
暗碼必需包括1個數字
固然有非凡的字元也是加分的要害

利用方式:
第一步 載入 JavaScripts 和 CSS 的樣式檔案

  1. <!-- 樣式檔案 -->
  2. <link href='strength.css' rel='stylesheet' type='text/css'>
  3. <!-- 利用 Google 的 API 獲得 jQuery-->
  4. <script type="text/javascript" src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.2/jquery.min.js"></script>
  5. <!-- Strength.js 的主程式檔案-->
  6. <script type="text/javascript" src="strength.js"></script>
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良多網站成立早期，利用YAHOO或GOOGLE搜索引擎搜索本身網站，卻發目前YAHOO或GOOGLE搜索引擎輸入網站名找不到本身網站，花了大把銀子請網頁設計公司作網站，卻無法到達曝光的效果，下面介紹若何哄騙免費網站 SiteTag：http://sitetag.us/ 來讓本身網站提拔排名及暴光。
首先，進步前輩入到 SiteTag：http://sitetag.us/ 官方網站
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1.png

網頁設計本日把http轉成https


到後台編纂時發現沒法瀏覽伺服器及上傳圖片





到ckeditor目次下，找到config.js

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比來被MAIL SERVER搞得焦頭爛額
逐日到CPANEL官方問問題
成績都是沒找到被GAMIL及HOTMAIL檔信問題
也處置懲罰不了
找了小洲教員，他說只有做SmartHost relay或換IP



進入WHM -> Exim Configuration Manager -> BACKUP
備份設定檔


比來被MAIL SERVER搞得焦頭爛額
逐日到CPANEL官方問問題
成果都是沒找到被GAMIL及HOTMAIL檔信問題
也處理不了
找了小洲先生，他說只有做SmartHost relay或換IP



進入WHM -> Exim Configuration Manager -> BACKUP
備份設定檔

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申明:在Linux下把excel數據導入到mysql數據庫中,這其實是很搞笑的一個勾當!幾乎很少有法式員研究過這個問題吧?如斯反常的問題,估計我是第一個研究的!呵呵,完滿是自找苦吃~~,然則今天完了這項太有挑戰性的工作!
先清算一下思緒先,~~
起首:需要把文件上傳到辦事器上
然後:讀取excel數據列顯示出來
然後:讓用戶選擇字段的對應關係
然後:提交數據,讀取字段的對應關係
最後:批量導入數據,刪除姑且文件
一共是以上五步驟!我們一步步剖析~~~
第一步:下載附件中的phpexcelparser4.rar ,這個文件是上傳excel盜辦事器上並以web情勢展示出來的!這個一般沒有問題的!問題是法式的做法是把表存為且則表而沒有真正留存下來,所以起首要更改法式代碼為
 

  1.  
  2. //uc轉換成html
  3. function uc2html($str) {
  4.    $ret = '';
  5.    for( $i=0; $i<strlen($str)/2; $i++ ) {
  6.        $charcode = ord($str[$i*2])+256*ord($str[$i*2+1]);
  7.        // $ret .= '&#'.$charcode;
  8.        if($charcode<127)
  9.          $ret .=chr($charcode);
  10.        else
  11.            $ret .= iconv("utf-8","utf-8",u2utf8($charcode));
  12.    }
  13.        return $ret;
  14. }
  15. //html轉成utf8
  16. function u2utf8($c) {
  17. $str="";
  18. if ($c < 0x80) {
  19.   $str.=$c;
  20. } else if ($c < 0x800) {
  21.   $str.=chr(0xC0 | $c>>6);
  22.   $str.=chr(0x80 | $c & 0x3F);
  23. } else if ($c < 0x10000) {
  24.   $str.=chr(0xE0 | $c>>12);
  25.   $str.=chr(0x80 | $c>>6 & 0x3F);
  26.   $str.=chr(0x80 | $c & 0x3F);
  27. } else if ($c < 0x200000) {
  28.   $str.=chr(0xF0 | $c>>18);
  29.   $str.=chr(0x80 | $c>>12 & 0x3F);
  30.   $str.=chr(0x80 | $c>>6 & 0x3F);
  31.   $str.=chr(0x80 | $c & 0x3F);
  32. }
  33. return $str;
  34. }
  35.  
  36. if (trim($_POST["cmd"])=="upload")
  37. {
  38. $err_corr = "Unsupported format or file corrupted";
  39. $excel_file_size;
  40. $excel_file = $_FILES['excel_file'];
  41. $uploadservername=$UploadAbsPath."tmpexcel/".$_FILES['excel_file']['name'];
  42. echo($uploadservername);
  43.      if (!is_writeable($UploadAbsPath."tmpexcel/"))
  44.      {
  45.      echo "目次弗成寫!"; exit;
  46.      }
  47.      else
  48.      {
  49.      echo "目次可寫!";
  50.      }
  51. if (move_uploaded_file($_FILES['excel_file']['tmp_name'], $uploadservername))
  52. {
  53.     echo("上傳成功");
  54. }
  55. else
  56. {
  57.     echo("上傳失敗");
  58. }
  59. $excel_file=$uploadservername;
  60. //if( $excel_file )
  61. //    $excel_file = $_FILES['excel_file']['tmp_name'];
  62.  
  63.  
  64. if( $excel_file == '' ) fatal("No file uploaded");
  65.  
  66.  
  67. $exc = new ExcelFileParser("debug.log", ABC_NO_LOG);//ABC_NO_LOG ABC_VAR_DUMP);
  68.     //echo($excel_file."|");
  69.    
  70. $style = $_POST['style'];
  71. if( $style == 'old' )
  72. {
  73.     $fh = @fopen ($excel_file,'rb');
  74.     if( !$fh ) fatal("No file uploaded");
  75.     if( filesize($excel_file)==0 ) fatal("No file uploaded");
  76.     $fc = fread( $fh, filesize($excel_file) );
  77.     @fclose($fh);
  78.     if( strlen($fc) < filesize($excel_file) )
  79.     fatal("Cannot read file");
  80.    
  81.     $time_start = getmicrotime();
  82.     $res = $exc->ParseFromString($fc);
  83.     $time_end = getmicrotime();
  84. }
  85. elseif( $style == 'segment' )
  86. {
  87.     $time_start = getmicrotime();
  88.     $res = $exc->ParseFromFile($excel_file);
  89.     $time_end = getmicrotime();
  90. }
  91.  
  92.  
  93. switch ($res) {
  94.     case 0: break;網頁設計
  95.     case 1: fatal("Can't open file");
  96.     case 2: fatal("File too small to be an Excel file");
  97.     case 3: fatal("Error reading file header");
  98.     case 4: fatal("Error reading file");
  99.     case 5: fatal("This is not an Excel file or file stored in Excel < 5.0");
  100.     case 6: fatal("File corrupted");
  101.     case 7: fatal("No Excel data found in file");
  102.     case 8: fatal("Unsupported file version");
  103.  
  104.  
  105.     default:
  106.     fatal("Unknown error");
  107. }
  108.  
  109.  
  110. /*
  111. print '<pre>';
  112. print_r( $exc );
  113. print '</pre>';
  114. exit;
  115. */
  116.  
  117.  
  118. show_time();
  119.  
  120.  
  121. echo <<<LEG
  122. <b>Legend:</b><br><br>
  123. <form name='doform' action='' method='post'>
  124. <input type='hidden' name='action' value='do'>
  125. <input type='hidden' name='excel_file' value=$excel_file>
  126. <input type='hidden' name='style' value=$style>
  127. <table border=1 cellspacing=0 cellpadding=0>
  128. <tr><td>Data type</td><td>Description</td></tr>
  129. <tr><td class=empty>&nbsp;</td><td class=index>An empty cell</td></tr>
  130. <tr><td class=dt_string>ABCabc</td><td class=index>String</td></tr>
  131. <tr><td class=dt_int>12345</td><td class=index>Integer</td></tr>
  132. <tr><td class=dt_float>123.45</td><td class=index>Float</td></tr>
  133. <tr><td class=dt_date>123.45</td><td class=index>Date</td></tr>
  134. <table>
  135. <br><br>
  136.  
  137.  
  138. LEG;
  139. /*
  140. print "<pre>";
  141. print_r ($exc->worksheet);
  142. print_r($exc->sst);
  143. print "</pre>";
  144. */
  145.     for( $ws_num=0; $ws_num<count($exc->worksheet['name']); $ws_num++ )
  146.     {
  147.     print "<b>Worksheet: \"";
  148.     if( $exc->worksheet['unicode'][$ws_num] ) {
  149.     print uc2html($exc->worksheet['name'][$ws_num]);
  150.     } else
  151.     print $exc->worksheet['name'][$ws_num];
  152.  
  153.  
  154.     print "\"</b>";
  155.     $ws = $exc->worksheet['data'][$ws_num];
  156.  
  157.  
  158.     if( is_array($ws) &&
  159.          isset($ws['max_row']) && isset($ws['max_col']) ) {
  160.      echo "\n<br><br><table border=1 cellspacing=0 cellpadding=2>\n";
  161.  
  162.  
  163.      print "<tr><td>&nbsp;</td>\n";
  164.      for( $j=0; $j<=$ws['max_col']; $j++ ) {
  165.     print "<td class=index>&nbsp;";
  166.     if( $j>25 ) print chr((int)($j/26)+64);
  167.     //這裡要顯示一個下拉列表來顯示數據
  168.     //注意是輪回數據<br />
  169.     echo("\n<select name='".$j."'>");
  170.     echo("\n<option value='0'>不選擇</option>");
  171.    echo("\n<option value='costomernum'>客戶編號</option>");
  172.    echo("\n<option value='name'>客戶姓名</option>");
  173.    echo("\n<option value='phone1'>電話1</option>");
  174.    echo("\n<option value='phone2'>德律風2</option>");
  175.    echo("\n<option value='address1'>地址1</option>");
  176.    echo("\n<option value='address2'>地址2</option>");  
  177.    echo("\n<option value='company'>公司</option>");
  178.    echo("\n<option value='levelc'>職稱</option>");   
  179.    echo("\n<option value='ps'>備註</option>");
  180.    
  181.     echo("</select>");
  182.     print "</td>";
  183.      }
  184.  
  185.  
  186.      print "<tr><td>&nbsp;</td>\n";
  187.      for( $j=0; $j<=$ws['max_col']; $j++ ) {
  188.     print "<td class=index>&nbsp;";
  189.     if( $j>25 ) print chr((int)($j/26)+64);
  190.     print chr(($j % 26) + 65)."&nbsp;列名</td>";
  191.      }
  192.  
  193.  
  194.  
  195. //表頭輸出終了
  196.     if ($ws['max_row']>9)
  197.     {
  198.     $shownum=9;
  199.     }
  200.     else
  201.     {
  202.     $shownum=$ws['max_row'];//只輸出前10條數據
  203.     }
  204.      for( $i=0; $i<=$shownum; $i++ ) {
  205.      print "<tr><td class=index>".($i+1)."</td>\n";
  206.      if(isset($ws['cell'][$i]) && is_array($ws['cell'][$i]) ) {
  207.          for( $j=0; $j<=$ws['max_col']; $j++ ) {
  208.  
  209.  
  210.     if( ( is_array($ws['cell'][$i]) ) &&
  211.          ( isset($ws['cell'][$i][$j]) )
  212.          ){
  213.  
  214.  
  215.      // print cell data
  216.      print "<td class=\"";
  217.      $data = $ws['cell'][$i][$j];
  218.  
  219.  
  220.      $font = $ws['cell'][$i][$j]['font'];
  221.      $style = " style ='".ExcelFont::ExcelToCSS($exc->fonts[$font])."'";
  222.  
  223.  
  224.          switch ($data['type']) {
  225.     // string
  226.     case 0:
  227.         print "dt_string\"".$style.">";
  228.         $ind = $data['data'];
  229.         if( $exc->sst['unicode'][$ind] ) {
  230.         $s = uc2html($exc->sst['data'][$ind]);
  231.         } else
  232.         $s = $exc->sst['data'][$ind];
  233.         if( strlen(trim($s))==0 )
  234.         print "&nbsp;";
  235.         else
  236.         print $s;
  237.         break;
  238.     // integer number
  239.     case 1:
  240.         print "dt_int\"".$style.">&nbsp;";
  241.         print $data['data'];
  242.         break;
  243.     // float number
  244.     case 2:
  245.         print "dt_float\"".$style.">&nbsp;";
  246.         echo $data['data'];
  247.         break;
  248.     // date
  249.     case 3:
  250.         print "dt_date\"".$style.">&nbsp;";
  251.  
  252.  
  253.         $ret = $data[data];//str_replace ( " 00:00:00", "", gmdate("d-m-Y H:i:s",$exc->xls2tstamp($data[data])) );
  254.         echo ( $ret );
  255.         break;
  256.     default:
  257.         print "dt_unknown\"".$style."> &nbsp;";
  258.         break;
  259.          }
  260.      print "</td>\n";
  261.     } else {
  262.         print "<td class=empty>&nbsp;</td>\n";
  263.     }
  264.          }
  265.      } else {
  266.     // print an empty row
  267.     for( $j=0; $j<=$ws['max_col']; $j++ )
  268.         print "<td class=empty>&nbsp;</td>";
  269.     print "\n";
  270.      }
  271.      print "</tr>\n";
  272.      }
  273.  
  274.  
  275.      echo "</table><br>\n";
  276.     } else {
  277.     // emtpty worksheet
  278.     print "<b> - empty</b><br>\n";
  279.     }
  280.     print "<br>";
  281.  
  282.  
  283.     }
  284.     echo("<input type='submit' name='Submit' value='轉換' />");
  285.     echo("</form>");
  286. /*    print "Formats<br>";
  287.     foreach($exc->format as $value) {
  288.     printf("( %x )",array_search($value,$exc->format));
  289.     print htmlentities($value,ENT_QUOTES);
  290.     print "<br>";
  291.     }網頁設計
  292.  
  293.  
  294.      print "XFs<br>";
  295.     for( $i=0;$i<count($exc->xf['format']);$i++) {
  296.     printf ("(%x)",$i);
  297.     printf (" format (%x) font (%x)",$exc->xf['format'][$i],$exc->xf['font'][$i]);
  298.  
  299.  
  300.     print "<br>";
  301.     }
  302. */
  303. }
(繼續閱讀...)
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1.jpg
php5與php7的區分是什麼？下面本篇文章就來給人人對比一下php5與php7，介紹php5與php7之間的區別。有必然的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，但願對你有所輔助。
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假如編譯直行時呈現以下訊息，就是電腦與 Arduino 板子沒法溝通

1.png

avrdude: stk500_getsync() attempt 10 of 10: not in sync: resp=0x9f


1.USB 有沒有毗鄰。(看 Arduino 板子上的燈有沒有亮就可以確認這點)
2.有無設定 Arduino 的驅動程式。

3.Arduino Board 的板型是否准確 (選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Board 確認板型)
4.COM port 設定是否准確。
選擇 Arduino IDE 功能表中的 Tool/Serial port 確認 port
您可以用裝置管理員看看 (Windows 中選 裝配管理員/連接埠/)，由於我的 Arduino-UNO 用 USB 摹擬為 COM11，是以我在 Tool/Serial port 必須選擇 COM11

5.最後是PROCESSOR是否拔取准確

文章出處：網頁設計,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計

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2023 調整 Chrome 設定方式

今朝 Chrome 版本，防止自動從頭載入分頁的方式已比力簡單，請見下圖：
1.png

chrome.png (170.45 KB, 下載次數: 0)

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