canvas 网站背景鼠标吸附线条动画

网站动态背景线条跟随鼠标移动,吸附鼠标效果 网站动态背景线条跟随鼠标移动,吸附鼠标效果 动态背景线条,鼠标移动可以吸附,可以添加配置,代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>粒子线条canvas效果</title> <style> #J... 阅读详情

完整代码:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<script>
! function() {
    function n(n, e, t) {
        return n.getAttribute(e) || t
    }

    function e(n) {
        return document.getElementsByTagName(n)
    }

    function t() {
        var t = e("script"),
            o = t.length,
            i = t[o - 1];
        return {
            l: o,
            z: n(i, "zIndex", -1),
            o: n(i, "opacity", .5),
            c: n(i, "color", "0,0,0"),
            n: n(i, "count", 99)
        }
    }

    function o() {
        a = m.width = window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth || document.body.clientWidth, c = m.height = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight || document.body.clientHeight
    }

    function i() {
        r.clearRect(0, 0, a, c);
        var n, e, t, o, m, l;
        s.forEach(function(i, x) {
            for(i.x += i.xa, i.y += i.ya, i.xa *= i.x > a || i.x < 0 ? -1 : 1, i.ya *= i.y > c || i.y < 0 ? -1 : 1, r.fillRect(i.x - .5, i.y - .5, 1, 1), e = x + 1; e < u.length; e += 1) {
                n = u[e], null !== n.x && null !== n.y && (o = i.x - n.x, m = i.y - n.y, l = o * o + m * m, l < n.max && (n === y && l >= n.max / 2 && (i.x -= .03 * o, i.y -= .03 * m), t = (n.max - l) / n.max, r.beginPath(), r.lineWidth = t / 2, r.strokeStyle = "rgba(" + d.c + "," + (t + .2) + ")", r.moveTo(i.x, i.y), r.lineTo(n.x, n.y), r.stroke()))
            }
        }), x(i)
    }
    var a, c, u, m = document.createElement("canvas"),
        d = t(),
        l = "c_n" + d.l,
        r = m.getContext("2d"),
        x = window.requestAnimationFrame || window.webkitRequestAnimationFrame || window.mozRequestAnimationFrame || window.oRequestAnimationFrame || window.msRequestAnimationFrame || function(n) {
            window.setTimeout(n, 1e3 / 45)
        },
        w = Math.random,
        y = {
            x: null,
            y: null,
            max: 2e4
        };
    m.id = l, m.style.cssText = "position:fixed;top:0;left:0;z-index:" + d.z + ";opacity:" + d.o, e("body")[0].appendChild(m), o(), window.onresize = o, window.onmousemove = function(n) {
        n = n || window.event, y.x = n.clientX, y.y = n.clientY
    }, window.onmouseout = function() {
        y.x = null, y.y = null
    };
    for(var s = [], f = 0; d.n > f; f += 1) {
        var h = w() * a,
            g = w() * c,
            v = 2 * w() - 1,
            p = 2 * w() - 1;
        s.push({
            x: h,
            y: g,
            xa: v,
            ya: p,
            max: 6e3
        })
    }
    u = s.concat([y]), setTimeout(function() {
        i()
    }, 100)
}();
</script>
</body>
</html>

效果图:
在这里插入图片描述

canvas —— 网站背景鼠标吸附点线动画特效 【代码】canvas —— 网站背景鼠标吸附点线动画特效。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

给网页添加跟随你鼠标移动的线条动画

Examples !function(){function n(n,e,t){return n.getAttribute(e)||t}function e(n){return document.getElementsByTagName(n)}function t(){var t=e("script"),o=t.length,i=t[o-1];

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