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【初学者笔记】前端图表库 GoJs 入门

// 初始化gojs initGoJs() { // 将 gojs 挂载到 div 上 ,canvas 的大小由 div 的宽高决定 this.diagram = $(go.Diagram...Panel.Grid: 仅用于绘制常规的线条图案,元素必须是用于描述重复行的形状。 Panel.Link: 仅供 Link 部件和 Link Adornments 使用。...通过常规方式 一个图形可以看做由节点和连线组成,在 GoJs 中,图形元素是 GraphObject,我们可以使用常规方式创建节点: <!...模板(Template) 虽然 go.GraphObject.make 创建图形的方式简单了许多,但是如果要创建很多的 Node,而不同的 Node 之间结构相同,通过上面的方式,扔需要书写大量的重复代码...BackgroundContextClicked 当在图的背景中而不是在零件的背景中发生鼠标右键单击时;如果进行任何更改,请启动并提交自己的事务。

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iOS多边形马赛克的实现(上)

转换部分代码如下 拿到图像的原始rgb数据之后我们进行第一步图片预处理,主要是根据原图生成一张大小相等的马赛克全图以后续涂抹时使用,步骤如下:根据马赛克单元格的宽高计算出图像总的马赛克行数和列数...在touchMove时重复上面2、3两个步骤,将一个个圆形马赛克沿着手指移动的轨迹均匀的“贴”上去,就实现了手指涂抹产生马赛克画笔的效果。 多边形马赛克 回到我们的主题。...为了考虑算法的通用性,以便于用独立素材的模式实现各种图案的平铺。我把过程拆解为以下几个步骤 找到最小重复单元 比如六边形的最小平铺单元是六边形本身,而直角三角形的最小重复单元是一个正方形。...考虑到平铺单元本身会缩放以实现不同大小的马赛克,这里间距的参数需定义为一个以最小重复单元实际宽高为基准的相对值。...如等边六边形的横向间距是最小重复单元宽度的1.5倍,纵向间距是高度的0.5倍;而直角三角形的横向、纵向间距和单元本身的宽高相等,因此都设置为1。

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    Object Detection系列(二) SPP-Net

    那么能不能只通过一次卷积计算就完成整张图像的特征提取工作呢?这就是SPP-Net的主要贡献,也是在R-CNN之后的很多网络结构的统一目标——如何共享卷积计算。...因为它充分利用了卷积计算,也就是每张图片只卷积一次,但是这种改进带来了一个新的问题,由于ss算法生成的推荐框尺度是不一致的,所以在cov5上提取到的特征尺度也是不一致的,这样是没有办法做全尺寸卷积的(Alexnet...如何共享卷积计算 在上面这个图中,说明了R-CNN与SPP-Net的区别,R-CNN的卷积神经网络的输入是ss生成的建议区域(经过尺寸的归一化),而SPP-Net的中的卷积神经网络的输入是整幅图,经过卷积特征提取后...这里有一个问题是一张图经过卷积之后图像的尺寸会发生变化,那么在原图上生成的ss区域,没有办法直接扣在Conv5层上,所以需要做一下坐标变换,使之适应Conv5层的宽高尺寸。...坐标变换 在CNN中特征的宽和高发生变化是因为步长的选取,当步长选择为2时,图像的宽高尺寸会变为原来的一半,那么对于在建议区域内的一个点(x,y),对应的Conv5层上的位置(x’,y’),应该满足如下关系

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    Object Detection系列(二) SPP-Net

    那么能不能只通过一次卷积计算就完成整张图像的特征提取工作呢?这就是SPP-Net的主要贡献,也是在R-CNN之后的很多网络结构的统一目标——如何共享卷积计算。...如何共享卷积计算 在上面这个图中,说明了R-CNN与SPP-Net的区别,R-CNN的卷积神经网络的输入是ss生成的建议区域(经过尺寸的归一化),而SPP-Net的中的卷积神经网络的输入是整幅图,...这里有一个问题是一张图经过卷积之后图像的尺寸会发生变化,那么在原图上生成的ss区域,没有办法直接扣在Conv5层上,所以需要做一下坐标变换,使之适应Conv5层的宽高尺寸。...坐标变换 在CNN中特征的宽和高发生变化是因为步长的选取,当步长选择为2时,图像的宽高尺寸会变为原来的一半,那么对于在建议区域内的一个点(x,y),对应的Conv5层上的位置(x’,y’),应该满足如下关系...而R-NN需要47s,这就是共享卷积计算带来的速度上的提升,也是SPP-Net最重要的贡献;最后一个指标,SPP-Net的mAP相比R-CNN反而更低了,这是因为SPP-Net的结构无法fintune卷积层

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    深度学习目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net

    那么能不能只通过一次卷积计算就完成整张图像的特征提取工作呢?这就是SPP-Net的主要贡献,也是在R-CNN之后的很多网络结构的统一目标——如何共享卷积计算。...如何共享卷积计算 ?...这里有一个问题是一张图经过卷积之后图像的尺寸会发生变化,那么在原图上生成的ss区域,没有办法直接扣在Conv5层上,所以需要做一下坐标变换,使之适应Conv5层的宽高尺寸。...坐标变换 在CNN中特征的宽和高发生变化是因为步长的选取,当步长选择为2时,图像的宽高尺寸会变为原来的一半,那么对于在建议区域内的一个点(x,y),对应的Conv5层上的位置(x’,y’),应该满足如下关系...上面这张图说明了下SPP-Net与R-CNN的性能对比,其中训练时间SPP-Net需要25个小时,而R-CNN需要84小时;单张图片的测试时间SPP-Net只需要2.3s,而R-NN需要47s,这就是共享卷积计算带来的速度上的提升

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    目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享

    那么能不能只通过一次卷积计算就完成整张图像的特征提取工作呢?这就是SPP-Net的主要贡献,也是在R-CNN之后的很多网络结构的统一目标——如何共享卷积计算。...如何共享卷积计算 在上面这个图中,说明了R-CNN与SPP-Net的区别,R-CNN的卷积神经网络的输入是ss生成的建议区域(经过尺寸的归一化),而SPP-Net的中的卷积神经网络的输入是整幅图,...这里有一个问题是一张图经过卷积之后图像的尺寸会发生变化,那么在原图上生成的ss区域,没有办法直接扣在Conv5层上,所以需要做一下坐标变换,使之适应Conv5层的宽高尺寸。...坐标变换 在CNN中特征的宽和高发生变化是因为步长的选取,当步长选择为2时,图像的宽高尺寸会变为原来的一半,那么对于在建议区域内的一个点(x,y),对应的Conv5层上的位置(x’,y’),应该满足如下关系...而R-NN需要47s,这就是共享卷积计算带来的速度上的提升,也是SPP-Net最重要的贡献;最后一个指标,SPP-Net的mAP相比R-CNN反而更低了,这是因为SPP-Net的结构无法fintune卷积层

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    Android绘图Canvas十八般武器之Shader详解及实战篇(上)

    然后在它的onDraw()方法中画一个矩形,并且设置画笔的Shader为BitmapShader,Shader的tiling模式为CLAMP....我们在代码中以CustomView的宽高画一个矩形,并以上面的图片作为贴图纹理,效果如下: 效果图: 好像和原图有点不一样? 红框外面的是什么?...MIRROR 这个模式能够让纹理以镜像的方式在X和Y方向复制。 这个模式很容易理解大家看图。...大家有没有觉得Repeat模式特别有用呢?一张图就铺满整个空间。 混合双打 上面讲过的内容都是针对XY方向为同一种模式。能不能混合使用呢?...关键一点,我们需要对原始的bitmap进行尺寸的调整,使得它的宽高至少要等于圆形的半径。 好了,编写代码.

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    ps快捷键

    【Q】 标准屏幕模式、带有菜单栏的全屏模式、全屏模式 【F】 临时使用移动工具 【Ctrl】 临时使用吸色工具 【Alt】 临时使用抓手工具 【空格】 打开工具选项面板【Enter】 快速输入工具选项...如何新建文件夹: 1)文件菜单下有一个新建,快捷键是 Ctrl + N 。 2)按住Ctrl 键在编辑区空白处双击鼠标左键。 图像大小:是指存盘时占用磁盘空间的大小。 宽高常用的像素是厘米。...位图权色:这两种是针对于黑白图像进行操作。 LAB颜色模式:它也称作介质模式,它可以在任何模式之间转换。 如何设置前、背景色? 1)直接在色块上点击出现实色器,通过点击拖动可以选择颜色种类。...如何更改笔刷? 后面的切换画笔调板。 画笔预设后面的动态形状都取消勾选,它就规格了。 硬度:硬度值越大,笔刷的边缘越实,硬度越小,笔刷的边缘越虚化。 笔刷间距:调大可以变成不连续的。 如何定义画笔?...【Q】 标准屏幕模式、带有菜单栏的全屏模式、全屏模式 【F】 临时使用移动工具 【Ctrl】 临时使用吸色工具 【Alt】 临时使用抓手工具 【空格】 打开工具选项面板 【Enter】 快速输入工具选项

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    Haar-like特征提取原理

    比较特殊的一点是,当一次遍历结束后,窗口将在宽度或长度上成比例的放大,再重复之前遍历的步骤,直到放大到最后一个比例后结束。 那么可以放大的比例系数如何确定呢?...{win}} Kh=hIhwinKh=hIhwin K_{h}=\frac{h_{I}}{h_{win}} 其中wIwIw_{I}和hIhIh_{I}是整个图像的宽高,wwinwwinw..._{win}和hwinhwinh_{win}是haar窗口的初始宽高,可以放大的倍数为Kw⋅KhKw⋅KhK_{w}\cdot K_{h}。...Haar的总维度应该是每一种窗口产生的维度的和; 而每一种窗口产生的维度又是它遍历所有比例之后的维度和; 一个窗口固定一个比例时的维度就是滑动遍历整个图像所产生的维度和。...【图像处理】计算Haar特征个数这篇博客中给出了详细的计算过程,在这里就不做重复了。

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    Adobe国际认证教程|如何在 Photoshop 中模拟 3D 渲染?

    进行圆柱选择 Hope 表示,对于人造 3D 效果来说,一个好的选择是圆柱形的,并且具有贯穿整个选择长度的明显高光。在图像中识别出该区域后,选择套索工具。...您可以尝试使用较小的画笔(Hope 对大小为 300 的画笔进行了一些调整),但请注意:较小的画笔更难控制。完成后,按 OK。...放置并重复 在图像中四处移动形状,直到您喜欢它的位置,并按照您认为合适的方式旋转它(编辑 > 自由变换)。...正是明显的阴影和高光使您的形状看起来具有立体感。使用工具栏的减淡和加深工具增强它们。 希望在躲避高光和燃烧阴影之间交替。...“我喜欢在选区的侧面燃烧阴影,因为它看起来不会太暗而不能成为 3D 形状,”她说。“我会在我的主题后面烧掉一些区域,以确保我的选择与图像的上下文一致。”

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    鸿蒙开发实战案例:橡皮擦案例

    效果图预览使用说明页面底部左侧展示涂鸦和橡皮擦按钮,点击可以切换选中状态和当前的绘制模式,右侧为线宽列表,点击可以修改绘制时的轨迹宽度。...在图片上触摸并拖动手指,可以绘制路径,涂鸦模式时绘制橙色线条,橡皮擦模式时擦除线条。...this.rootRenderNode.clearChildren(); } } }创建自定义节点容器组件NodeContainer,接收MyNodeController的实例,组件的宽高为图片加载完成后实际内容区域的宽高...== undefined) { // NodeContainer的宽高设置为图片成功加载后实际绘制的尺寸 this.nodeContainerWidth = px2vp...this.isClear) { // SRC_OVER类型,将源像素(新绘制内容)按照透明度与目标像素(下层图像)进行混合,覆盖在目标像素(下层图像)上 this.currentNodeDraw.blendMode

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    干货 | 高频多因子存储的最佳实践

    10分钟级10000个因子存储方案对比 本案例使用9块HDD硬盘进行测试。 因子数据在实际存储时通常会有宽表和单值模型两种选择。...因子写入 宽表模式在数据写入速度上优于单值模式,存储空间上略优于单值模式。需要注意的是,由于此处因子值用的是随机浮点数,几乎没有重复,所以压缩比很低。...1、新增因子:在新增因子的场景,窄表模式只需要进行 Insert 操作,将新增因子数据写入;而宽表模式需要先进行addColumn 操作,然后更新新增因子列数据,DolphinDB 目前的更新机制是重写...而宽表模式在当前设计下,如果要更新一列因子数据,需要把所有的分区数据全部重写,所以耗时非常长。 2、更新因子:量化投研中,重新计算因子数据是常见的场景。...根据窄表模式下的分区规则,对指定因子数据更新时,可以精确定位到因子所在分区,并进行修改,所以耗时在秒级;而宽表模式的更新方式如上节所述原因,耗时非常长。

    1.8K20

    「Adobe国际认证」Adobe PS软件,内容识别修补和移动

    旧版:有关使用 Photoshop CS6 之前版本中的修补工具的信息,请参阅底部修补区域教程。 1.在工具栏中,按住污点修复画笔 ,然后选择修补工具 。...您可以在两个模式中使用内容识别移动工具: 使用移动模式将对象置于不同的位置(在背景相似时最有效)。 使用扩展模式扩展或收缩头发、树或建筑物等对象。...若要完美地扩展建筑对象,请使用在平行平面(而不是以一定角度)拍摄的照片。 1.在工具栏中,按住污点修复画笔 并选择内容识别移动工具 。...2.在选项栏中,执行以下操作: 模式使用移动模式将选定的对象置于不同的位置。使用“扩展”模式扩展或收缩对象。 结构输入一个 1 到 7 之间的值,以指定修补在反映现有图像图案时应达到的近似程度。...注意:“透明”选项非常适用于具有清晰分明纹理的纯色背景或渐变背景(如一只小鸟在蓝天中翱翔)。 5。若要控制粘贴的区域以怎样的速度适应周围的图像,请调整扩散滑块。

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    深入浅出卷积神经网络及实现!

    如何对像素的阵列进行特征的提取其实就是卷积神经网络要干的事情。 ? 图2 再看图3,我们发现X即使进行了旋转,但是绿、橙、紫框标记的区域在两张图中还是一致的,某种程度上,这其实就是X的特征。 ?...卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。...在卷积层块中输入的高和宽在逐层减小。卷积层由于使用高和宽均为5的卷积核,从而将高和宽分别减小4,而池化层则将高和宽减半,但通道数则从1增加到16。...VGG这种高和宽减半以及通道翻倍的设计使得多数卷积层都有相同的模型参数尺寸和计算复杂度。 VGG:通过重复使⽤简单的基础块来构建深度模型。...卷积层保持输入的高和宽不变,而池化层则对其减半。VGG和AlexNet的网络图对比如下: ? ? 小结:VGG-11通过5个可以重复使用的卷积块来构造网络。

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    Flutter 自定义 View 介绍

    4.isComplex:是否复杂的绘制,如果是,Flutter会应用一些缓存策略来减少重复渲染的开销。...可以看到,绘制时我们需要提供前景或者背景画笔,两者也可以同时提供, 我们的画笔需要继承 CustomPainter 类,我们在画笔类中实现真正的绘制逻辑。...size尺寸最好给定,计算一下布局的宽高,设定一下。 Canvas 顾名思义画布的意思,我们绘制布局当然是在一张画布上进行绘制,画布为我们绘制图形提供了很多方法。...(熟悉画布的就无需再看了) //包含了常规图形(具体参数不做介绍) drawLine | 画线 drawPoint | 画点 drawPath | 画路径 drawImage | 画图像...,在Paint中, 我们可以配置画笔的各种属性如粗细、颜色、样式等。

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    Fabric.js 橡皮擦的用法(包含恢复功能)

    同时最好了解基础画笔的用法 《Fabric.js 基础画笔的用法 BaseBrush》。 本文使用的是 Fabric 5.2 版本。 敲敲代码 本文使用原生三件套的方式进行开发。...在写本文时,fabric-with-erasing 中所使用的 Fabric 版本是 5.2 。...代码仓库 ⭐Fabric.js 橡皮擦的用法 推荐阅读 文章 简介 《Fabric.js 基础画笔的用法 BaseBrush》 在阅读本文前我强烈建议你先了解一下基础画笔的用法,因为橡皮擦其实也是个画笔...《Fabric.js 自由绘制圆形》 将“框选”动作改造成自由绘制圆形 《Fabric.js 3个api设置画布宽高》 宽高设置并不是在初始化是才能进行的,本文介绍3种方法设置画布宽高,让你的画布更容易适配不同的使用场景...,以至于某些文章说 Fabric.js 只支持线性渐变。

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    Adobe Photoshop 2020软件安装教程--所有PS软件全版本!

    对于皮肤的干净光滑程度更多的时候是要主意图片整体的干净程度和一定程度上细节的处理就可以了。原图最终效果1、使用Camera Raw打开图片,通过基本面板找到皮肤修饰效果大体的方向。...在中性灰图层上对人物脸部暗的区域用减淡工具进行涂抹,明亮的区域使用加深工具。利用这种方法对人物脸部的明暗进行调整,使人物脸部的皮肤更加整体,更加光滑。...使用画笔工具设置前景色位黑色,将流量降低到10%,在调整图层的蒙版上进行擦拭,试眼角区域的眼影变淡。8、使用上眼影的方法为模特补上腮红,建色彩调整为黄橙色,最后使用画笔工具盒橡皮工具进行细微的调整。...10、皮肤已经变得厚重了,只是质感还不强烈,下面对人物的高光、亮部、中间调和暗部分别进行调整,使高光更亮,暗部更暗,这样人物就会更有立体。...14、人物的主体在脸部,身体就显得比较亮,打开快速蒙版,在快速蒙版编辑模式下,使用渐变工具,从右下角拉出黑到透明的渐变,脱出快速蒙版编辑模式,使用曲线命令压暗人物的身体部分。

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    哈工大&京东提出:计算机视觉新任务!从“能说会道”到“察言观色”!

    在面对面的交流中,双方依次在讲者和听者之间转换角色,以有效地交换信息。讲者会以言语向听者传递信息,而听者则主要通过非语言的行为向讲者提供实时反馈,如点头、微笑、摇头等。...尽管在实践中经常使用静态图像、重复帧或预置动画来表示听者,但它们往往是僵硬的,不足以对讲者做出适当的反应。...在这篇论文中,作者认为听众表达观点的常见模式是可以被观察到的: 对称和循环运动被用来表示 "是"、"不是 "或类似的信号 窄的线性动作与对方讲话中的强调音节相配合 宽的线性动作在对方讲话的停顿中出现 在人类面对面的互动中...而听者动作的这些模式主要受两个信号的影响:听者的态度和说话者的信号。...从静止的图像和音频片段中生成一个生动的带有面部动画的特定说话人的视频 作者认为这些工作只关注说话者的角色,而忽略了听者这一不可或缺的对应角色。

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    用 Excel 来阐释什么是多层卷积

    多输入通道 目前 在卷积系列中我们已经应用了: 1D 卷积应用 一维数据(时间) 2D 卷积应用 二维数据 (高,宽) 3D 卷积 应用 三维数据 (长 宽 高) 这里 你会看到明显的应用模式,但是在这些简单的通信之间隐藏了一个重要的细节...所以尽管我们使用了1D 卷积 但是我们有一个2D 卷积核!一个1D 卷积只代表我们在一个维度上滑动卷积核,但是并没有定义卷积核的形状,因为这也取决于输入通道的形状。...但我们这次有一些不一样的方法,我们将使用2个空间维度:高,宽。...目前为止,在我们所有给出的例子中,我们在每层卷积上均只使用了一个卷积核,也就是说我们只是在寻找一个特征。显然,在图片分类,目标检测和分割等复杂的任务中,我们在每一层卷积网络中需要探测多个特征。...图10:常见卷积和深度可分离卷积 MXNet Gluon 中,可以使用卷积参数 groups 来指定如何对操作进行分区。可以看看 用 MXNet Gluon 实现 MobileNet 这个使用实例。

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