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KineticJS是一款开源的HTML5 Canvas JavaScript框架，能为桌面和移动应用提供高性能动画，并具有转场效果、节点嵌套、分层、滤镜、缓存以及事件处理等更多功能。即使你的应用包含了成千上万的图形，也可以为你所绘制的东西添加事件监听器，或是对它们进行移动、缩放操作，为了支持高性能动画，还可以独立于其他图形对它们进行旋转。
rect-drawer:使用 KineticJS 的矩形抽屉演示
矩形抽屉 使用 KineticJS 的矩形抽屉演示 职能 矩形绘制（绑定 mousedown、mousemove、mouseup 事件） rect 移动（设置可拖动为真） rect 调整大小（绑定 dragmove 事件） rect删除（绑定双击事件） 用法 克隆到本地文件系统，然后在 Web 浏览器中打开 drawer.html 参考 Windows 操作系统上的绘画软件
推荐 KineticJS：一个强大的 HTML5 可视化库
推荐 KineticJS：一个强大的 HTML5 可视化库 如果你正在寻找一个能够帮助你构建高性能、交互式的可视化应用的工具，那么 就是一个值得尝试的优秀选择。 什么是 KineticJS？ KineticJS 是一个轻量级的 HTML5 可视化库，它允许开发者使用 JavaScript 编程语言创建复杂的图形和动画效果。它可以轻松地与现有的网页内容集成，并且支持多种浏览器和设备。 能用来做什么...
KineticJS 史上最全教程+API
KineticJS首先是要绑定到HTML页面上的一个DOM容器元素上，比如最常用的<div>标签。KineticJS在此容器中创建一个称之为舞台（stage）的结构，这个舞台由一个不可见的后台层和一个不可见的缓冲层组成，提供了高性能的路径和像素检测能力。舞台上再包含若干（至少一层）用户层（layer），每个层上又包含有若干canvas元素，比如各种图形、图像、元素组（组可以包含其他的图形和其他的组）等。用户还可以给这些层上的图形、元素组、层本身以及舞台本身添加事件监听方法，以响应鼠标、键盘等事件。浏览器最终显示的就是这些用户层的叠加效果。
KineticJS教程(1-2)
1.基本结构 KineticJS首先是要绑定到HTML页面上的一个DOM容器元素上，比如最常用的<div>标签。KineticJS在此容器中创建一个称之为舞台（stage）的结构，这个舞台由一个不可见的后台层和一个不可见的缓冲层组成，提供了高性能的路径和像素检测能力。舞台上再包含若干（至少一层）用户层（layer），每个层上又包含有若干canvas元素，比如各种图形、图像、元素组（组...
KineticJS教程
KineticJS教程 KineticJS html5
前端项目-kineticjs.zip
前端项目-kineticjs,KineticJS是一个HTML5画布JavaScript框架，支持高性能动画、转换、节点嵌套、分层、过滤、缓存、桌面和移动应用程序的事件处理等。
HTML5画布kineticjs教程
To create a wedge with KineticJS, we can instantiate a Kinetic.Wedge() object. For a full list of attributes and methods, check out the Kinetic.Wedge documentation. body { ma
FREERTOS+LWIP+IAP实现TCP、HTTP、网页访问并固件升级、更新配置 （三）lwip实现httpd服务并在web访问
在前两篇文章中配置freeRTOS和，并实现了TCP、UDP的通信协议，现在终于轮到重头戏lwip的httpd服务，LWIP官方例程中是有很多自带的网页的，但是远远不够满足实际项目的使用需求，因此我也是踩了很多坑，从前端网页制作，到网络通信的实现，到后端数据处理，从头开始学起，也是学习到了很多没接触过的东西，本章将搭建LWIP的HTTP服务使得浏览器可以访问WEB。
kineticjs学习之拼图显示图片
KineticJS是一款开源的HTML5 Canvas JavaScript框架，能为桌面和移动应用提供高性能动画，并具有转场效果、节点嵌套、分层、滤镜、缓存以及事件处理等更多功能。即使你的应用包含了成千上万的图形，也可以为你所绘制的东西添加事件监听器.
决策规划算法四：Piecewise Jerk Path Optimizer
一，问题分析 路径规划的本质目的：规划出一条安全（无碰撞），舒适（平滑），符合车辆运动学的轨迹。 如下图所示，决策算法开辟凸空间后，路径规划算法用数值优化的方法搜索出一条最优路径，即将问题转化为二次规划的问题，采用二次规划的求解器进行求解。 二次规划问题的求解顺序： 1，确定优化变量 2，确定目标函数 3，确定约束条件 4，将目标函数和约束条件变形为二次规划的标准形式 5,用二次规划求解器进行求解，获得优化变量的序列，使得目标函数取得最小值。 注：路径的最终表达式为：，..
Blender学习笔记——制作向量场
#下载Blender - UE4 - FGA Vector Field Editor插件的压缩包，Github上的下载地址如下：https://github.com/isathar/Blender_UE4_VectorFieldEditor #下载并解压后将FGA VectorFields文件夹复制到C:\Program Files\Blender Foundation\Blender 2.83\2.83\scripts\addons目录下，此步骤可根据blender安装的位置自行调整，只要放入addon
与KineticJS HTML5画布上跳跃的兔子
在这个实验中,我们将创建一个群与KineticJS跳跃的兔子。 产品说明:mousedown在画布上添加大量更多的兔子。 body { margin: 0px; padding: 0px; } $(document).rea
统信UOS系统盘扩容保姆级教程：用GParten-分区编辑器5分钟搞定
本文提供统信UOS系统盘扩容的详细图形化教程。针对系统盘空间不足问题，重点介绍如何使用系统自带的GParten-分区编辑器，在5-10分钟内安全、直观地完成扩容操作，无需记忆复杂命令，适合所有用户快速解决存储空间告急的困扰。
Konva_从KineticJS到现代Konva
2015年KineticJS不维护了，Konva.js开始开发；的发展并非从零开始而是源于对老牌Canvas库**KineticJS(基内提克)**的继承与重构。
【FPGA的基础快速入门23--------OV5640摄像头VGA显示】
FPGA的基础学习--------OV5640摄像头VGA显示OV5640简介二级目录三级目录 OV5640简介 OV5640同OV7725一样，都是Omni Vision（豪威科技）公司生产的CMOS图像传感器。 OV5640支持更高的分辨率（500W像素）、采集速率，具有更高的图像处理性能，主要应用在手机、数码相机、电脑多媒体等领域。 OV5640支持LED补光、MIPI（移动产业处理器接口）输出接口和DVP（数字视频并行）输出接口选择、ISP（图像信号处理）以及AFC （自动聚焦控制）等功能。 OV
GenomeSurvyIndex设计--随笔017
摘要： GenomeSurvyIndex是一款自动化多倍体基因组调查工具，整合FastK、Smudgeplot和GenomeScope2.0三大核心组件。该工具通过k-mer频谱特征自动识别基因组倍性类型，包括二倍体(1:2:4)和同源四倍体(1:2:3:4)，并采用3a1b>2a2b算法判定同源/异源多倍体。工具提供完整的conda环境配置方案，封装为Python脚本实现全流程自动化分析，包含k-mer计数、倍性判定、基因组特征计算等功能，最终输出标准化报告和可视化图表。该方案可直接部署使用，适用于
EnjoyHint与KineticJS集成：深入解析Canvas绘图技术的应用
**EnjoyHint**是一款强大的Web教程和提示工具，它通过**KineticJS Canvas绘图技术**为用户提供直观的交互式引导体验。如果你正在寻找一个能够**快速创建精美用户引导**的解决方案，那么EnjoyHint与KineticJS的完美结合将是你的理想选择。 ### 核心功能亮点 ✨ EnjoyHint利用KineticJS的**高性能Canvas渲染引擎**，实现了以下核
单细胞数据分析（三）：单细胞聚类分析
本文介绍了单细胞聚类分析的基本概念及其在单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的应用。单细胞聚类分析通过将具有相似基因表达模式的细胞分组到不同的簇中，帮助识别细胞类型、状态和功能。文章详细展示了使用R语言中的Seurat包进行单细胞数据聚类分析的步骤，包括数据加载、降维、聚类和结果可视化。通过FindNeighbors和FindClusters函数，文章展示了如何基于降维数据进行细胞聚类，并选择合适的分辨率值。
HTML5画布kineticjs花键教程
创建一个插值样条kineticjs，我们可以实例化一个对象spline()动力学。样条曲线与点的数组定义的，和一个控制插值的后天张力。对于一个完整的方法和属性的列表，检查出的动力学。样条的文件。 body { margin: 0px; padding: 0px; }
RockChip Android14 修改LCD背光最大值
在调试LCD屏时时长会出现硬件不匹配，导致电流过大，屏幕发热严重。在不调整硬件的情况下，我们可以通过修改软件，降低LCD背光最大值来实现适配。我们都知道LCD屏背光是靠pwm来控制，一般来说最大值可以设置为255，针对上述问题，我们可以通过软件来降低该值，比如200，100等等。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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与KineticJS拖拽组,我们可以设置配置对象的拖拽属性为true时被实例化,或者我们可以使用setDraggable()方法。 body { margin: 0px; padding: 0px; } var stage = new Kinetic
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