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我也要
canvas在用于绘制图形上相当实用，如果我们要记录某个时刻canvas的内容，在另一个时刻显示，可以使用getImageData和putImageData。
getImageData用于记录当前canvas的内容，其接收四个参数，getImageData(x,y,width,height)，x,y为起始的坐标，width和height为记录下的内容宽度高度
let canvas = document.getElementById('canvas')
let context = canvas.getContext('2d')
let c1=context.getImageData(0, 0, 600, 450)使用putImageData可以把使用getImageData记录下的内容重新绘制在当前canvas上。putImageData接收三个参数，记录下来的内容，绘制的起始x,y坐标putImageData(c,x,y)
context.putImageData(c1, 0, 0)
JavaScript
Canvas撤回操作及前进功能（Javascript）
/** * canvas操作历史回退及前进功能 * * 调用示例，执行某个操作之后，调用保存历史，这里的参数都是自定义的需要保存的历史数据 * self.selectCanvas.getContext("2d").saveHistory(points, copy_segments, copy_rounds, copy_controlLine, * copy_selectedSegments, copy_selectedPoints); * 回撤及前进功能代码示例 * $(window).keydown(function (event) { if (event.ctrlKey == true && event.keyCode == 90) {//Ctrl+ Z let history_data = self.selectCanvas.getContext("2d").undo(); // 获取回退一步的历史数据 if (history_data != null) { ... } } if (event.ctrlKey == true && event.keyCode == 89) {//Ctrl+ Y let history_data = self.selectCanvas.getContext("2d").redo(); //获取前进一步的历史数据 if (history_data != null) { ... } } } **/
canavs撤销功能实践
当我们在canvas上绘制图形的时候，有时候可能在某一步上画错，又或者对图像的位置进行反复的移动调整，觉得这个位置不合适 要返回上一个位置，这种情况下用户不可能删除当前这个图形重画，用户肯定是希望能撤销当前的步骤回到上一个步骤就可以，这就是所谓的撤销，那么说起来简单，但我们又应该如何去实现这样的功能呢？ 要做某一件事之前我们往往需要有一个可行性的思路，即可实施的方案。 图形的绘制 首先我们来想想，都知道canvas画布的原点是做左上角的，当用户画一个图形时会有哪些步骤， 一般会分为3步： 第一步：开
海量Embedding进行相似度查询和比较的方法
这个是在科研中的现实需求。例如每一个源代码文件，我们可以生成一个embedding，如果有超过5000万个embedding（例如用BERT生成5000万个embedding），怎么样有效地计算相似性呢（例如有5000个positive的embedding，想在5000万个中找到类似的）。 简单介绍一下我尝试的结果：如果直接用torch.cosine_similarity，我手里的数据估计至少要处理两个月。这时候就想到了用LSH -- Locality Sensitive Hashing，但是我之前并没怎
canvas画图历史记录撤销与恢复
canvas画图历史记录撤销与恢复
Comsol 压电换能器声场仿真（远场分析、边界元法优化）
本文详细介绍了在Comsol中使用边界元法进行压电换能器远场声场仿真的高效方法。针对传统有限元法计算远场时内存消耗大、耗时长的问题，文章阐述了边界元法在处理无限域、提升计算效率和精确获取远场指向性方面的核心优势，并提供了从多物理场耦合设置、网格划分策略到求解器配置及结果验证的完整实战指南。
Kolla 容器化 高可用OpenStack 部署与 Ceph 集群集成
本文介绍了 Kolla 项目在容器化 OpenStack 部署和管理方面的应用，以及与 Ceph 集群的集成。Kolla 项目通过容器技术提供了一种简化和自动化的 OpenStack 部署方法，同时实现了易于升级和回滚的特点。本文还探讨了 Kolla 在实现零宕机升级方面的进展，并分析了其对 OpenStack 用户和社区的重要意义。
HTML5 中 canvas 绘图的撤销与反撤销功能实现
> 实现原理： 保存快照：每完成一次绘制操作则保存一份 canvas 快照到 canvasHistory 数组（生成快照使用 canvas 的 toDataURL() 方法，生成的是 base64 的图片）； 撤销和反撤销：把 canvasHistory 数组中对应索引的快照使用 canvas 的 drawImage() 方法重绘一遍； 绘制新图像：执行新的绘制操作时，删除当前位置之后的...
Zenoh：统一数据平面协议，重塑物联网与边缘计算架构
在分布式系统与物联网领域，数据通信与处理常面临协议割裂的挑战。传统方案如MQTT、Kafka、gRPC等，分别针对发布/订阅、流处理和RPC等不同场景，导致架构复杂、集成成本高。其核心问题在于未能统一处理“运动中数据”（Data in Motion）与“静止中数据”（Data at Rest）。Zenoh协议通过创新的“Key-Value”寻址与“Selector”查询语言，将发布/订阅、存储、查询和计算四种核心操作融合进单一协议，构建了统一的抽象层。这种设计实现了极低的协议开销（仅5字节头部）和地理分布式
uniapp canvas实现手写签字功能(包括重签,撤回等按钮)
left: 50%;</style>
chembl_webresource_client 包数据接口下载chembl数据库；ZINC数据库下载、simles获取
点击进去https://zinc.docking.org/subclasses/kinase/predictions/，然后下载sdf模式，这里可以转化simles格式，如果下载csv里面没有包含simles。参考：https://github.com/chembl/chembl_webresource_client/blob/master/demo_wrc.ipynb。参考：https://zinc.docking.org/这是网页搜索查看，16条数据。这个数据这下载特别慢。
5. SAP UI5 视图控制器(Controller)初探
本教程的前一个步骤也就是第四个步骤，我们了解了 SAP UI5 XML 视图的使用方法。在该步骤里，我们在 XML 视图里声明了一个 Text 控件实例，该控件位于 sap.m 这个命名空间内。 本步骤会继续接触 SAP UI5 MVC 框架中三大基石的另一块：C - Controller，即控制器。 先看看本步骤完成之后，我们得到的 SAP UI5 应用能实现一个什么样的效果。 访问如下 url： http://localhost:8080/webapp/index.html 能看到一个 Say Hell
基于canvas实现的多功能画板
基于canvas实现的多功能画板，目前已完成第一版，功能包括画笔、橡皮擦、撤回、清除画板、保存、图层、拖拽...
24、流化催化裂化的分子建模
本文探讨了流化催化裂化（FCC）的分子建模方法，重点分析了如何通过机理建模和模型修剪策略（如反应规则和随机规则）来减少计算复杂度，同时保持化学意义。文章还介绍了定量结构反应性关联（QSRC）在动力学参数确定中的应用，以及结焦对催化剂活性的影响。通过这些方法，FCC反应模型能够在预测产物分布的同时，显著提高计算效率。
[HarmonyOS Next示例代码]自定义Canvas画布
本示例介绍了使用Canvas实现一个包括了画笔粗细、颜色和透明度的选择、绘制、缩放、清除等功能的自定义画布。
深入理解 HTTP 协议中的 Content-Type
是 HTTP 协议中的一个头部字段（Header），用于指示请求或响应中实体主体（body）的媒体类型（Media Type），也称为MIME 类型（Multipurpose Internet Mail Extensions）。
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
vue2 + canvas 实现简易画板
前言 这两天在做QQ聊天机器人，目前也实现了一些功能 准备往里面加一些小游戏的功能，思来想去就准备自己实现一个简易版的你画我猜，但是QQ肯定不支持我发个画板过来，于是便诞生了这个网站picture_board (gitee.io)。网站部署在gitee pages上，感兴趣可以去picture_board(gitee.com)下载源代码。 实现思路 整个页面比较简单，上下的两栏布局。上面是canvas的绘画区域，下面是功能选择区域。（请忽略计时框，这个是为了在你画我猜中，提醒绘画时间用的） canvas
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
canvas实现画板功能，包括画笔颜色，粗细，圆滑曲线，橡皮擦，撤回上一步，清空画板，保存为图片
js部分: <script> let canvas = document.getElementById('can') let ctx = canvas.getContext('2d') // 先画一个和画布同样大小的矩形，在保存时可有背景颜色 ctx.fillStyle="#fff"; ctx.fillRect(0,0,canvas.width,canvas.height); let textColor = "#000" // 画笔初始颜色为黑色.
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册，内含HL7和ASTM)
基于Canvas实现画布
摘要：本文介绍了一个基于鸿蒙Canvas实现的绘画应用案例，支持绘画、撤销/重做、橡皮擦、清空、画笔属性设置和缩放等功能。系统采用ArkTS语言开发，使用MVVM架构设计，包含核心组件Canvas和手势事件处理，并实现了折叠屏适配。代码结构清晰，分为视图层、模型层和命令管理类，通过命令模式管理绘制操作。主要功能包括：多种画笔类型选择、颜色/粗细/透明度调整、手势缩放画布以及撤销/重做等操作。该案例展示了鸿蒙开发中Canvas组件的高级用法和复杂交互实现。
【HarmonyOS NEXT】示例代码-自定义Canvas画布
本示例介绍了使用Canvas实现一个包括了画笔粗细、颜色和透明度的选择、绘制、缩放、清除等功能的自定义画布。
canvas绘图
在react项目中使用canvas绘图,在原有图片上绘制批阅痕迹, 支持撤回功能,保留前面的绘图痕迹,在绘制完毕后合成一张新的图片
Canvas网页涂鸦板再次增强版
目录第一版Canvas涂鸦板第二版Canvas涂鸦板第三版Canvas涂鸦板体验涂鸦板 第一版Canvas涂鸦板 实现功能：在涂鸦板上鼠标按下去拖动的涂鸦效果 实现思路：监听鼠标按下、移动、松开事件，将鼠标按下的值赋值给moveTo的x和y值，作为起始位置。在移动事件中，将鼠标距离可视区x和y值赋给lineTo，再进行描边。 实现代码 <!DOCTYPE html> <htm...
canvas画布制作签名
canvas画布绘制属于你的签名
【canvas】前端Canvas签字组件实现以及性能优化实战，手把手带领大家提升用户体验
签字功能看似简单，实则暗藏“坑”：笔迹锯齿、延迟卡顿、兼容性问题……本文将带你深入Canvas签字组件的优化之路，从性能提升到视觉打磨，打造丝滑如纸的签字体验！
Angular-Canvas-Painter 项目常见问题解决方案
Angular-Canvas-Painter 项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Angular-Canvas-Painter 是一个基于 Angular.js 的开源项目，它提供了一个指令，允许用户在桌面或触摸设备上的画布上绘画。这个项目主要用于需要画图功能的网页应用，它使用了 HTML5 的 <canvas> 元素来实现绘画功能。 主要编程语言 HTML CSS JavaScri...
Canvas粗解
粗略但全面的讲解canvas的基本使用
canvas绘制路线可撤销+放大镜跟随效果，uniapp+vue2
1、首先绘制区域的主要的bigCanvas=需要一个装有背景图的firstCanvas+再需要一个绘制路线的secondCanvas，这几个canvas的尺寸都应一致，尺寸通过图片加载完成后getImg函数获取尺寸进行赋值。3.5假如修改放大倍数为x，getMoveData函数中this.canvasw * 2的2就是放大倍数也要修改为x，css中的 transform: scale(x);1、全局设置，在app.vue中设置rem比例，375宽度下，1rem=10px。控制台输出绘制的图片。
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