js简单鼠标手势


var mousePressedEventList = [];
function myFunction(e) {
  if (e.buttons == 1 || e.buttons == 2) {
    //按住左键
    mousePressedEventList.push(e);
  } else if (e.buttons == 0) {
    //释放的时候
    if (mousePressedEventList.length > 3) {
      firstPointY = mousePressedEventList[0].clientY;
      lastMouseEvent = mousePressedEventList[mousePressedEventList.length - 1];
      lastPointY = lastMouseEvent.clientY;

      if ((firstPointY > lastPointY) &&( lastMouseEvent.buttons==2)){
        //右键上划的情况
        window.scrollTo(0, 0); //回到top
      } else {
        document.execCommand("copy"); // run command to copy selected text to clipboard
      }
      // var coor = "Coordinates: (" + firstPointY + "," + lastPointY + ")";
      // document.getElementById("demo").innerHTML = coor + lastMouseEvent.buttons;
    }

    document.addEventListener("contextmenu", function (e) {
      if (mousePressedEventList.length > 3) {
        //因为这个事件触发的时间点并非一点在上面这个后面,所以这里的if条件不能和上面的合并;事件异步机制造成的吧
        e.preventDefault();
      }
    });

    mousePressedEventList = []; //放掉就重置
  }
}

document.body.addEventListener("mousemove", myFunction);


代码一个多月没看,昨晚终于把错误找着了。这个演示程序能识别上下左右、西南、东南、正方形等,识别率很高。在线演示地址是ai-demo.appspot.com。 这个算法原理很好理解,好比老师让学生背诵课文,老师要达到的目的是“学生背过课文”,相对应的,软件要达到的目的是“我们把鼠标向左移动”显示“左”。老师第一次对学生说,你把课文背一遍,学生磕磕绊绊,老师说不通过接着告诉同学背课文的技巧等等,然后学生回到作为继续背课文。下节课,老师又对这个学生说,你把课文背一遍,学生背还是不很流畅,老师又说不通过,然后学生再回去背……,直到最后一次背课文,老师说OK,这就算达到目的了。 同样,软件识别鼠标手势也是一样,“鼠标向左移动手势”输入到算法中,程序检查算法计算结果,如算法输出果结果距离“左”差很远,那么不通过,程序就告诉算法,你要继续改进。如此循环,直到算法输出结果跟输入手势非常接近了,程序说通过了,那么就达到目的了,也就意味着这个算法就可以识别出“左”了!同样,也可以把“右”识别出来。 这个算法在神经网络中叫“有监督的训练方法”也叫“反向传播”。目前我对这个算法就这么些理解了。里边还有很多东西有待研究。但是,能把书中的例子改成 JavaScript版本,我就非常高兴了!有兴趣的也可以看看这本《游戏编程中的人工智能技术》,我自古讨厌数学,而且讨厌公式,而人工只能就需要数学,但这本书讲的确实非常好! 这个程序里边并没有训练方法,我只是把书中训练好的数据提取出来,直接输入到JavaScript写的神经网络里,这样一打开程序就能直接识别,否则还得训练,就现在javascript的执行效率,这不得到猴年马月去了! 程序用了一个js游戏库,名字叫jsgamesoup,里边的画图是HTML5语法的,在IE6下支持不太好,在IE8下运行也很顺畅。
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