canvas练习-炫彩小球

本文介绍了一个使用HTML5 Canvas实现的交互式动画效果。当鼠标在画布上移动时,会在鼠标位置生成彩色圆形,并随着时间推移逐渐缩小直至消失。通过自定义Circle类实现了圆形的动态创建、更新和渲染。
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    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>Document</title>
  </head>
  <body>
    <canvas id="myCanvas" width="600" height="400"></canvas>

    <script>
      var myCanvas = document.getElementById("myCanvas");
      var ctx = myCanvas.getContext("2d");
      var circleList = new Map();
      var uid = 0;

      class Circle {
        constructor(x, y) {
          this.x = x;
          this.y = y;
          this.uid = uid;
          this.color = this.getRandomColor();
          this.r = Math.ceil(Math.random() * 20);
          let dx = parseInt(Math.random() * 10);
          let dy = parseInt(Math.random() * 10);
          this.dx = Math.random() > 0.5 ? -dx : dx;
          this.dy = Math.random() > 0.5 ? -dy : dy;
          circleList.set(uid, this);
          uid++;
        }

        getRandomColor() {
          return `rgba(${Math.round(Math.random() * 255)},${Math.round(
            Math.random() * 255
          )},${Math.round(Math.random() * 255)}, ${Math.random().toFixed(2)})`;
        }

        update() {
          this.x += this.dx;
          this.y += this.dy;
          this.r -= 0.2;
        }

        render() {
          if (this.r < 0) {
            return;
          }
          ctx.beginPath();
          ctx.fillStyle = this.color;
          try {
            ctx.arc(this.x, this.y, this.r, 0, Math.PI * 2, false);
          } catch (e) {
            debugger;
          }
          ctx.fill();
          ctx.closePath();
        }
      }

      myCanvas.addEventListener("mousemove", function (e) {
        let { offsetX, offsetY } = e;
        new Circle(offsetX, offsetY);
      });

      setInterval(function () {
        ctx.clearRect(0, 0, 600, 400);
        for (let [key, value] of circleList) {
          if (value.r > 0) {
            value.update();
            value.render();
          } else {
            circleList.delete(key);
          }
        }
      }, 30);
    </script>
  </body>
</html>

 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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