HTML5 arc的例子

demo.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head>
    <meta charset="UTF-8">

    <title>arc</title>
   <script>
       function init()  {
           var canvas=document.getElementById('canvas');
           var ctx=canvas.getContext("2d");
            ctx.beginPath();
            ctx.arc(100,100,80,0,1.5*Math.PI,false);
            ctx.closePath();
            ctx.fillStyle="#ccc";
            ctx.fill();
       }
   </script>
</head>
<body   onload="init();">
<canvas  id="canvas" width="400"  height="300"  style="border:2px blueviolet solid"></canvas>
</body>
</html>

  效果:

 

定义和用法

arc() 方法创建弧/曲线(用于创建圆或部分圆)。

提示:如需通过 arc() 来创建圆,请把起始角设置为 0,结束角设置为 2*Math.PI。

提示:请使用 stroke() 或 fill() 方法在画布上绘制实际的弧。

弧/曲线

  • 中心:arc(100,75,50,0*Math.PI,1.5*Math.PI)
  • 起始角:arc(100,75,50,0,1.5*Math.PI)
  • 结束角:arc(100,75,50,0*Math.PI,1.5*Math.PI)

 

 

2017-09-08  12:54:48

转载于:https://www.cnblogs.com/guangzhou11/p/7494065.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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