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    jQuery仿淘宝登录拖动滑块验证插件优化版

    今天写项目的时候需要一个拖动滑块验证功能,就在网上找了一个,但是有一点小 bug ,我优化了一下,分享给大家。效果如下图: ?...:none;     color: #2F4050; } JS: /*   * drag 1.0  * create by www.w3h5.com  * date 2015-08-18  * 拖动滑块...false, defaults = {         };         var options = $.extend(defaults, options);         //添加背景,文字,滑块...            $(document).unbind('mousemove');             $(document).unbind('mouseup');         }     }; })(jQuery...声明:本文由w3h5原创,转载请注明出处:《jQuery仿淘宝登录拖动滑块验证插件优化版》 https://www.w3h5.com/post/371.html (adsbygoogle

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    jQuery仿淘宝登录拖动滑块验证插件优化版

    今天写项目的时候需要一个拖动滑块验证功能,就在网上找了一个,但是有一点小 bug ,我优化了一下,分享给大家。...:none;     color: #2F4050; } JS: /*   * drag 1.0  * create by www.w3h5.com  * date 2015-08-18  * 拖动滑块...false, defaults = {         };         var options = $.extend(defaults, options);         //添加背景,文字,滑块...e.pageX - parseInt(handler.css('left'), 10);         });                  //鼠标指针在上下文移动时,移动距离大于0小于最大间距,滑块...            $(document).unbind('mousemove');             $(document).unbind('mouseup');         }     }; })(jQuery

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    工厂人员作业现场异常违规行为识别

    工厂人员作业现场异常违规行为识别算法运用SVM算法图像识别技术,人员违规行为识别算法对工厂人员的行为是否合规SOP流程操作规范,帮助作业人员及时发现并纠正违规行为,确保作业过程的安全和合规性。...关于人员违规行为识别算法支持向量机的根本思想:第一点:SVM是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,人员违规行为识别算法通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本映射到高维特征空间使其线性可分...关于具体在对人体行为的特征识别内容,将会在接下来的内容进行详细介绍,并且涵盖SVM算法的原理以及过程。...特征采集人员违规行为识别算法特征的采集,主要通过CSI进行,采集的行为包括:(l)站立不动;(2)缓慢匀速行走;匀速推缩手臂;(5)水平方向挥臂;(6)垂直方向挥臂等一系列人的姿势,动作。...分割正负样本的分隔面有很多,这个间隔最大准则实际上是:意味着要找到那个以最大的确信度将正负样本分隔开并是工厂人员作业现场异常违规行为识别模型应对局部干扰最大的分割面图片总结首先,人员违规行为识别算法采用

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    事务的传播行为 隔离级别 异常回滚策略

    事务传播行为 事务的传播行为;propagation:当前方法的事务[是否要和别人公用一个事务]如何传播下去(里面的方法如果用事务,是否和他公用一个事务) Propagation propagation...A,C回滚,外执行不到,D自己回滚,B成功 场景5: C如果用try-catch执行;C出了异常回滚,由于异常被捕获,外事务没有感知异常。...A,B,D都成,C自己回滚 总结: 对这段代码而言 传播行为过程中,只要Requires_new被执行过就一定成功,不管后面出不出问题。异常机制还是一样的,出现异常代码以后不执行。...Required只要感觉到异常就一定回滚。和外事务是什么传播行为无关。 传播行为总是来定义,当一个事务存在的时候,他内部的事务该怎么执行。...异常: 运行时异常(不受检查异常) ArithmeticException … 编译时异常(受检异常) FileNotFound;编译时异常要么throw要么try- catch 事务运行的异常默认是一定回滚

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    AI助力社会安全,最新视频异常行为检测方法框架

    01 前景 目前社会中始终会出现多多少少的异常行为,在目前人工智能发展的形式中,几乎人均被几个摄像头拍摄到的情况下,本次热点新闻事件中,经过了较长时间都没有得到警力的帮助,无非就是周围群众没有及时报警制止该行为...好比在摄像头实时监控下,如果发现了异常行为,就会及时将报警信息反馈给中心端(一般是警察中心或者安保监控室),当员工看到警报,再通过视频确认,可以针对性作出一些措施,可能会大大减少犯罪的行为,也较大的提升社会安全度...今天我们就来说说视频实时行为异常检测的一些事! 02 概要 今天分享的干货中,研究者解决了异常检测的问题,即检测视频序列中的异常事件。...读取和更新内存图解 04 实验及总结 异常行为应用的领域较广,比如校园车辆行人不规范的异常,交通路口闯红灯行为,广场大面积聚集活动等应用。...如下图: 或者在学校,通过该技术监测学生上课听课程度,学生到课率等行为。 本次新框架的实验结果,如下表: 输入帧(左);预测误差(中);异常区域(右)。

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    PyQt 的Tree Widget中拖放和点击的异常行为

    在 PyQt 的 QTreeWidget 中,如果你遇到 拖放 和 点击 的异常行为,可能是由于信号处理、事件拦截、拖放设置或树结构配置等问题导致的。以下是一些可能的常见问题和解决方案。...但是,如果用户将项目拖动并释放到相同的 Tree Widget(这是一种不希望的行为,因此我在代码中禁用了接受拖放操作),Tree Widget 会忽略用户接下来的鼠标点击事件。...之前,mousePressEvent 方法只在左键点击时记录鼠标按下位置,这导致了上述异常行为。现在,只要用户点击 Tree Widge,即使没有按下左键,鼠标按下位置都会被记录。...MyTreeWidget, self).mousePressEvent(event) self.mousePressPos = event.pos()这样可以确保鼠标按下位置始终被正确记录,从而解决了上述异常行为...QtCore.Qt.MatchRegExp) allItems = self.treeWidget.findItems(QtCore.过这些调整,通常可以解决 PyQt QTreeWidget 中的拖放和点击行为异常问题

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    探索Sysdig Falco:容器环境下的异常行为检测工具

    Falco作为一款为云原生平台设计的进程异常行为检测工具,支持接入系统调用事件和Kubernetes审计日志,与其他工具相比具有独特优势,能够在前述问题上带给我们很多有益思考。...Falco是一款由Sysdig开源的进程异常行为检测工具。它既能够检测传统主机上的应用程序,也能够检测容器环境和云平台(主要是Kubernetes和Mesos)。...这里我们借助一个简单的场景来体验Falco的功能:容器中启动一个shell,Falco检测出这个异常行为。...另外,笔者认为,作为一种适用于云环境的“无状态”的“系统调用级别”实时异常行为检测工具,Falco提供了稳定可信的原子异常事件序列,这已足够。...这样的系统能够从异常事件序列中解读出更高层次的攻击行为,且易于维护和进化:在大部分情况下,我们只需要修改上层检测模型,使之适应当前环境即可。

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    挑战与机遇:异常检测在上网行为管理中的角色

    异常检测算法在上网行为管理软件中真是大有用途,不过也不是没有一些小挑战。大家都知道的,上网行为管理软件的目标是看管和掌控网上用户的行径,就是要确保网络稳如狗,合规规规矩矩,资源还能玩得溜。...接下来让我们来看看异常检测算法在上网行为管理软件中有哪些具体应用:安全威胁发现:用异常检测搞定,就能把网络里的怪异行为识别出来,像恶意软件传播、病毒散播、偷偷入侵什么的。...盯着用户的网络行动,只要异常检测算法一察觉不对劲的模式,就能早早地闻到安全威胁的味道。捉违规行为:对于网络行为不老实的家伙,咱的上网行为管理软件可是一把尺子。...跟得上节奏:网络环境和人的行为会随时间走着,所以,异常检测的玩意得能适应新鲜的威胁和异常情况才行。少搞错:虽说咱希望早早地发现异常,但也不能错杀无辜太多。...亲情问题:网上行为可是跟用户隐私挂钩的,所以,搞异常检测这事儿得权衡监控和隐私之间的关系,别让人觉得被捕风捉影。

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