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Fabric.js 自由绘制椭圆

这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第2天,点击查看活动详情 本文简介 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 本文讲解在 Fabric.js 中如何自由绘制椭圆形,如果你还不了解 Fabric.js...,可以查阅 《Fabric.js从入门到精通》。...效果如下图所示 思路 Fabric.js 在初始化画布之后,可以执行框选操作,但默认是使用矩形的方式来框选,如下图所示: 我希望使用鼠标创建椭圆的时候可以又一个椭圆的影子出来,这能让我更方便去观察当前要画的椭圆大概是什么样子...详细思路步骤如下: 将框选时边框和背景设为透明 鼠标点击时创建椭圆 鼠标移动时修改椭圆尺寸 鼠标松开时生成正式的椭圆 我将整个绘制事件拆分成上面4步,但其实第3步还是有点难度的,我们要考虑几种情况: 点击时的坐标在移动时的左下方...代码仓库 ⭐Fabric.js 自由绘制椭圆

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JS运算】分组求和平均值(reduce函数)

对于数组求和的问题,使用reduce函数能够最快的解决 如果你还不会reduce函数,可以看这一篇: reduce函数的使用 思路 reduce函数对相同group的值进行迭代求和 将分组的总和除以组里的个数得到平均值...getAvg函数: 用来计算每个分组的平均值。 接受一个对象x作为参数,x是分组求和的结果Sum。 在函数内部,首先定义了一个空对象item,用来存储每个分组的平均值。...接着使用map方法对每个分组进行迭代,将它的平均值计算出来,并存储到item对象中。 计算平均值的方法是将分组的总和Sum[y]除以分组中元素的个数count。...最后返回item对象,它存储了每个分组的平均值。

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    图形编辑器基于Paper.js教程06:鼠标画圆与椭圆

    绘制椭圆与圆形:利用Paper.js进行交互式图形设计 在Web应用中实现交互式图形绘制功能,对于提高用户体验至关重要,尤其是在设计和艺术相关的应用中。...Paper.js是一款强大的JavaScript库,专门用于处理矢量图形,它提供了一套简洁的API来操作HTML5的Canvas元素。...本文通过一个实际例子,探讨如何使用Paper.js来实现椭圆和圆形的绘制。 在我们的示例中,用户可以使用鼠标在画布上绘制椭圆或圆形。...首先,我们设置了Paper.js的工作环境并初始化了tool对象,这个对象将用来处理鼠标的相关事件。...更新图形 每次拖拽时,我们首先移除之前的椭圆,然后基于新计算出的矩形绘制一个新的椭圆

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    豆瓣平均 9.x,分布式领域的 5 本神书!

    上个周末简单整理了几本觉得还不错的分布式技术书籍,这里简单分享一下,希望对你系统学习分布式领域相关的知识能够有所帮助。...《深入理解分布式系统》 今年 3 月份刚出的一本分布式中文原创书籍,主要讲的是分布式领域的基本概念、常见挑战以及共识算法。...这本书的作者的博客上的分布式相关的文章我几乎每一篇都认真看过。 作者从 2019 年开始构思《深入理解分布式系统》,2020 年开始动笔,花了接近两年的时间才最终交稿。...这本书主要介绍几种典型的分布式一致性协议,以及解决分布式一致性问题的思路,其中重点讲解了 Paxos 和 ZAB 协议。...分布式的基石比如常见的分布式共识算法 Paxos、Multi Paxos。 不可变基础设施比如虚拟化容器、服务网格。 向微服务迈进的避坑指南。 这本书我推荐过很多次了。

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    年际变化分析的好帮手-标准差椭圆

    第一眼看到椭圆,你会想到什么? (侵删) 其实我啥也想不到,直到。。。 我才意识到,椭圆其实很有趣,它的长短半轴可以表示异质性的方向,中心点又可以表示空间的平均中心。...这个方法的实现其实很简单,在ArcGIS中的方向分布(标准差椭圆)即可实现。需要注意的是,在ArcGIS中需要按照矢量方式实现。...也可以使用Python直接使用栅格实现,具体可以搜索(Skewed gaussian distribution within an ellipse with python) 好了,讲讲ArcGIS的方向分布的功能吧...:官方中文的解释,标准差椭圆是概括地理要素的空间特征:中心趋势、离散和方向趋势。...while running a tool, print the messages print arcpy.GetMessages() 结果有1个关键的参数,旋转,表示数据的方向角度,其实就是与数据分布相关

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    信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵

    说明:有些教材直接把最后一步 定义成条件熵,其实是一个意思,我个人觉得 这种定义式更好理解,而这个定义式可以参考李航《统计学习方法》P61 ,并不难记忆,其实条件熵就是“被特征分割以后的信息熵的加权平均...信息熵、联合熵、条件熵、互信息的关系 信息熵:左边的椭圆代表 ,右边的椭圆代表 。 互信息(信息增益):是信息熵的交集,即中间重合的部分就是 。 联合熵:是信息熵的并集,两个椭圆的并就是 。...左边的椭圆去掉重合部分就是 ,右边的椭圆去掉重合部分就是 。...来衡量这两个分布的差异。...认为是类标,是独热编码(也可以认为是概率分布),而 认为是逻辑回归预测的概率分布。 交叉熵是对数似然函数的相反数。对数似然的值我们希望它越大越好,交叉熵的值我们希望它越小越好。

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    Node.js 中实践基于 Redis 的分布式锁实现

    分布式锁:一个服务无论是单线程还是多进程模式,当多机部署、处于分布式环境下对同一共享资源进行操作还是会面临同样的问题。此时就要去引入一个概念分布式锁。...Redis 单实例分布式锁实现 在 Redis 的单节点实例下实现一个简单的分布式锁,这里会借助一些简单的 Lua 脚本来实现原子性,不了解可以参考之前的文章 Node.js 中实践 Redis Lua...Node.js 实践 使用 Node.js 的 Redis 客户端为 ioredis,npm install ioredis -S 先安装该包。...Redlock 算法 以上是使用 Node.js 对 Redis 分布式锁的一个简单实现,在单实例中是可用的,当我们对 Redis 节点做一个扩展,在 Sentinel、Redis Cluster 下会怎么样呢...Node.js 中应用 Redlock github.com/mike-marcacci/node-redlock 是 Node.js 版的 Redlock 实现,使用起来也很简单,开始之前先安装 ioredis

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    利用统计方法,辨别和处理数据中的异常值

    我们将从高斯分布中抽出1万个随机数字作总体,平均数为50,标准差为5。从高斯分布中抽出的数字会存在异常值,也就是说,由于分布本身,将会有一些值与平均数相差甚远,这些稀有的值就可以视为异常值。...运行这个示例会生成样本,然后打印出平均数和标准差。 正如预想的那样,这些值非常接近预期值。 ? 标准差方法 如果已知样本中的值是高斯分布或者近似高斯分布,那么我们可以用样本的标准差来确定异常值。...高斯分布的性质是,平均数到标准差的距离可以用来总结样本中的值所占的百分比。例如,在平均数的一个标准差范围内中包含68%的数据。...如果我们扩展范围,我们可以覆盖更多的数据样本: 距离平均数1个标准差范围占比68% 距离平均数2个标准差范围占比95% 距离平均数3个标准差范围占比99.7% 落在3个标准差范围之外的值也在分布中,但这个值不太可能是...如果你有两个变量,你可以想象把两个维度的界限定义为一个椭圆。三个维度可能会形成椭圆体,以此类推。

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    上交通提出 AdR-Gaussian ,实现310%的渲染速度提升 !

    在三个数据集上的实验表明,我们的方法显著提高了高斯散射的渲染速度,平均实现了310%的加速,同时达到了相等或更优的渲染质量。...为了从一个特定视角渲染图像,基于椭圆加权平均(EWA)(Zwicker等人,2002年)的概念,每个高斯体-像素对的分摊不透明度 由不透明度、高斯体-像素2D距离 和投影协方差矩阵计算得出: 通过SH...将不等式 (2) 代入上式,得到以下表达式: 由于二维距离 可以通过其一维分量 表示,协方差 可以通过 表达,不等式 Eq.(5)表示一个椭圆,其中 作为变量: 其中 然后作者定义一个投影高斯分布的自适应半径..._,椭圆的主要轴长的一半。根据椭圆的标准方程,椭圆主要轴的一半长度等于椭圆的协方差矩阵 较小主值 的平方根:....作者首先定义椭圆的一个函数:。 基于椭圆函数,作者在两个坐标方向上分别计算相应的偏导数: 根据椭圆的几何性质,当椭圆函数对一个坐标方向的偏导数为0时,另一个坐标方向的坐标值达到极值。

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    Three.js的入门案例(下)

    关注初识Threejs与小编一起学习成长 在上一篇案例中实现了几何体-球体旋转效果,今天继续丰富这个案例效果,在球体的周围添加光圈及旋转模块(图片+文字组成),均匀的分布在球体周围,围绕着球体逆时针旋转...定义好参数(大小、透明度、颜色等),循环绘制四个大小不一,不同透明度的椭圆,调整好位置,效果如图: ?...X轴算起曲线终止的角度 false,//椭圆是否按照顺时针方向来绘制 0//以弧度表示,椭圆从X轴正方向逆时针的旋转角度(可选) );...roundData[i].id; newMoonBox.children[0].roundData_index = i; //旋转位置,均匀分布球体周围...关注公众号回复three.js,获取完整案例代码。

    2.7K21

    Must Know! 数据科学家们必须知道的 5 种聚类算法

    以二维数据为例,这意味着群集可以采取任何类型的椭圆形(因为我们在 x 和 y 方向都有标准偏差)。 因此,每个高斯分布被分配给单个集群。...请注意,这不是 100%必要的,因为开始时高斯分布化非常弱,虽然从上图可以看出,但随着算法的运行很快就能得到优化。 给定每个群集的这些高斯分布,计算每个数据点属于特定群集的概率。...这应该是直观的,因为对于高斯分布,我们假设大部分数据更靠近集群的中心。 基于这些概率,我们为高斯分布计算一组新的参数,以便使集群内数据点的概率最大化。...因此,标准偏差改变以创建更适合这些点的椭圆,以便最大化由概率加权的总和。 步骤 2 和 3 迭代地重复直到收敛,其中分布从迭代到迭代的变化不大。 使用 GMM 有两个关键优势。...由于标准偏差参数,集群可以采取任何椭圆形状,而不是限于圆形。K 均值实际上是 GMM 的一个特例,其中每个群的协方差在所有维上都接近 0。其次,由于 GMM 使用概率,每个数据点可以有多个群。

    1.2K80

    机器学习中为什么需要对数据进行归一化?

    标准化:在机器学习中,我们可能要处理不同种类的资料,例如,音讯和图片上的像素值,这些资料可能是高维度的,资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为...标准化和中心化的区别: 标准化是原始分数减去平均数然后除以标准差,中心化是原始分数减去平均数。 所以一般流程为先中心化再标准化。   ...如左图所示,未归一化/标准化时形成的等高线偏椭圆,迭代时很有可能走“之”字型路线(垂直长轴),从而导致迭代很多次才能收敛。...椭圆等高线和圆形等高线 ? 梯度下降轨迹   2)一些分类器需要计算样本之间的距离(如欧氏距离),例如KNN。...(1)SVM   不同的模型对特征的分布假设是不一样的。比如SVM 用高斯核的时候,所有维度共用一个方差,这不就假设特征分布是圆的么,输入椭圆的就坑了人家,所以简单的归一化都还不够好,来杯白化才有劲。

    11.1K20

    CSS实现最简洁的四角边框

    在前端有一句古话,叫能用CSS实现的就别麻烦JS,因为声明式的配置语言CSS相比于自由式的编程语言JS,更容易被编译器所优化,比如css渲染引擎会优先考虑gpu加速,因此CSS动画的性能往往高于JS动画...,本文介绍在不需要html和js的配合的情况下,用纯css实现一个好看的四角边框。...,椭圆内全透明,椭圆外则使用边框的颜色,径向渐变图在盒子中是长这样的: 通过调整椭圆的长轴和短轴来改变四角的长度,最后利用边框蒙版将不需要的部分盖住即可,注意border-image-slice和border-width...,让一边小于50%,另一边大于50%,这样相邻的2个角就能连接上,实现对边边框(请脑补逻辑上的椭圆)。...所以说,能用CSS就别麻烦JSJS有更重要的事情要做。

    5.4K71

    (新版)Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战-完结无秘

    ​Python分布式爬虫与JS逆向进阶实战在大数据和人工智能的浪潮下,网络爬虫技术日益受到关注。Python作为一种高效且易学的编程语言,在网络爬虫领域具有广泛的应用。...因此,掌握Python分布式爬虫与JS逆向技术,对于爬虫工程师来说至关重要。一、Python分布式爬虫技术分布式爬虫技术是一种将爬虫任务分解为多个子任务,并在多台机器上并行执行的技术。...三、Python分布式爬虫与JS逆向的结合Python分布式爬虫与JS逆向技术的结合,可以大大提高网络爬虫的效率和准确性。...一方面,分布式爬虫可以并行处理多个任务,加快数据的抓取速度;另一方面,JS逆向技术可以绕过网站的前端加密和混淆,确保数据的准确性。...因此,对于大规模的数据抓取和分析任务,采用Python分布式爬虫与JS逆向技术的结合是一个不错的选择。

    24310

    (新版)Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战-完结无秘

    Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战:解锁网络数据的终极利器在数字化时代的浪潮中,数据成为了企业竞争的核心资源。...而要从海量的互联网信息中精准抓取所需数据,就必须掌握一门强大的技术——Python分布式爬虫与JS逆向技术。这两者结合,如同拥有了一把解锁网络数据的终极利器,让你在数据海洋中畅游无阻。...将Python分布式爬虫与JS逆向技术结合,我们便能构建出强大的网络数据抓取系统。...在实际应用中,Python分布式爬虫与JS逆向技术有着广泛的应用场景。无论是电商平台的商品价格监控、社交媒体的用户行为分析,还是搜索引擎的网页排名优化,都需要大量的网络数据支持。...总之,Python分布式爬虫与JS逆向技术是一项强大的网络数据抓取技术。通过掌握这两项技术,你将能够轻松解锁网络数据的大门,成为数据领域的佼佼者。

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