我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
在这里记录着每天自己遇到的一道印象深刻的前端问题，以及一道生活中随处可见的小问题。
开发一款vue.js开发一款app，使用vue.js是一款高效的mvvm框架，它轻量，高效，组件化，数据驱动等功能便于开发。使用vue.js开发移动端app，学会使用组件化，模块化的开发方式。
零售商家的日常经营中，小票打印的场景无处不在，顾客的每笔消费都会收到商家打印出的消费小票，这个是顾客的消费凭证，所以小票的内容对顾客和商家都尤为重要。对有赞零售应用软件来说，小票打印功能也是必不可少的，诸多业务场景都需要提供相应的小票打印能力。
2.报错：TypeError: list indices must be integers or slices, not WebElement
之前看过一篇写关于图片滤镜的文章，蛮有兴趣，因此作出了这个小 DEMO,可以切换多种图片滤镜并提供图片下载功能。
笔者最近一直在研究 前端可视化 和 搭建化 的技术, 最近也遇到一个非常有意思的课题, 就是基于设计稿自动提取图片信息, 来智能化出码. 当然本文并不会介绍很多晦涩难懂的技术概念, 我会从几个实际应用场景出发, 介绍如何通过canvas图像识取技术来实现一些有意思的功能. 最后会总结一些对智能化的思考以及对低代码方向的规划, 希望能对各位有所启发.
echarts 是什么，不用多说了，国内最知名的可视化图表库之一。而今天要和大家分享的 echarts-for-react ，就是echarts的一个极简的 React 封装。
html翻译一下：hype text mark language 超文本标记语言
听说糙着干活的只靠 px 和 % 闯天下，不知道在看文章的你是不是也是其中一员，哈哈哈哈
在与反爬虫的对抗中，我们爬虫的大招有两个，其一是多种ip跟换方式（例如adsl|代理|tor等请参看之前的文章）。其二是无头浏览器，使用自动化的技术来进行自动数据抓取，模拟鼠标与键盘事件，可以用于破解验证码，js解析，诡异的模糊数据这类型的反爬虫技术
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
很高兴大家喜欢！Github：leonof/imgRecJs[1]，刚刚上传，代码还需要完善～因为有不少同学表示训练和识别有疑问，我做了个小接口放在最后，可以方便大家先把流程走通。
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
像素：一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候，呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块，这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
Apple为了让网页在iphone上显示而设计的meta tag。尚未列入W3C标准但已得到主流浏览器支持。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Demo页面：主页面 iframe_a.html ，被包含页面 iframe_b.htm 和 iframe_c.html
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家的支持。
然后我又继续想啊想，想到我们用 canvas 好像也能做出一款点彩画的绘图工具，但用原生的方式写是不可能的，因为我懒。思前想后，还是觉得用 p5.js 写会好点，毕竟这个库也是个比较知名的艺术库。
在我们写爬虫的过程中，目标网站常见的干扰手段就是设置验证码等，本就将基于Selenium实战讲解如何处理弹窗和验证码，爬取的目标网站为某仪器预约平台
随着移动设备的普及，移动web在前端工程师们的工作中占有越来越重要的位置。移动设备更新速度频繁，手机厂商繁多，导致的问题是每一台机器的屏幕宽度和分辨率不一样。这给我们在编写前端界面时增加了困难，适配问题在当下显得越来越突出。记得刚刚开始开发移动端产品的时候向设计MM要了不同屏幕的设计图，结果可想而知。本篇博文分享一些卤煮处理多屏幕自适应的经验，希望有益于诸君。
前言 随着移动设备的普及，移动web在前端工程师们的工作中占有越来越重要的位置。移动设备更新速度频繁，手机厂商繁多，导致的问题是每一台机器的屏幕宽度和分辨率不一样。这给我们在编写前端界面时增加了困难，适配问题在当下显得越来越突出。记得刚刚开始开发移动端产品的时候向设计MM要了不同屏幕的设计图，结果可想而知。本篇博文分享一些卤煮处理多屏幕自适应的经验，希望有益于诸君。 特别说明：在开始这一切之前，请开发移动界面的工程师们在头部加上下面这条meta: 简单事情简单做-宽度自适应 所谓宽度自适应严格来说是一种
OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件，然后对图像文件进行分析处理，自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下，对于字符型验证码的识别流程如下：主要过程可以分解为五个步骤：图片清理，字符切分，字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境，使用Tesseract平台对验证码进行识别。
使用AFNetworking 2.0 请求数据时出现错误 Request failed: unacceptablecontent-type: text/html 解决方法
这种类型的插值是最基本的。我们简单地将最近的像素插值到当前像素。假设，我们从0开始索引像素的值。下面2x2图像的像素如下:{' 10 ':(0,0)，' 20 ':(1,0)，' 30 ':(0,1)，' 40 ':(1,1)}
Less（LeanerStyle Sheets 的缩写）是一门 CSS扩展语言，也成为CSS预处理器。
[总结]我对移动端适配的了解 不知不觉做前端已经两年了，从PC端，移动端，微信小程序一路走来到今天刚刚开放注册的快应用(手机厂商对抗小程序的新技能,所以在注册时用的是qq邮箱的话要去垃圾箱里才能找到注册邮件)，对于前端圈日新月异的磅礴发展对于大前端发展是喜闻乐见的，这次的快应用的手机厂商们为其开放了应用入口和系统推广引流入口。这些新能力为前端开发者们带来更强的作战能力。 我们在开发PC站时经常在浏览器兼容问题上耗费巨大的时间，到了移动端，面对webkit内核的Safari与Chrome会舒心很多。b
这个方法接受你想防抖的函数以及他的上下文,然后在500ms延时之后执行这个函数,若下一次函数在500ms内调用则清除上个定时器然后在延迟500ms执行,函数防抖有效的防止了一个函数被多次调用,比如onresize,onmouseover和上述的键盘监听事件
（文末有彩蛋~） 近两年，信息流行业处于一个增长缓慢甚至停滞的状态，包括今日头条、腾讯看点在内的信息流产品都在寻求自己的破局之路。与此同时，抖音、快手等新形态内容却实现了爆发式增长。研究发现，抖音、快手都具有用户覆盖面大、差异化小的普适特点，相比之下虎扑、小红书这类垂直领域的天花板都比较低。什么内容具备普适特点呢？有两类，一类是打发时间、放松解压的搞笑内容，一类是明星八卦、话题谈资的热点内容，这两类内容具有低门槛、 快消费、易传播的特点。为了进一步降低内容消费的门槛，我们把消费场景放在了
像素风是一种以固定大小纯色像素方块作为基本单元，进行创作，包含但不限于绘画、建筑、游戏更各个领域的一种美术风格。 其中最让人耳熟能详的，当然是早期电子游戏的像素画面啦~
月亮照回湖心 野鹤奔向闲云 1前言 昨天是情人节,大家想必都非常愉快的度过了节日~我也是😚 好了,废话不多说,今天给大家带来是一个比较有意思的项目,通过切割目标图片,获得10000个方块,用我们所选择到的图片,对应的填充方块实现一个千图成像的效果.你可以用它来拼任何你想拼的有意义的大图.(比如我,就想用它把我和对象恋爱到结婚拍的所有照片用来做一个超级超级超级超级大的婚纱照,在老家鄱阳湖的草地上铺着,用无人机高空俯瞰,啧,挺有意思~在这里先埋个点,希望几年后能够实现😊) 首先,这篇文章是基于我的上一篇fabr
游侠网的验证码总体来讲比较简单，字符分割比较清楚。稍微有难度的地方就是处理他的阴影。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html
过滤是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或降低）其他频率波段的操作。低通滤波器是消除图像中高频部分，但保留低频部分。高通滤波器消除低频部分.
来源：信息网络工程研究中心本文共1000字，建议阅读5分钟本文带你了解GAN、DCGAN、WGAN、SRGAN。 GAN 生成网络接收一个随机噪声，生成逼真图像; 判别网络接收一个图像，生成该图像是真实的概率（0～1）; GAN网络中存在两个不同的网络，训练方式采用的是对抗训练方式，其中G的梯度更新信息来自于判别器D，而不是来自数据样本。 GAN不适合处理离散形式的数据，比如文本。 使用JS散度作为距离公式 DCGAN DCGAN（deep convolutional generative adversa
在 canvas 中可以使用 context.drawImage(image,dx,dy) 方法将图片绘制在 canvas 上。将图片绘制上去后，还可以使用 context.getImageData(sx, sy, sw, sh) 方法获取 canvas 区域隐含的像素数据，该方法返回一个 ImageData 对象，里面包含的是 canvas 像素信息。
我们在之前的着色里面说过如何给物体上纹理，就是对于已经光栅化的屏幕点，就是每个像素的中心，去寻找对应纹理的映射位置的纹理颜色，去改变这个反射模型的反射系数kd
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106587858
写完这篇，图像分割的传统方法就快全了，传统图像分割大体有基于阈值的，这类就没啥算法可以写，所以直接略过了；然后就是K-means这种聚类/分裂的，从几个点开始进行聚类分割，或者一张图不断分裂达到分割目的；
介绍完 Go 并发编程基础和常见并发模式的实现后，我们来看一个完整的项目 —— 基于 Go 语言实现照片马赛克功能，为了对比并发与非并发的性能差异，我们先通过同步代码实现这个功能。
首先，这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
亮眼的效果能够扫去用户面容的疲惫与倦意，是对眼睛进行重塑与编辑的一个重要维度，本文讨论了美容算法中亮眼的一种实现方式。
手Q天气是在手Q 6.0版本以上新增的功能，页面会展现当天的气温情况，已经五天温度折线图以及24小时温度图表等。 并且为了更好的交互效果，天气页面会根据8种不同的天气信息，展现相应的天气动画。如下雨下雪，飘云，日光闪烁等动画效果。
其实关于主题家这个模板我之前一直在打算找一款插件，可以自动调整右侧的跟随效果，但是苦于没有思路一直没整，前几天网友又反映到这个问题了，于是重新整理查找资料，我记得之前写过一篇“zblogphp侧栏跟随代码教程，看了就会。”的博文，但是这个仅仅针对右侧某个栏目跟随，而且不能判断整体。所以在网上找相关功能，整理之后代码如下：
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