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前言

目前,因为要做对比实验,收集了一下去雾数据集,并且建立了一个数据集的预处理工程。

这是以前我写的一个小仓库,我决定还是把它用起来,下面将展示下载的路径和数据处理的方法。 

下面的代码均可以在此找到。Auorui/img-processing-techniques: Used for data set image processing

I-HAZE

下载地址:I-HAZE.zip

具有真实朦胧和无雾霾室内图像的去雾基准,包含 35 对朦胧和相应的无雾(地面实况)室内图像。实际下载下来只有30对。

这属于是一个小的室内数据集,下载之后,文件夹名为:I-HAZY NTIRE 2018, 这里我们手动改为I_HAZY_NTIRE_2018。避免出现路径找不到的问题。

# 下载之后,文件夹名为:I-HAZY NTIRE 2018, 这里我们手动改为I_HAZY_NTIRE_2018
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
I_HAZY_NTIRE_2018- GT- hazy请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
01_indoor_hazy.jpg -----> 1.png
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutildef multi_makedirs(*args):"""该函数将会放入在https://github.com/Auorui/img-processing-techniques下的 utils 文件夹当中, 以后将会多次使用为给定的多个路径创建目录, 如果路径不存在, 则创建它"""for path in args:if not os.path.exists(path):os.makedirs(path)def batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(target_path,save_path,start_index=None,file_ext=None,preview=True,
):file_list = natsorted(os.listdir(target_path))nums_file = len(file_list)start_index = start_index if start_index is not None else 1for i in range(nums_file):file_extension = Path(file_list[i]).suffix if file_ext is None else file_extnew_file_name = f"{start_index}{file_extension}"start_index += 1new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)file_path = os.path.join(target_path, file_list[i])if not preview:shutil.copy(file_path, new_file_path)print(f"Copied: {file_path} -> {new_file_path}")if __name__=="__main__":# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview = False# 起始数字, 如果为None, 默认从 1 开始start_index = 1# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀file_ext = '.png'# 目标文件夹路径target_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018'# 防止修改错误, 完成修改之后保存到其他文件夹当中,最后删除原来文件夹,复制到文件夹下(该操作建议手动)save_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018\cache\GT'save_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\I_HAZY_NTIRE_2018\cache\hazy'target_gt_path = os.path.join(target_path, 'GT')target_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')# os.makedirs(save_gt_path, exist_ok=True)# os.makedirs(save_hazy_path, exist_ok=True)multi_makedirs(save_gt_path, save_hazy_path)batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(target_gt_path, save_gt_path,start_index=start_index, file_ext=file_ext, preview=preview)batch_process_I_HAZY_NTIRE_2018(target_hazy_path, save_hazy_path,start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)

O-HAZE

下载地址:O-HAZE

该数据库由成对的真实朦胧和相应的无朦胧图像组成。在实践中,朦胧图像是在真实雾霾存在的情况下由专业雾霾机生成的,O-HAZE 包含 45 个不同的户外场景,描绘了在无雾和雾霾条件下、在相同照明参数下录制的相同视觉内容。

总计共45对,操作方式同I-HAZE相同,只用换个地址就可以了。

Dense_Haze_NTIRE19  

下载地址:Dense_Haze_NTIRE19.zip

一种新的去雾数据集。Dense-Haze 以密集均匀的朦胧场景为特征,包含 33 对真实朦胧和对应的各种户外场景的无雾图像。朦胧场景是通过引入由专业雾霾机生成的真实雾霾来录制的。朦胧和无朦胧的相应场景包含在相同的照明参数下捕获的相同视觉内容。

下载下来实际一共为55对,是一个室外场景,可见度很低的数据集。

# 下载之后,文件夹名为:Dense_Haze_NTIRE19
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
Dense_Haze_NTIRE19- GT- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
01_GT.png -----> 1.png
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirsdef batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(target_path,save_path,start_index=None,file_ext=None,preview=True,
):file_list = natsorted(os.listdir(target_path))nums_file = len(file_list)start_index = start_index if start_index is not None else 1for i in range(nums_file):file_extension = Path(file_list[i]).suffix if file_ext is None else file_extnew_file_name = f"{start_index}{file_extension}"start_index += 1new_file_path = os.path.join(save_path,new_file_name)file_path = os.path.join(target_path,file_list[i])if not preview:shutil.copy(file_path, new_file_path)print(f"Copied: {file_path} -> {new_file_path}")if __name__=="__main__" :# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview=False# 起始数字, 如果为None, 默认从 1 开始start_index=1# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀file_ext='.png'# 目标文件夹路径target_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19'# 防止修改错误, 完成修改之后保存到其他文件夹当中,最后删除原来文件夹,复制到文件夹下(该操作建议手动)save_gt_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19\cache\GT'save_hazy_path=r'F:\dataset\Dehazy\Dense_Haze_NTIRE19\cache\hazy'target_gt_path=os.path.join(target_path,'GT')target_hazy_path=os.path.join(target_path,'hazy')# os.makedirs(save_gt_path, exist_ok=True)# os.makedirs(save_hazy_path, exist_ok=True)multi_makedirs(save_gt_path,save_hazy_path)batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(target_gt_path,save_gt_path,start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)batch_process_Dense_Haze_NTIRE19(target_hazy_path,save_hazy_path,start_index=start_index,file_ext=file_ext,preview=preview)

RS-Hazy

下载地址:data - Google Drive(百度云:RS-Hazy)

这是一个带有云雾的遥感图像,因为这部分很早之前就下载下来了,数据处理的部分已经找不到了,因为实在是太大了(40G左右),这里大家就慢慢下载吧。

实际上这个也是合成图像,原理应该还是用的是大气散射模型生成的(没怎么注意看)应该是根据这个遥感的内参生成的(不了解我自己猜测的)。但我其实有一套比他这个更好的生成云雾的方法。

RESIDE-standard

下载地址:李博义 - 对单张图像去雾及其他进行基准测试

RESIDE 突出显示了不同的数据源和图像内容,并分为五个子集,每个子集用于不同的训练或评估目的。

请一定一定注意,如果下方百度云链接打不开,请新开一个网页复制到地址栏再试试。

ITS (Indoor Training Set)

(Dropbox): https://bit.ly/3iwHmh0

(Baidu Yun):http://tinyurl.com/yaohd3yv  Passward: g0s6

建议大家用百度云下载,我挂上Dropbox,但又太大了下载不下来。

这个我发现问题有点多啊,它这个是1399张清晰图像,但又有13990张有雾图像,相当于是每张清晰图像对应了10张模糊图像,但不管是写dataset还是将清晰图像每张复制10份都相当的麻烦。

并且我发现这10张图像的雾度都差不多,所幸就直接随机10抽1。并且由于这里的数量还算充足,我们就划分一下训练验证测试集。

# ITS (Indoor Training Set)
# 下载的时候文件夹名为 ITS_v2
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
ITS_v2- clear- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
hazy: 1_1_0.90179.png -----> 1_1.pngclear 是按照我们的目标格式来的
"""
# 先修改 ./ITS_v2/hazy下文件的命名格式, 直接在原有基础上修改
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirs
from math import ceil
import randomdef SearchFileName(target_path, file_ext='.png'):"""该函数将会放入在https://github.com/Auorui/img-processing-techniques下的 utils 文件夹当中, 以后将会多次使用仅仅搜索目标文件夹下合适格式的文件名"""all_files = os.listdir(target_path)png_files = [file for file in all_files if file.lower().endswith(file_ext)]sorted_png_files = natsorted(png_files)return sorted_png_filesdef batch_process_ITS_v2_hazy(target_path,file_ext=None,preview=True,
):file_name_list = SearchFileName(target_path)nums_file = len(file_name_list)for i in range(nums_file):file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_ext# 1399_8_0.74031  ----->  1399_8file_name_no_suffix = os.path.splitext(file_name_list[i])[0].split('_')new_name = file_name_no_suffix[0] + "_" + file_name_no_suffix[1]new_file_name = f"{new_name}{file_extension}"old_file_path=os.path.join(target_path, file_name_list[i])new_file_path=os.path.join(target_path, new_file_name)if not preview:os.rename(old_file_path, new_file_path)print(f"Renamed: {file_name_list[i]} -> {new_file_name}")def divide_ITS_v2_dataset(target_path,save_path,train_ratio,val_ratio,shuffle=True,preview=True,
) :original_gt_path = os.path.join(target_path, 'clear')original_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')save_train_path = os.path.join(save_path, "train")save_val_path = os.path.join(save_path, "val")save_test_path = os.path.join(save_path, "test")train_txt_path = os.path.join(save_path, "train.txt")val_txt_path = os.path.join(save_path, "val.txt")test_txt_path = os.path.join(save_path, "test.txt")multi_makedirs(os.path.join(save_train_path, "GT"), os.path.join(save_train_path, 'hazy'),os.path.join(save_val_path, "GT"), os.path.join(save_val_path, 'hazy'),os.path.join(save_test_path, "GT"), os.path.join(save_test_path, 'hazy'),)file_name_list = SearchFileName(original_gt_path)if shuffle:random.shuffle(file_name_list)nums_file = len(file_name_list)train_nums = ceil(nums_file * train_ratio)if train_ratio + val_ratio == 1.:val_nums = nums_file - train_numstest_nums = 0else:val_nums = ceil(nums_file * val_ratio)test_nums = nums_file-(train_nums+val_nums)print(f"划分数据集数量, 总数{nums_file}, train:{train_nums}, test:{val_nums}, test:{test_nums}")total = total1 = total2 = 1for i in range(train_nums):image_gt_name = file_name_list[i]image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1, 10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"a_gt_path = os.path.join(original_gt_path, image_gt_name)a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path, image_hazy_name)save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path, "GT", image_gt_name)save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path, "hazy", image_gt_name)if not preview:shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)with open(train_txt_path, 'a') as train_txt_file:train_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0] +'\n')print(f"{total} train: {i + 1}\n"f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")total += 1for i in range(train_nums, nums_file):if i < train_nums + val_nums:image_gt_name = file_name_list[i]image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1,10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"a_gt_path = os.path.join(original_gt_path,image_gt_name)a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path,image_hazy_name)save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path,"GT",image_gt_name)save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path,"hazy",image_gt_name)if not preview:shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)with open(val_txt_path, 'a') as val_txt_file :val_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0]+'\n')print(f"{total} val: {i+1}\n"f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")total1 += 1else:image_gt_name = file_name_list[i]image_hazy_name = f"{image_gt_name.split('.')[0]}_{random.randint(1,10)}.{image_gt_name.split('.')[1]}"a_gt_path = os.path.join(original_gt_path,image_gt_name)a_hazy_path = os.path.join(original_hazy_path,image_hazy_name)save_new_path_gt = os.path.join(save_train_path,"GT",image_gt_name)save_new_path_hazy = os.path.join(save_train_path,"hazy",image_gt_name)if not preview:shutil.copy(a_gt_path, save_new_path_gt)shutil.copy(a_hazy_path, save_new_path_hazy)with open(test_txt_path, 'a') as test_txt_file :test_txt_file.write(image_gt_name.split('.')[0]+'\n')print(f"{total2} test: {i+1}\n"f"{a_gt_path} ----> {save_new_path_gt}\n"f"{a_hazy_path} ----> {save_new_path_hazy}")total2 += 1if __name__=="__main__":def rename_ITS_v2_hazy() :# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview=True# 目标文件夹路径original_hazy_path=r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2\hazy'# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀file_ext='.png'batch_process_ITS_v2_hazy(original_hazy_path,file_ext,preview)# 先运行这个代码, 完了之后注释掉, 再运行下面代码, 参数直接在函数内部修改# rename_ITS_v2_hazy()# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview = False# 训练集比例train_ratio = 0.7# 验证集比例,剩下的就是测试集比例,如果train_ratio + val_ratio = 1. ,则不划分测试集val_ratio = 0.2# 是否打乱数据集划分顺序shuffle = Trueoriginal_path = r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2'save_path = r'F:\dataset\Dehazy\ITS_v2\cache'divide_ITS_v2_dataset(original_path, save_path, train_ratio, val_ratio,shuffle=shuffle, preview=preview)

HSTS(Hybrid Subjective Testing Set)

(Dropbox) https://bit.ly/394pcAm

(Baidu Yun)https://pan.baidu.com/s/1cl1exWnaFXe3T5-Hr7TJIg Passward: vzeq

这个我简单的看了一下,只有十张图片而已,我感觉没必要单独弄,这里可以讲其放到室外场景当中去。

SOTS-indoor

(Dropbox): https://bit.ly/2XZH498

(Baidu Yun): https://pan.baidu.com/share/init?surl=SSVzR058DX5ar5WL5oBTLg Passward: s6tu

这个就又跟上面的十选一是一样的。但因为gt图像只有50张,对应的合成雾图总计500张,所以,这里我们就直接扩充一下(太让人头疼了)。

# SOTS 的 indoor, gt图像50张, hazy图像500张, 跟ITS一样, 一张 gt 对应十张合成 hazy
""" https://github.com/Auorui/img-processing-techniques
SOTS/indoor- gt- hazy
请注意,在去雾当中我个人习惯使用png格式的图片,如果要保留原来格式的,请注意修改格式是否正确
hazy: 1400.png -----> 1400_1.png、1400_2.png、1400_3.png...
"""
import os
from pathlib import Path
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileNamedef batch_process_SOTS_indoor(target_path,save_path,file_ext=None,preview=True,
):file_name_list = SearchFileName(target_path)nums_file = len(file_name_list)for i in range(nums_file):file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_extimage_file_name = file_name_list[i]original_file_path = os.path.join(target_path, image_file_name)for j in range(1, 11):  # 复制10份,从1到10new_file_name = f"{file_name_list[i].split('.')[0]}_{j}{file_extension}"new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)if not preview:shutil.copy2(original_file_path, new_file_path)print(f"Copying {original_file_path} to {new_file_path}")if __name__=="__main__":# 后缀名, 如果为None, 就使用原来的后缀file_ext = '.png'# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview = Falseoriginal_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\indoor\gt'save_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\indoor\GT'multi_makedirs(save_path)batch_process_SOTS_indoor(original_path, save_path, file_ext=file_ext, preview=preview)

SOTS-outdoor

下载地址同上。数据集中清晰图共492张,合成图共500张,合成图中有一些重合的,我一张一张找出来的。所以修正过后共计492对。

""" 数据集中清晰图共492张,合成图共500张,合成图中有一些重合的,我一张一张找出来的。所以修正过后共计492对。
SOTS/indoor- GT- hazy
"""
import os
from pathlib import Path
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileNamedef batch_process_SOTS_outdoor(target_path,save_path,start_index=1,file_ext=None,search='.jpg',preview=True,
):file_name_list = SearchFileName(target_path, search)nums_file = len(file_name_list)start_index=start_index if start_index is not None else 1for i in range(nums_file):file_extension = Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_extimage_file_name = file_name_list[i]original_file_path = os.path.join(target_path, image_file_name)new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)if not preview :shutil.copy(original_file_path, new_file_path)print(f"Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")start_index += 1if __name__=="__main__":# 建议先进行预览 True, 避免出错, 确定没问题后改为Falsepreview = Falsetarget_path = r"F:\dataset\Dehazy\SOTS\outdoor"save_path = r'F:\dataset\Dehazy\SOTS\outdoor\cache'save_gt_path = os.path.join(save_path, 'GT')save_hazy_path = os.path.join(save_path, 'hazy')multi_makedirs(save_hazy_path, save_gt_path)target_gt_path=os.path.join(target_path, 'gt')target_hazy_path = os.path.join(target_path, 'hazy')batch_process_SOTS_outdoor(target_gt_path, save_gt_path, file_ext='.png',search='.png', preview=preview)batch_process_SOTS_outdoor(target_hazy_path, save_hazy_path, file_ext='.png',search='.jpg', preview=preview)

RESIDE-β

下载地址:RESIDE-β

这里面,只有OST可以使用,另外两个一个是下载不下来,一个是没有对比的标准图。所以这里只做了OST。

OTS (Outdoor Training Set)

(Dropbox): https://bit.ly/3k8a0Gf 

(Baidu Yun): https://pan.baidu.com/s/1YMYUp5P6FpX_5b7emjgrvA Passward: w54h

这个更是重量级,一张清晰图对应35张,简直...

还有它hazy文件夹下不是放的全部,分成了4个文件夹,数据清洗真麻烦。

这里我将4个part文件夹都归到了hazy当中,clear每隔35命名一次

# 一张清晰图对应35张, hazy文件夹下不是放的全部,分成了4个part文件夹, 清洗数据很麻烦
"""
OTS_BETA- clear- hazy- part1- part2- part3- part4
4个part文件夹都归到hazy当中, 总计72135, clear每隔三十五进行一次命名, 若是每张扩充到35就太大了,
所以我准备还是将其写到dataset会更好
"""
import os
from pathlib import Path
from natsort import natsorted
import shutil
from utils import multi_makedirs, SearchFileNamedef batch_rename_hazy_file(target_path,save_path,start_index=None,file_ext=None,search='.jpg',preview=True,
):file_name_list = []for i in range(1, 5):target_part_path = os.path.join(target_path, f"part{i}")file_name_list.append(SearchFileName(target_part_path, search))# print(flattened_list, nums_file)start_index = start_index if start_index is not None else 1for i in range(1, 5):target_part_path = os.path.join(target_path, f"part{i}")flattened_list = file_name_list[i - 1]nums_file = len(flattened_list)for j in range(nums_file):file_extension = Path(flattened_list[j]).suffix if file_ext is None else file_extimage_file_name = flattened_list[j]original_file_path = os.path.join(target_part_path, image_file_name)new_file_name = f"{start_index}{file_extension}"new_file_path = os.path.join(save_path, new_file_name)if not preview:shutil.copy(original_file_path, new_file_path)print(f"Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")start_index += 1def batch_rename_GT_file(target_path,save_path,start_index=None,file_ext=None,search='.jpg',preview=True,
):file_name_list = SearchFileName(target_path, search)nums_file=len(file_name_list)print(nums_file)start_index=start_index if start_index is not None else 1for i in range(nums_file):file_extension=Path(file_name_list[i]).suffix if file_ext is None else file_extoriginal_file_path = os.path.join(target_path, file_name_list[i])new_file_name=f"{start_index}{file_extension}"new_file_path=os.path.join(save_path, new_file_name)if not preview :shutil.copy(original_file_path,new_file_path)print(f"{i+1} Copied: {original_file_path} -> {new_file_path}")start_index+=35if __name__=="__main__":def process_hazy():preview = Truefile_ext = '.png'search='.jpg'target_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\haze'save_hazy_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\hazy'multi_makedirs(save_hazy_path)batch_rename_hazy_file(target_hazy_path, save_hazy_path,file_ext=file_ext, search=search, preview=preview)def process_GT():preview = Falsefile_ext = '.png'search='.jpg'target_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\clear'save_gt_path = r'F:\dataset\Dehazy\OTS_BETA\GT'multi_makedirs(save_gt_path)batch_rename_GT_file(target_gt_path, save_gt_path,file_ext=file_ext, search=search, preview=preview)# process_hazy()process_GT()

 后面还有再更。

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创建 登录窗口LoginWnd.cs 绑定 登录窗口LoginWnd.cs 编写 登录窗口LoginWnd.cs using UnityEngine; using UnityEngine.UI; //输入文本 命名空间 //功能 : 登录注册窗口 public class LoginWnd : MonoBehaviour{public InputField iptAcct;public InputField iptPass;public …

西门子【Library of General Functions (LGF) for SIMATIC S7-1200 / S7-1500】

文章目录 概要整体架构流程技术名词解释技术细节小结 概要 通用函数库 (LGF) 扩展了 TIA Portal 中用于 PLC 编程的 STEP 7 指令&#xff08;数学函数、时间、计数器 等&#xff09;。该库可以不受限制地使用&#xff0c;并包含 FIFO 、搜索功能、矩阵计算、 astro 计…

每日一刷——1.20——准备蓝桥杯

链接&#xff1a;登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网 来源&#xff1a;牛客网 题目一 请统计某个给定范围[L, R]的所有整数中&#xff0c;数字2出现的次数。 比如给定范围[2, 22]&#xff0c;数字2在数2中出现了1次&#xff0c;在数12中出现1次&#xff0c;在数20中出现1次&a…

会议签到系统的架构和实现

会议签到系统的架构和实现 摘要:通过定制安卓会议机开机APP呈现签到界面&#xff0c;并且通过W/B结构采集管理签到信息&#xff0c;实现会议签到的功能。为达到此目标本文将探讨使用Redis提供后台数据支持&#xff1b;使用SocketIo处理适时消息&#xff1b;使用Flask进行原型开…

c++ 与 Matlab 程序的数据比对

文章目录 背景环境数据保存数据加载 背景 ***避免数据精度误差&#xff0c;快速对比变量 *** 环境 c下载 https://github.com/BlueBrain/HighFive 以及hdf5库 在vs 中配置库 数据保存 #include <highfive/highfive.hpp> using namespace HighFive;std::string fil…

OSS使用签名URL上传(返回前端上传地址)- NodeJS

使用过程 使用PUT方式的签名URL上传文件的过程如下&#xff1a; 代码示例 文件拥有者生成PUT方法的签名URL const OSS require("ali-oss");// 获取签名URL const client await new OSS({accessKeyId: yourAccessKeyId,accessKeySecret: yourAccessKeySecret,buc…

使用 div 自定义 input 和 textarea

1. 为什么要自定义呢&#xff1f; 原生的 input 和 textarea 在某些特定场景下存在功能或兼容性限制&#xff0c;因此使用 div 元素自定义实现&#xff0c;突破原生输入框在样式、功能、兼容性上的限制。 1、解决火狐浏览器换行问题 某些版本的火狐浏览器中&#xff0c;原生…

Golang的网络编程安全

Golang的网络编程安全 一、Golang网络编程的基本概念 作为一种现代化的编程语言&#xff0c;具有优秀的并发特性和网络编程能力。在Golang中&#xff0c;网络编程是非常常见的需求&#xff0c;可以用于开发各种类型的网络应用&#xff0c;比如Web服务、API服务、消息队列等。Go…

Python新春烟花

目录 系列文章 写在前面 技术需求 完整代码 下载代码 代码分析 1. 程序初始化与显示设置 2. 烟花类 (Firework) 3. 粒子类 (Particle) 4. 痕迹类 (Trail) 5. 烟花更新与显示 6. 主函数 (fire) 7. 游戏循环 8. 总结 注意事项 写在后面 系列文章 序号直达链接爱…

vscode 设置

一、如何在vscode中设置放大缩小代码 1.1.文件—首选项——设置 1.2.在搜索框里输入“Font Ligatures”&#xff0c;然后点击"在settings.json中编辑" 1.3.在setting中&#xff08;"editor.fontLigatures":前&#xff09;添加如下代码 "editor.mous…

航电系统路线规划克隆核心技术!

一、航电系统 航电系统&#xff08;Avionics System&#xff09;是民用飞机的“大脑”与“神经”&#xff0c;分为航电核心处理与数据传感两个部分。航电核心处理系统采用综合模块化、开放式系统结构&#xff0c;为飞机提供公共计算、网络通信和接口、飞行管理、显示与告警、机…

OSCP - Proving Grounds - BullyBox

主要知识点 如果发现有域名&#xff0c;则可以加入/etc/hosts后重新执行nmap,nikto等扫描dirsearch的时候可以使用完整一些的字典文件&#xff0c;避免漏掉信息.git dump 具体步骤 执行nmap 扫描&#xff0c;发现 80和22端口开放,访问后发现被重定向到 bullybox.local Star…

【计算机网络】传输层协议TCP与UDP

传输层 传输层位于OSI七层网络模型的第四层&#xff0c;主要负责端到端通信&#xff0c;可靠性保障&#xff08;TCP&#xff09;&#xff0c;流量控制(TCP)&#xff0c;拥塞控制(TCP)&#xff0c;数据分段与分组&#xff0c;多路复用与解复用等&#xff0c;通过TCP与UDP协议实现…