<html>
<head>
<title>得到URL中的参数摘自 swfObject.js</title>
</head>
<body>
<div id="div1">This is my first layer</div>
<script>
function urlEncodeIfNecessary(s) {
var regex = /[\\\"<>\.;]/;
var hasBadChars = regex.exec(s) != null;
return hasBadChars && typeof encodeURIComponent != UNDEF ? encodeURIComponent(s) : s;
}
function getQueryParamValue(param){
var q = document.location.search;
if (q) {
if (/\?/.test(q)) { q = q.split("?")[1]; } // strip question mark
if (param == null) {
return urlEncodeIfNecessary(q);
}
var pairs = q.split("&");
for (var i = 0; i < pairs.length; i++) {
if (pairs[i].substring(0, pairs[i].indexOf("=")) == param) {
return urlEncodeIfNecessary(pairs[i].substring((pairs[i].indexOf("=") + 1)));
}
}
}
return "";
}
/*********url=http://localhost/test.html?videoid=1212 ********/
var videoid=getQueryParamValue("videoid");
alert(videoid);//outputs "1212"
</script>
</html>
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说明文档1 队伍简介初赛名次第42名复赛名次第22名队伍名把球给我两名队员全部来自中国科学院大学2 算法思路首先手工标记第一阶段2015年和2017的图像里的建筑物,将大图像划分成小图像,训练多个模型,识别出图像中的建筑物,不对测试集(第二阶段的图像)进行任何标注,直接在图像上预测,分别识别出2015和2017的建筑物,再将所得的两张建筑物图像相减,对结果文件进行边缘平滑和散点去除即可得出最后的结果。切割成160*160、224*224、256*256大小的小图片训练模型基于第一阶段的训练数据,分别训练了deeplabv2、resnet_fcn两个模型,分别在3种大小的图像上训练得到了5个模型(由于resnet最小图像限制为197,只用了224和256两种大小的图像),设定输出概率大于0.5判定为建筑物,小于0.5则为非建筑物未在测试数据上进行建筑物标注,线下建筑物识别准确率82%左右,经过标注,建筑物识别准确率能达到90%。复赛初始提交,泛化成绩0.742。经过数据标注和再训练,最终成绩0.829。数据增强用于模型训练阶段,数据后处理是对
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