初鉴canvas,展示个小小的小案例

本文分享了一次使用HTML5 Canvas元素进行绘画的实践,通过简单的代码绘制了一个卡通人物“丁”老头,展示了Canvas在图形绘制方面的乐趣和潜力。

今天工作量不大,得空了解了一下canvas,顺便画出了一个“丁”老头,特此展示,以待大众取乐而已!

在这里插入图片描述
好不好看????

算了,辣眼就辣眼吧,看代码吧。

<canvas id="canvas" width="500" height="500"></canvas>
var canvas = document.getElementById("canvas");
			var context = canvas.getContext('2d');
            
            //先画一个头
            context.beginPath();
            context.arc(250,250,50,0,Math.PI*2);
            context.stroke();
            
            //再画两个耳朵
            context.beginPath();
            context.arc(200,200,20,0,Math.PI*2);
            context.fill();
            context.beginPath();
            context.arc(300,200,20,0,Math.PI*2);
            context.fill();
            
            //再画两只眼
            context.beginPath();
            context.arc(230,240,10,0,Math.PI*2);
            context.stroke();
            context.beginPath();
            context.arc(270,240,10,0,Math.PI*2);
            context.stroke();
            
            //补上两个眼珠子
            context.beginPath();
            context.arc(230,240,2,0,Math.PI*2);
            context.fill();
            context.beginPath();
            context.arc(270,240,2,0,Math.PI*2);
            context.fill();
            
            //再画一个三角鼻子
            context.beginPath();
            context.moveTo(250,250);//画布中指点一个点,不创建线条
            context.lineTo(240,260);//添加一个新点,然后创建从该点到画布中最后指定点的线条(该方法并不会创建线条)
            context.lineTo(260,260);//添加一个新点,然后创建从该点到画布中最后指定点的线条(该方法并不会创建线条)
            context.closePath();//末点回到起点
            context.stroke();
            
            //再画一个嘴巴
            context.beginPath();
            context.arc(250,270,15,0,Math.PI,false);
            context.stroke();

这么一看,canvas还是很好玩的哦

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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