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现在前端都流行手写ECharts ?

绘制的底层是强大的,我们所用的各端语言只是在现代UI追求的步伐中和用户喜好的交互中求同存异,抽取封装出自成个性风格的UI控件,当然面对万亿级别的客户各个平台的UI库出也不可能满足所有的客户需求,当然一门语言的可制定性也意味着其强大,几乎每个平台都提供了接口让开发者创造其UI的可能性,更可能的能满足客户需求。ECharts作为前端强大的图表K线等绘制工具可以说应有竟有,无比风骚。但用户和产品的需求永远是一个库满足不了的。当然作为技术人员自定义绘制也应该是需要掌握的技术。我们前端移动端作为产品的排面就应该让其独具特色,别具一格。所以自定义从我们的技术岗位、技术本身、亿万用户不同需求...出发,"自定义很必要"。

03

Day 3 学习Canvas这一篇文章就够了

一、canvas简介 ​ <canvas> 是 HTML5 新增的,一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画,甚至可以进行实时视频处理和渲染。 ​ 它最初由苹果内部使用自己MacOS X WebKit推出,供应用程序使用像仪表盘的构件和 Safari 浏览器使用。 后来,有人通过Gecko内核的浏览器 (尤其是Mozilla和Firefox),Opera和Chrome和超文本网络应用技术工作组建议为下一代的网络技术使用该元素。 ​ Canvas是由HTML代码配合高度和宽度属性而定义出的可绘制区域。JavaScript代码可以访问该区域,类似于其他通用的二维API,通过一套完整的绘图函数来动态生成图形。 ​ Mozilla 程序从 Gecko 1.8 (Firefox 1.5)开始支持 <canvas>, Internet Explorer 从IE9开始<canvas> 。Chrome和Opera 9+ 也支持 <canvas>。 二、Canvas基本使用 2.1 <canvas>元素

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服装关键点检测算法(CNN/STN)含(4点、6点以及8点)

最近几年服饰关键点检测分析引起了人们的广泛关注。以前的具有代表性的工作是服装关键点的检测或人体关节。这项工作提出预测关键位置在时尚物品上定义的点,例如领口的角落,下摆和袖口。然而,由于背景杂乱,人体的姿势和尺度,检测时尚义务上的关键点是具有挑战性的,为了消除上述变化,以前的工作通常是假设在训练和测试中提供的边界的边框作为附加条件,然而这在实践中是不适用的,本项目涉及的是无约束的服装的关键点的检测,无论是训练还是测试所涉及到的是没有提供服饰的边界框,对此我们提出了一种新的网络结构, 此结构主要包含两个部分,首先使用Resnet进行特征提取,然后利用STN空间转换网络除去背景的干扰,最后使用全连接网络进行对关键点的位置和可见性进行预测。

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