这个页面包含了第一次接触fabricJS的人打开的最常见问题的列表。这些缺陷的产生,既有解释不清的原因,也有文档不完善的原因。在这里,我们试图解决共同的问题。
用 JavaScript 处理图像可能非常困难且繁琐。 幸运的是,有许多库可以让这些变得简单得多。 下面介绍一些图像处理的库。
1:pica 一个在浏览器中调整图像大小,而不会出现像素失真,处理速度非常快的图片处理库
本文介绍fabric.js框架使用,以及使用fabricjs打造一个高级画板程序. 高级画板功能介绍 全局绘制颜色选择 护眼模式、网格模式切换 自由绘制 画箭头 画直线 画虚线 画圆/椭圆/矩形/直角
A通过socket链接传输canvas数据,express做转发,B监听socket得到数据并渲染。
官网:http://fabricjs.com/ fabricjs为canvas的一个操作插件,功能较为齐全,下面为常用的知识点 //1: 获得画布上的所有对象: var items = canvas.getObjects(); //2: 设置画布上的某个对象为活动对象。 canvas.setActiveObject(items[i]); //3:获得画布上的活动对象 canvas.getActiveObject() //4:取消画布中的所有对象的选中状态。 canvas.discardActiveOb
在Kubernetes中,可以通过在容器中设置“requests”和“limits”来限制容器的资源使用量。然而,如果不为Pod中的每个容器设置这些值,那么可能会出现资源不足或浪费的问题。为了解决这个问题,可以通过在命名空间级别上配置默认的“requests”和“limits”值,使所有Pod中的容器都遵循这些值。
整个页面是一个vue项目中的组件,使用的主要库是fabricjs 官网为http://fabricjs.com/ 是一个操作canva和svg的库
制作方法很简单(点击文末阅读原文即可),上传图片,选择样式,保存图片即可。
最近在做一个浏览器插件,其功能是截取当前网页的部分内容,然后像聊天工具截图那样编辑图片,其中的一个工具的给图片打马赛克。实际效果如下
canvas是一个基于云端的开源在线学习系统(LMS),使学校能够构建数字学习环境,以应对远程教学趋势。Canvas简化了教学,提高了学习效率,并消除了支持和发展传统学习技术的麻烦。它具有开放,直观的特点,通过所有数字工具和内容,简化老师的教学,让学生获得更简单的互联网学习体验。
Fabric.js 的基础包并没有包含橡皮擦模块,如果你的项目需要使用橡皮擦,要使用定制版的 Fabric.js 。
在现代前端开发中,无论是构建游戏、数据可视化还是动画效果,合适的2D图形库可以增加用户的趣味性,接下来就给大家介绍几个常用的2D图形库
在Android应用程序中,自定义View是一个非常常见的需求。自定义View可以帮助您创建独特的UI元素,以满足您的应用程序的特定需求。然而,自定义View也可能会导致性能问题,特别是在您的应用程序需要处理大量自定义View的情况下。
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候,我们往往会观测到各种各样的图形,无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件,例如,Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测,我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征,以方便为后续的性能调优提供数据参考。
在本篇文章中,笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为,以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解,为后续的性能调优做好理论准备。
在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO)。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证该节点上有充足的资源。
Fabric.js是一个可以简化Canvas程序编写的库。 Fabric.js为Canvas提供所缺少的对象模型, svg parser, 交互和一整套其他不可或缺的工具。Fabric.js可以做很多事情,如下:
本文阿宝哥会为小伙伴们隆重介绍用于图片处理的十个 “小帮手”,他们各个身怀绝技,拥有模糊、压缩、裁剪、旋转、合成、比对等技能。相信认识他们之后,你将能够轻松应对大多数的图片处理场景。
搭载 M2 芯片的 iPad Pro 和 Mac 以及全新的 Macos 预期也会在稍后的 10 月再行发布。相较本次发布会已经发布的新品,搭载 M2 芯片和新 Macos 的新款 Mac 同样令人期待。此前 WWDC2021 苹果开发者大会上,发布的苹果最新的 macOS 系统 macOS Ventura 展示了许多新功能——比如可以自动整理打开的所有 App 和窗口,让用户在专注投入工作的同时能对所有状况一目了然的台前调度功能;以及可以利用连续互通相机将 iPhone 用作网络摄像头,从而将 Mac 与其他设备连续互通协同工作的创新功能等等,都令人眼前一亮。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
随着企业越来越多地了解到部署容器化应用程序的优点,有必要纠正 JVM 在云中表现不好的误解,尤其是在内存管理方面。虽然许多JVM可能不能完美地配置成在弹性云环境中运行,但各种可用的系统属性允许对JVM进行调优,以帮助最大限度地利用其主机环境。如果一个容器化的应用程序是使用OpenShift部署的,那么该应用程序可以利用Kubernetes Vertical Pod Autoscaler (VPA),这是一个alpha特性。VPA就是一个例子,JVM的默认内存管理设置可能会降低在云中运行应用程序的好处。这篇博文将介绍配置和测试一个与VPA一起使用的容器化Java应用程序的步骤,这将演示JVM在云中运行时的适应性。
之前写过一篇笔记,《使用fabric.js 快速开发一个图片编辑器》,简单介绍了如何用vue和fabric.js快速开发一款编辑器。
随着在线使用量的增长,云计算应用程序的使用量相应增长。越来越多的组织为了应对疫情驱动的工作环境变化而加速将业务从数据中心迁移到云平台。与此同时,越来越多的组织将公共云作为一种更可靠的业务持续性资源。
在编写调试Node.js项目,修改代码后,需要频繁的手动close掉,然后再重新启动,非常繁琐。现在,我们可以使用nodemon这个工具,它的作用是监听代码文件的变动,当代码改变之后,自动重启。
先讲解Pod的两个重要参数:CPU Request与Memory Request。在大多数情况下我们在定义Pod时并没有定义这两个参数,此时Kubernetes会认为该Pod所需的资源很少,并可以将其调度到任何可用的Node上。这样一来,当集群中的计算资源不很充足时,如果集群中的Pod负载突然加大,就会使某个Node的资源严重不足。
kubectl top 可以很方便地查看node、pod 的实时资源使用情况:如CPU、内存。这篇文章会介绍其数据链路和实现原理,同时借 kubectl top 阐述 k8s 中的监控体系,窥一斑而知全豹。最后会解释常见的一些问题:
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源,以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源,并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中,我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能,包括如何创建和配置ResourceQuota对象,以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
Ubuntu 22.04 LTS 版本带来一项新功能:默认启用 systemd-oomd 作为内存不足时的守护进程,它可以在内存高压的情况下干掉一部分进程。
在服务器运维过程中,经常需要对服务器的各种资源进行监控,例如:CPU的负载监控,磁盘的使用率监控,进程数目监控等等,以在系统出现异常时及时报警,通知系统管理员。本文介绍在Linux系统下几种常见的监控需求及其shell脚本的编写。
tuningConfig 的配置是可选的,如果你不在这里对这个参数进行配置的话,Druid 将会使用默认的配置来替代。
HTML5作为新兴领域越来越热。然而在移动设备硬件性能弱于PC的背景下,对性能的需求显得更为重要,而HTML5性能优化前与优化后有着极大的差别,如何优化才能提高性能,对此熟知的人很少。本文以LayaAir引擎为例,通过代码示例详细阐述如何利用引擎对HTML5作出性能的极致优化。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营:那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司,以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
在有些时候运维同事需要对一些数据收集后形成PDF报告的形式发送出去。利用python的reportlab库可以帮我们很快的实现自定义生成PDF报告。
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置,仍然可能会出现OOMKilled问题,您想知道为什么吗?
继联想集团在 5G 标准投票中未投给华为之后,5 月 21 日,有媒体再次报道称,联想集团在中央某采购中心关于预装国产操作系统的投票会上投了反对票。该报道称,本月 16 日下午,联想、惠普、宏碁、华硕四家厂商投出反对票,而另外三家厂商同方、海尔、戴尔支持国产操作系统预装。
我和 Kubernetes 的初次接触就涉及到将应用容器化并部署到生产环境集群中,当时我的工作重点是把 buffer 吞吐量最高(低风险)的某个端点从单个应用程序中分离出来,因为这个特殊的端点会给我们带来很大的困扰,偶尔还会影响到其他更高优先级的流量。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。
预告:今天的故事是双结局的,有Happy Ending和Bad Ending,并且内容非常不讲武德,请大家做好思想准备。
前言: 在虚拟化场景下,libvirt会为每个qemu进程,也就是一台虚拟机,创建对应的cgroup,用来限制这台虚拟机的资源使用。这章讨论一下cgroup对内存的限制、回收能力对虚拟机的影响。 Centos7使用Linux 3.10。Ubuntu1604使用Linux 4.4。这章主要分析这两个版本的kernel的能力对比。 分析: 1,使用场景 在内存复用的场景下,会使用到cgroup的内存限制能力。举例来说,Host上有内存32G,每台Guest分配4G,那么可以启动8台Guest。如果内存超分配
之前是只知道内存模型理论上是怎么样的,这次拿到一个具体的任务,具体的executor来做对照分析,加深理解,在调内存参数时,也能有个依据。
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
我们组的实时数仓项目(二期:Flink SQL指标计算)进入上线阶段。所以,最近的推文我会持续更新一些线上问题排查的实战经验和思路,并尽量针对一类相似或者关联问题所涉及的关键点进行总结,抽出一些方法论分享给大家,感谢支持^^
除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息.
如果你需要用 canvas 做特效,那我推荐你使用 Fabric.js ,因为 Fabric.js 语法更加简单易用,而且还提供了很多交互类的 api。
为了支持这些特性,Linux namespace 实现了 6 项资源隔离,基本上涵盖了一个小型操作系统的运行要素,包括主机名、用户权限、文件系统、网络、进程号、进程间通信。
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