首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我怎样才能让不和谐的js随机选择两张图片呢?

要实现让不和谐的 JavaScript 随机选择两张图片,可以通过以下步骤来完成:

  1. 首先,你需要准备一些图片资源,可以将这些图片保存在服务器上或者使用 CDN 加速服务来提供图片访问。
  2. 在前端开发中,你可以使用 HTML 和 JavaScript 来实现这个功能。首先,在 HTML 中创建一个容器元素,用于展示图片。
  3. 在 JavaScript 中,你可以使用数组来存储所有的图片路径。例如,你可以创建一个名为 imagePaths 的数组,并将所有图片的路径添加到该数组中。
  4. 使用 JavaScript 的 Math.random() 函数来随机选择两张图片。你可以生成两个随机数作为索引,然后从 imagePaths 数组中获取对应的图片路径。
  5. 创建两个 img 元素,并将选中的图片路径分别赋值给它们的 src 属性。
  6. 最后,将这两个 img 元素添加到容器元素中,这样就可以在页面上展示这两张随机选择的图片了。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>随机选择图片</title>
</head>
<body>
  <div id="imageContainer"></div>

  <script>
    // 图片路径数组
    var imagePaths = [
      'path/to/image1.jpg',
      'path/to/image2.jpg',
      'path/to/image3.jpg',
      // 添加更多图片路径...
    ];

    // 随机选择两张图片
    var randomIndex1 = Math.floor(Math.random() * imagePaths.length);
    var randomIndex2 = Math.floor(Math.random() * imagePaths.length);

    // 创建 img 元素并设置图片路径
    var img1 = document.createElement('img');
    img1.src = imagePaths[randomIndex1];

    var img2 = document.createElement('img');
    img2.src = imagePaths[randomIndex2];

    // 将 img 元素添加到容器中
    var imageContainer = document.getElementById('imageContainer');
    imageContainer.appendChild(img1);
    imageContainer.appendChild(img2);
  </script>
</body>
</html>

这样,当你加载这个 HTML 页面时,就会随机选择两张图片并展示在页面上。

对于腾讯云相关产品,你可以使用腾讯云的对象存储(COS)服务来存储图片资源,并使用腾讯云的云函数(SCF)来部署这段 JavaScript 代码。你可以参考以下链接了解更多关于腾讯云 COS 和 SCF 的信息:

相关搜索:我怎样才能创作出喜欢的图片呢?我怎样才能识别出两张图片是一样的?我怎样才能在不和谐的行会配置中选择“欢迎频道”?如何让我的按钮选择一个随机单词,然后再次选择我怎样才能让这些图片出现在页面上的随机位置?如何让我的discord机器人发送随机的表情包/图片我怎样才能使用randjump而不是生成一定数量的随机数呢?我在想,我怎样才能让一个不和谐的机器人随机地把协会里的人和discord.js联系起来Discord.js -在我的pc中选择随机图像我如何让我的机器人在不和谐的频道上设置慢速模式,Discord.js我怎样才能在我的js代码中摆脱onclick,还有其他选择吗?如果我的选择器中的字符串位置是随机的,我如何让jQuery找到元素?我想让一个不和谐的机器人粘贴一个来自unsplash.com的随机图像嘿,我怎么给我的不和谐机器人添加一个切换系统呢?[discord.js]我怎样才能让用户输入各种各样的东西,并让它们在一个numpy数组中工作呢?调用另一个JS文件中的全局函数。我怎样才能让“这”起作用呢?我可以让我的程序在列表中的变量(所有整数)之间随机选择,并返回变量而不是值吗?让我的discord.js机器人从我的计算机上的一系列图像中随机发送一张图片为什么我的JS代码不能工作?我正在尝试让这个代码生成一个随机密码如何让我的程序在循环的每次迭代中选择一个新的随机数?-Magic 8 ball
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

从V1到V5,画出美女有何不同?

但有趣是,在留言区中,网友们纷纷表示更欣赏v1作品,认为它充满了一种「深奥有趣」。 输入简单「猫」,v1输出还是略显诡异图画,v5就已经是自然光下真猫了,毛发和胡须纤毫毕现。...输入prompt「驾驶红男爵飞行员猫」,v1到v4输出依次如下。 v1时输出,画面比例还极度不和谐,无论是猫还是飞机都画得很诡异。...v1输出图片错误百出,简直不忍直视。 v2输出比起v1,只能说稍稍有所进步。 但到了v4,输出瞬间就高级了不止100倍。...无论是图书馆中书架背景,还是狗狗外形和神态,光影效果一绝,堪称电影画质。 似乎有相当多人认为,v1图片虽然更加原始,但也更有趣、更幽默。...如果能获得一张图片,同时就有v1艺术性,和v5质量,那就完美了。问题是怎样才能做到,通过混合还是描述? 当然,也有网友指出,别忘了,V1可是免费,V5要60刀一个月。

25740

入门指南:ANN如何使用嵌入概念化新想法

人工神经网络领域中嵌入 过去十年间,计算机处理数字效率越来越高(甚至比人类更快)。计算机只能处理数字,因为它们是唯一具有语义编码实体。我们怎样才能让计算机理解文字、图像、音频或视频这样概念?...如果想吃点甜东西,以上六种应该选择哪个?想象一下,如果我们大脑给出答案是狮子,显然答案错误,然而我们从不质疑我们大脑不是吗? 相信你们看出来了,第二种表征在这三个问题上表现都很好。...我们会从这个句子中随机选择一个目标词,比如“playing” 现在我们选择一个超参数“range=2”。...例如,百度系统可能只有每个员工一到两张照片。如果每个类只有几个数据点,我们如何创建模型?这就是为什么我们为每个图像创建嵌入并尝试在嵌入之间找到相似之处。...我们用这个方法在总体中随机选择两张图片,然后通过共享CNN堆栈层发送出去。我们得到输出向量是图像嵌入。然后我们比较两个嵌入之间差异。将这一差异导入激活函数来检查图像是否属于同一个人。 ?

55540
  • 转-------CNN图像相似度匹配 2-channel network

    从上面Siamese 网络,我们可以看到这个网络有两个分支组成,因为我们是要比较两张图片patch1、patch2相似度,所以Siamese 网络大体思路,就是patch1、patch2分别经过网络...前半部分用于特征提取,我们可以两张图片,分别输入我们这个网络前半部分,然后分别得到一个输出特征向量Gw(x1)、Gw(x2),接着我们构造两个特征向量距离度量,作为两张图片相似度计算函数(如公式1...我们知道现在很多算法中,讲到训练数据图片大小,都是什么32*32,96*96,227*227等大小,也就是说训练数据必须归一化到同样大小,那么假设训练数据是各种各样图片大小?...是否一定要把它裁剪成全部一样大小图片才可以进入卷积神经网络训练?这就是SPP算法所要解决问题,训练数据图片不需要归一化,而且江湖传说,效果比传统方法效果还好。...参数训练更新方法采用ASGD,其学习率恒为1.0,动量参数选择0.9,然后权重衰减大小选择: ? 训练min-batch大小选择128。权重采用随机初始化方法。 OK,上面是一些网络参数设置。

    7.6K50

    是这样学习 GAN ——开发者自述

    比如这两张图,第一张,我们认为是好生成图片,第二张是差生成图片,但是对于上述 model 来说,这两张图片计算出来 loss 是一样大,所以会认为是一样好图片。...这就是上述生成模型弊端,用来衡量生成图片好坏标准并不能很好完成想要实现目的。于是就有了下面要讲 GAN。 2.GAN 大名鼎鼎 GAN 是如何生成图片?...所以最大化似然, generator 最大概率生成真实图片,也就是要找一个 θ PG 更接近于 Pdata。 那如何来找这个最合理 θ ?我们可以假设 PG(x; θ) 是一个神经网络。...首先随机一个向量 z,通过 G(z)=x 这个网络,生成图片 x,那么我们如何比较两个分布是否相似?...解决一些方法,有添加噪声,两个分布变得更宽,可能可以增大它们交集,这样 JS divergence 就可以计算,但是随着时间变化,噪声需要逐渐变小。

    77660

    吴恩达深度学习中文版笔记:人脸识别和神经风格转换

    怎么训练这个Siamese神经网络?不要忘了这两个网络有相同参数,所以你实际要做就是训练一个网络,它计算得到编码可以用于函数d,它可以告诉你两张图片是否是同一个人。...你已经了解了Siamese网络架构,并且知道你想要网络输出什么,即什么是好编码。但是如何定义实际目标函数,能够神经网络学习并做到我们刚才讨论内容?...一个问题是如果你从训练集中,随机选择A、P和N,遵守A和P是同一个人,而A和N是不同的人这一原则。...有个问题就是,如果随机选择它们,那么这个约束条件(d(A,P)+a≤d(A,N))很容易达到,因为随机选择图片,A和N比A和P差别很大概率很大。...并且选择这样三元组还可以增加你学习算法计算效率,如果随机选择这些三元组,其中有太多会很简单,梯度算法不会有什么效果,因为网络总是很轻松就能得到正确结果,只有选择三元组梯度下降法才能发挥作用

    1.2K110

    高阶爬虫实战:破解极验滑动验证码

    你刚才说图片宽度260,为什么坐标里出现了289这样坐标,这不就是超标了吗?一开始也有这样疑惑,可能我们看到图片比实际小,也许人家在图片外面还留了边框一开始是这么想。...但是这个坐标是前面url里面的图片坐标,然后就去看了一下图4 ? 这个图片尽然比较大,坐标问题有答案了,但是这个跟260有什么关系?打乱图片比较大,拼好小,那它是怎么拼?...现在问题就变成怎么计算缺口位置了 缺口位置 觉得可能会有计算两张图片不同位置方式吧,度娘来一发,然后获取了python实战===用python对比两张图片不同,然后发现了ImageChops.difference...仔细看拼好两张图,除了缺口还有其他地方不一样呀。看到图16缺口后面那个阴影没,心里蒙上了一层阴影,再观察其他图片,基本都有类似的,这可怎么办?...y值也是随机[-5,5],觉得这个模拟会更真实一点,总会上下抖动嘛,结果就是因为这个考虑太人性了,识别率非常低,改了好多范围,更大、更小,结果最后不偏移,竟然识别率奇高。

    2.9K72

    99%的人会答错,你敢不敢挑战一下?

    打德州,一部分同学讲究“就赌最后一张了”人血脉喷张,一部分同学“没把牌计算概率”人崩溃。 这样一些有意思问题,凭直觉99%会答错。...20%同学会答错,概率又是多少? 问题二 两张扑克牌: 一张正常,一面正,一面反 一张印错了,两面都是反面 把这两张扑克牌放到一个口袋中,每次抽出一张,面朝上(这样我们就只能看到一面了)。...此时,主持人偷看了另外两张另一面,并协助A去掉了一张正常牌(不管A选x是否正确,另外两张牌中至少有一张是正常牌),牌桌还剩两张牌。 主持人问:A你是否改变选择?...80%同学会答错,概率又是多少? 问题四 四张扑克牌,两张大王,两张小王,随机两张牌,有三种组合:大大,一大一小,小小。...A和B玩这样一个游戏: 如果随机两张牌是相同(大大或者小小),A胜出 否则,B胜出 直觉:大大和小小占了3种组合中两种,所以A胜出概率高。 对么? 99%同学会答错,概率又是多少

    33520

    『SD』文生图基础讲解

    相比起只有一个输入框 ChatGPT,这种复杂界面很容易人望而却步,尤其是像我这样意志力薄弱的人。 不过,多年切图有个习惯,就是喜欢把界面拆解来看。...知道 SD 可以用来生成图片,而且这么复杂界面肯定不是每个参数都要填写。那么,怎样才能快速生成一张图片推测是有一个“生成”按钮,可以快速生成一张图片。...选择模型 可以在下图中红框两个区域选择模型。 通常会在下方 Checkpoints 选择模型,因为在这里可以查看配置好预览图。 当你模型数量越来越多,光靠模型名字是记不住这个模型能干嘛。...例如,主模型选择了A,那么在 Refiner 选择另一个B模型,并且 Switch at 设置了 0.8,意思就是前80%使用A模型绘图,剩下20%使用B模型绘图。...这项功能是要重复执行多少次任务意思,耗时比较长,以时间换空间。而且它每次生成出来图片都是很随机。等于你点了4次生成按钮。 Batch size(单批数量):一次生成4张图片

    18910

    极验验证码破解之selenium

    你刚才说图片宽度260,为什么坐标里出现了289这样坐标,这不就是超标了吗?一开始也有这样疑惑,可能我们看到图片比实际小,也许人家在图片外面还留了边框一开始是这么想。...但是这个坐标是前面url里面的图片坐标,然后就去看了一下图4 ? 图13 这个图片尽然比较大,坐标问题有答案了,但是这个跟260有什么关系?打乱图片比较大,拼好小,那它是怎么拼?...现在问题就变成怎么计算缺口位置了 缺口位置 觉得可能会有计算两张图片不同位置方式吧,度娘来一发,然后获取了python实战===用python对比两张图片不同,然后发现了ImageChops.difference...仔细看拼好两张图,除了缺口还有其他地方不一样呀。看到图16缺口后面那个阴影没,心里蒙上了一层阴影,再观察其他图片,基本都有类似的,这可怎么办?...y值也是随机[-5,5],觉得这个模拟会更真实一点,总会上下抖动嘛,结果就是因为这个考虑太人性了,识别率非常低,改了好多范围,更大、更小,结果最后不偏移,竟然识别率奇高。

    1.7K50

    网站开发历程:云吸一只猫

    大家好,是山月。 最近开发了一个网站: 云吸一只猫,代码置于仓库 random-cat 中。以下两张图片都来自我网站截图,来这里吸猫吧。...Cat As a Service: 如何随机拿到一只猫图片 一个自由开发者,如何获得免费 API 服务?...此时,注意到了 Unsplash,它是一个可免费商用图片服务网站,其中图片异常精美,被国内设计同学经常引用。使用它,就可以拿到一只更漂亮猫。...animal,cat"> 开发网站: 云吸一只猫 最终来到了开发环节,这个网站目标就是: 每次刷新随机拿到一只全屏猫。 那如何做到全屏?...技术调研,最近 next.js 升级到了 12,查看了 swc 及 Image 各种优化,「这个是没必要」。虽然没有必要,但作为个人项目,每次总是使用一些较新特性,也就忍不住看看新文档。

    49530

    CVPR 2018摘要:第五部分

    在这里,网络将两张图片作为输入:身份图片,和作为除了人身份之外所有事物来源:姿势,情感,照明,甚至背景属性图片。...我们怎样才能告诉网络应该在 xˢ 应该采取什么措施以及 xᵃ ? 上面概述体系结构本身并没有回答这个问题,这里主要工作是通过仔细选择损失函数来完成。 它们中有不少; 让我们逐一筛选。...(声明:为略微弄乱图片符号而道歉但是Medium实际上不支持子/上标,所以我不得不使用现有的Unicode符号。) 这是相当多东西,不是吗?...I 和 C 非常好初始化; 接下来,我们将整个事物训练成具有已知身份的人图像数据集; 正如我们已经提到,我们可以成对选择 xˢ 和 xᵃ 作为同一个人不同图像,并网络尝试精确地重建 xa,...由于有意识和精确地选择了架构,损失函数和训练过程,结果非常棒。以下是论文中两个选项。 在第一个中,我们看到从训练集中随机选择面部变换,其中包含属性随机面部: ?

    35530

    阿狗问道——算法几何

    首先需要给好友打一个电话,怎样才能找到离自己最近那部公用电话机?如果可以根据电话机分布将校园划分为一个个区域,每个区域都对应一部最近公用电话,那么无论身在何处,这个问题都能立即给出答案。...假设手中有两张地图,一张描述了城市中所有的建筑物,另一张则绘制了城市所有道路,需要同时参考两张信息找到要去博物馆。...接下来,需要选择一条最短路径到博物馆,且途中要避开建筑物和其他障碍。...倘若根本就没有该展品三维数据,那又该怎么办可以从不同角度拍几张展品照片,通过这些照片二维图像尽可能地恢复其三维模型,这是三维重建(3D reconstruction)。...(文中图片来自Mark de Berg et al.

    1.1K100

    cs231n - KNN

    上课时候还记得有汉明距离,马氏距离,欧氏距离等,但是可能不是用于图像分类,因此这里就说下 L1 距离和 L2 距离 L1 距离就是两张图片中对应每一个像素点值都相减取绝对值,然后再求和,得出便为这两张图之间距离...给出一个 L1 距离例子,方便理解,也就是说,如果图片很相似的话,两张图间距离会很小,如果差异很大,那么两张距离会很大....L2 距离是两张图片中对应每一个像素点值都相减取平方,相加再开根号,得出便为这两张图之间距离 那么我们一般使用 L1 距离还是 L2 距离?...,例如 PCA 随机将训练集拆分为训练集和验证集,验证集比例取决于模型超参数多少,超参数越多的话就需要越大验证集来评估你模型。...选择上面评估出来最好超参数在测试集上评估模型。

    28210

    使用 AI Image Creator 在深度学习中做图片预处理

    Node.js 来做,今天要讲到图片预处理就是其中之一。...训练集:人类学会说话需要看别人怎么说,听别人声音等等,这些能够自己学会说话信息在深度学习中称为训练集,只不过对象识别中需要训练集只有图片。...常见图片预处理方式有以下几种: 旋转。由于旋转角度可以是任意值,所以需要随机生成一些角度来旋转,这又称为随机旋转。 翻转。...这个会图片地方更亮,暗地方更暗。也可以想象一下电视上对比度调节,不得不说电视机启蒙了这些专业名词。 上述每项操作都需要视场景而选择,目前适用于我们团队处理方式主要也就是上面这些。...再来看看亮度为 50 和 60 两张图片,其实看起来像是一张图片一样,不符合训练集多样性原则,更何况是相邻亮度相差为 1 两张图片

    1.5K10

    入门 | 单样本学习:使用孪生神经网络进行人脸识别

    为了比较图片 x(1) 和 x(2),我们计算了编码结果 f(x1) 和 f(x2) 之间距离。如果它比某个阈值(一个超参数)小,则意味着两张图片是同一个人,否则,两张图片中不是同一个人。 ?...上式是 x1 和 x2 编码之间距离。 这适用于任何两张图片。 ? 那么,为了得到对输入图片良好编码,我们如何学习相应参数?...所以,我们想固定影像 A 与正例 P 编码之间距离 d(A,P) 小于等于 A 与 N 编码之间距离 d(A,N)。也就是说,我们要让同一个人图片更加相互接近,而不同人照片要互相远离。...我们如何选择用于训练模型图片? 如果我们随机选择图片,可能很容易就能满足损失函数限制,因为大多数情况距离都是很大,而且梯度下降也不会从训练集中学到很多(大幅更新权重)。...因为这个原因,我们需要寻找这样 A、P 和 N,使得 A 和 P 很接近 N。我们目标是训练模型变得更加困难,以使得梯度下降学到更多。

    1.3K90

    手把手教你在浏览器中使用脸部识别软件包 face-api.js

    但是,一直有人问我能否在浏览器中完整地运行整个人脸识别的流程 最后答案是肯定,多亏了 tensorflow.js,利用好 tfjs-core, 成功实现了部分相似的工具,这些小工具能够你得到和使用...而且最棒一点是你不需要再安装任何依赖项,它可以直接运行。额外好处是它还支持 GPU 加速,在 WebGL 上运行操作。 这足相信 JavaScript 社区需要这样浏览器软件包!...听起来像是个不错计划!但是这里仍存在两个问题。首先,如果我们有一张显示多个人图像,并且我们想要识别所有这些图像,那该怎么办?其次,我们还需要能够获得度量两张人脸图像相似性量,以便进行比较。...face-api.js 已经实现了一个简单 CNN,这个网络能够返回给定人脸图片 68 个脸部特征点。 ? 根据特征点位置,boundingbox 可以被确定在脸部中心。...使用欧几里德距离效果非常好,但当然你也可以使用你选择任何类型分类器。以下 gif 可视化了两张图片通过欧几里德距离进行比较过程。 ?

    1.6K10

    数学家解析:人颜值到底有多重要

    可你是否想过,如果这些品质真的如此重要,我们又为何还执迷于对方外表? 关于美的定义千差万别,普遍规律是否存在?有什么办法可以自己显得更有魅力,帮助我们顺利脱单?...如果你没听说过黄金比例,请向你介绍一下,它是一个无理数,约等于0.61803399……通常用希腊字母Ф表示。它概念来自几何学,然而人们发现,无论是在花瓣数量还是在兔子繁殖速度等方面,它都适用。...艾瑞里曾经在他学生中做了一项调查,他选出了魅力相当两张男性面孔,亚当(A)和本(B)。艾瑞里用图像处理软件制作出了丑版亚当和本,然后将其头像图片分成两组来测试他理论。...他把这两组图片发给了600个学生,其中一半人拿到了第一组图片,另一半拿到了第二组。这些学生要选出他们认为最具魅力一张面孔。 没人选择丑版图片,然而它们存在却产生了戏剧性影响。...在这两组图片里,丑版亚当和本都分别使他们原版显得更具魅力,就如诱饵效应所预见那般。 什么是"诱饵效应"?想象一下你正在电影院买零食。或许一小桶爆米花卖5美元,大桶则是人望而却步8.5美元。

    40280

    单样本学习:使用孪生神经网络进行人脸识别

    为了比较图片 x(1) 和 x(2),我们计算了编码结果 f(x1) 和 f(x2) 之间距离。如果它比某个阈值(一个超参数)小,则意味着两张图片是同一个人,否则,两张图片中不是同一个人。...上式是 x1 和 x2 编码之间距离。 这适用于任何两张图片。 那么,为了得到对输入图片良好编码,我们如何学习相应参数?...所以,我们想固定影像 A 与正例 P 编码之间距离 d(A,P) 小于等于 A 与 N 编码之间距离 d(A,N)。也就是说,我们要让同一个人图片更加相互接近,而不同人照片要互相远离。... d(A,P) 与 d(N,P) 之间总存在一个差距。...我们如何选择用于训练模型图片? 如果我们随机选择图片,可能很容易就能满足损失函数限制,因为大多数情况距离都是很大,而且梯度下降也不会从训练集中学到很多(大幅更新权重)。

    1.8K80

    一文重新思考对抗样本背后含义

    我们从每个类别中随机采样了 100 张图片,在不同范数下计算两两图像距离平均值。...这起初人惊讶,但它只是表明,对于一个给定数字,相比切换成另一个类别的数字,样式上变化可能会可能会造成更多像素上差异。...可以认为对于每一个数字,有一个不变像素集,它不会随图片而改变,当两个数字不变集高度重合时,像上图那种意料之外结果就有可能发生。 选择ε 当谈到选择ε时候,这一切意味着什么?...在 L-∞距离约束下均值图像 将原始图像和精心扰动图像之间 L-∞距离限制到ε,但是任意一个人类观察者都能轻易地发现两张图之间区别,如下图所示: ?...在许多情况下,通过简单检查背景像素是否修改来为对抗样本创建检测机制是微不足道。如果攻击者知道了这种检测机制,就能够绕过它。那我们要如何选择ε? 这里给出一个对每张图片并不使用相同ε例子。

    1K20
    领券