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UIScrollView动画

前言:看到凤凰新闻 头条栏目的编辑推荐新闻是这个效果,得不错,就想着实现一下,以下就是我的实现过程,示例代码请看这儿→UIScrollView动画。 ? 普通的浏览效果.gif 二、分析动画效果,提出解决方案 注意:这里的left和right是区分拖动中可见的两个图。 1. 解决思路 通过效果分析对比可知,我们需要在第一步的基础上把每一个图片图ImageView包装在WSLAnimationView里,让WSLAnimationView去处理ImageView的动画效果 以及left图片的相对位置X坐标,直至复位,回到它们在WSLAnimationView上的初始位置X=0,超出父图的部分裁剪掉,也是设置WSLAnimationView对象的clipsToBounds 刚向左拖拽时的结构示意图 以上就是我实现这个效果的过程,示例代码请看这儿UIScrollView动画;如果小伙伴们有其他的实现方法,欢迎再此留言交流??????

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UIScrollView动画

前言:看到凤凰新闻 头条栏目的编辑推荐新闻是这个效果,得不错,就想着实现一下,以下就是我的实现过程,示例代码请看这儿→UIScrollView动画。 [普通的浏览效果.gif] 二、分析动画效果,提出解决方案 注意:这里的left和right是区分拖动中可见的两个图。 1 . 解决思路 通过效果分析对比可知,我们需要在第一步的基础上把每一个图片图ImageView包装在WSLAnimationView里,让WSLAnimationView去处理ImageView的动画效果, 以及left图片的相对位置X坐标,直至复位,回到它们在WSLAnimationView上的初始位置X=0,超出父图的部分裁剪掉,也是设置WSLAnimationView对象的clipsToBounds SCROLLVIEW_WIDTH; leftView横坐标 = leftIndex * SCROLLVIEW_WIDTH; [刚向左拖拽时的结构示意图] 以上就是我实现这个效果的过程,示例代码请看这儿UIScrollView动画

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    Swiper实现全屏轮播

    vertical',//默认水平 loop: true, autoplay:true, effect:"fade",//淡入淡出效果 parallax:"true",//产生 nextEl: '.swiper-button-next', prevEl: '.swiper-button-prev', }, }) </script> 二 效果 当应用于container的子元素(常用于背景图),每次切换时效果仅有设定值的slide个数-1分之1 1.位移变化 在所需要的元素上增加data-swiper-parallax属性(与Swiper (直接在上面全屏轮播进行的修改)//script中将开启设置为true,同时在内容中加入data-swiper-parallax="xxx"(xxx一般为负值) <div class="banner mutilation, loss of sight or reason </div> //加入内容体现<em>视</em><em>觉</em><em>差</em>

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    「 计算机」帧法移动侦测

    前言 这是我大学舍友小钊在前几天培训公司内部人员顺便记录的一篇关于帧法移动侦测的文章,介绍下小钊,广西佬,我的大学舍友,特点是烟勤话少爱抠脚。是一名计算机工程师,主要专注于桑拿沐足(啊?呸!) 当我们要把一幅图像中的运动区域和静止区域区分开的时候,这样的任务在计算机中称为前后景分离,而帧法则是前后景分离中最简单的一种方法,单纯考虑像素值在空间上的变化而不考虑时间特性。 对于两帧帧法的计算过程可以用一句话描述:对于某个像素,如果它在前后两幅图像中的值的绝对值超过某个设定好的阈值,则认为它属于前景,否则认为它属于背景。 结果 理想情况下,我们得到的掩码图应该是中间挡住 lena 的一整块全白,这是因为有些像素点值依然小于阈值,造成了一些“空洞”,在实际应用中会带来问题,但也只能用如膨胀之类的方法减小这些空洞。 其实帧法在我个人的工作中更多是一个预处理的手段,比如我会对掩码图中的各个连通区域做最大外接矩形把这些区域都单独标记出来,再对每个矩形区域做其他的处理,比如判断它是不是个人。

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    低成本立体系统(图) ,只需几美元

    本文分析了立体在低成本领域的最新发展,包括原型和工业设计。我们描述了立体的原理,并介绍了有关摄像机和数据传输协议及其与各种设备的兼容性的信息。 研究了立体过程中的图像处理理论,详细描述了标定过程。最后,我们介绍了所开发的立体系统,并提供了开发该系统时需要考虑的要点。 最后,给出了在 Windows 操作系统下用 python 语言实时调整立体参数的软件。 低成本立体系统(图) ,只需几美元.pdf

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    UITableViewCell系列之(二)滚动效果前言

    如下是我所要说的滚动效果(即:滚动tableView时候,每一行的图片都会根据滚动方向和滚动距离的不同进行移动,给人一种图片在移动的体验),由于下面gif图失真卡顿严重,真实效果大家可以参考demo rect1转换为以B图为坐标系的rect2并返回rect2 CGRect rect2 = [A convertRect:rect1 toView:B]; // - (CGRect)convertRect :(CGRect)rect fromView:(nullable UIView *)view; // 把以B图为坐标系的frame1转换为以B图为坐标系的frame2并返回frame2 CGRect CGRect frameOnView = [tableView convertRect:self.frame toView:view]; // 2.cell 和 view 的中心距离 distanceOfCenterY = CGRectGetHeight(view.frame) * 0.5 - CGRectGetMinY(frameOnView); // 3.cell 和 backImageView的高度

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    FCPX插件:三维空间透文字标题动画 ProText Parallax

    ProText Parallax含有5种文字排列模式(1-5行),支持中英文输入,带动画,可以调整三维空间,摄像机动画,景深,修改文字属性等。

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    UCSB研究发现计算机与人类异,用人眼搜索策略提升计算机

    他们研究这一现象,试图更好地理解人类和计算机在进行搜索时的区别,提出利用人类的搜索策略提高计算机能力。相关研究发表在最新一期 Current Biology 杂志。 vision)、注意力和搜索。 研究人员发现,当物体大小与寻常大小别很大(太大或太小)时,人们往往会更容易忽略目标,哪怕他们已经直直地盯着目标对象。 相比之下,根据科学家们的报告,计算机不会出现这个问题。 但是,在实验中,研究人员发现,最先进的计算机技术——深度神经网络——也有其自身的局限性。 人类搜索策略可以改进计算机 ? 摘要: 即使机器方面取得了巨大的进步,仍然无法比得上动物在复杂场景的搜索方面的能力。动物,从蜜蜂、鸟类到人类,他们学习环境中的统计关系,并利用来指导和帮助他们寻找目标。

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    详解对UI设计的影响和解决方案

    会对UI造成什么样的影响,业界内流行的解决方案又有哪些,本文将以超过五十个例子为你讲解。希望学习UI的朋友通过这篇文章可以解决这个问题。 俗话说眼见为实,但其实我们的眼睛经常欺骗我们。 脑补这个过程会因为各种原因的影响导致我们对于「看见」的事物的理解产生偏。这一点对图形化操作界面的设计非常影响。既然无法绕过,设计师就要学会如何去「适配」人类的惯性画出“正确”的界面。 一. 现在我们将图形都叠起来看,看看为什么会产生这种那么明显的误。400px 的两个图形叠在一起,你会发现整个圆形都被包裹在了正方形之内,而正方形多出的四个面积巨大的 a 区域就是造成这种的原因。 在画 icon 的时候,一定要把尺寸这个无法用数字进行衡量的维度考虑进去。重量小的元素要放大,重量大的元素要缩小。 不是每个人都会有空给每个图标加个框来测量尺寸的平衡,这里教个大家一个老司机才会的办法,搞个高斯模糊,如果高斯模糊之下每个图标看起来都不多大,那么就可以说大致达成了尺寸相等。 ?

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    机器与计算机的区别?

    计算机与机器,首先是应用场景不一样,就像@Vinjn张静 回答的那样:你把摄像头对着人就是CV,对着车间就是MV。 其次,我感最大的区别,在于技术要求的侧重点不一样,甚至别很大。 计算机,主要是对质的分析,比如分类识别,这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认,比如人脸识别,车牌识别。 机器,主要侧重对量的分析,比如通过去测量一个零件的直径,一般来说,对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求: 测量铁路道岔缺口。 有些机器也需要分析质,比如零件自动分拣。但,计算机一般来说对量的要求不会很高,商场人数统计误个百分之几死不了人的,但机器真的会,比如那个道岔缺口测量。 既然要求这么高,是不是机器就比计算机难呢?也不是的,应该说各有各的难处。 计算机的应用场景相对复杂,要识别的物体类型也多,形状不规则,规律性不强。

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    图像处理,计算机和人工智能之间的

    所以,现在你必须建立一个计算机系统来自动化你的工作。 因此,CV(计算机)系统的第一步应该对350的每个图像进行详细分析。 这是我的GitHub帐户的链接,你可以在其中找到计算机系统的代码,该系统可以找到谁有球。 人工智能“救世主”提供图像处理,计算机算法和机器学习算法,以帮助你像魔术一样推广系统。 然后,一旦图像和图像的内容,信息被提供给系统,计算机就会出现在图片中。 AI由多层组成,就像一包面包一样,每层运行一个计算机算法,其工作是从图像中提取特征。 想象一下,你需要付出的努力才能创造出一个狗在世界各地玩球的数据集(没有错的数据集)。 因此,综合图像处理,计算机和机器学习三个形成了一个你身边所听到,看到和体验到的人工智能系统。

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    检测窥探人类大脑和数字大脑的

    我们可以给它冠以各种各样的定义,但我们会把自动化检测系统定义为一个非交互式系统,该系统可以探查到监测对象在上的瑕疵并且/或者检查其是否具有相应的功能。 它结合了传感器(1D,2D或3D)和数据处理器(如电脑,或者类似傻瓜相机中的嵌入式处理器)。检测系统会输出诸如“被监测部分是好或是坏”之类的输出结果。 本篇文章将着重阐述在工业界广泛使用的,基于2D图像的检测系统。 听起来,这像极了我们人脑的信息处理结构:传感器+处理器+行动器。那么,自动化检测系统和人脑的区别在哪里呢? 事实上,别真的不止一点点! ◆ ◆ ◆ 可靠性 请先看这个只有1分20秒的小频(首选WiFi,土豪随意) 剧透警告: 请在继续阅读之前,观看这个频,否则……剧透即将开始~ ? 使用多种样品训练机器是一个不错的选择,但要注意用异较大的部件过度训练,则可能导致机器反应迟钝。

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    【论文推荐】最新七篇问答(VQA)相关论文—别注意力机制、问题推理、对话、数据可化、记忆增强网络、显式推理

    【导读】专知内容组整理了最近七篇问答(Visual Question Answering)相关文章,为大家进行介绍,欢迎查看! 1. Differential Attention for Visual Question Answering(基于别注意力机制的问答) ---- ---- 作者:Badri Patro,Vinay P Visual Question Reasoning on General Dependency Tree(一般依赖树的问题推理) ---- ---- 作者:Qingxing Cao,Xiaodan Visual Question Answering with Memory-Augmented Networks(基于记忆增强网络的问答) ---- ---- 作者:Chao Ma,Chunhua Explicit Reasoning over End-to-End Neural Architectures for Visual Question Answering(用于问答的端到端神经架构的显式推理

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    HTML教程(频)

    这一课的频内容简介:html里常用的标签使用方法并且给出每个标签对应的列子。 ?

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    滚动让你不相信“眼见为实”

    由于它给网站带来了非常出色的体验,现在已经有数不胜数的网站应用了这项技术。 我是在最近的项目中用到了这块,得有必要整理一下。 本文主要是简单的介绍一下什么是滚动,实现方式以及如何在现有框架(vue/react)中使用滚动。 什么是滚动? 效果, 最初是一个天文术语。 当我们坐在车里看着窗外时,我们会有相同的感。远处的山脉似乎没有动,附近的稻田很快过去了。许多游戏使用效果来增加场景的三维度。说的简单点就是,滚动屏幕时,网页中元素的位置会发生变化。 但是不同的元素位置变化的速度不同,导致网页中产生分层元素的错。 看完上面这段,相信你对滚动的概念已经有了一个初步的了解。下面让我们先来看一下如何用 css 来实现滚动。 我们使用 background-attachment: fixed 来实现滚动,看一下示例: // html

    <div class="a-img1

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    AI,第一!

    刚刚,腾讯的AI能力得到了国际权威行业研究机构IDC的认可。 在IDC发布的“2021年亚太地区(不含日本)人工智能软件平台供应商”评估报告中,腾讯的AI能力位列中国厂商战略维度第一! 在本次的评估中,依托腾讯优图实验室等顶尖实验室多年的技术研究和落地探索,腾讯云AI为数十万家内外部客户提供AI技术服务和丰富的计算机产品组合,包括人脸识别、人脸核身、图像频处理和分析、OCR与AI 泛娱乐等,同时也为国家人口普查、健康码、粤港澳小程序等提供核心的自研AI技术能力,为金融、工业、汽车等传统企业提供端到端的解决方案,腾讯云都提供了非常丰富的AI产品组合,这也是IDC给出高分的一大原因 作为腾讯顶级的人工智能实验室,腾讯优图实验室始终专注基础研究、产业落地两条腿走路的发展战略,持续输出顶尖的AI能力。

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    个人博客网站背景滚动特效代码

    之前一直注重模块的滚动特效以至于忽略了图片背景的滚动特效,今天把小清新主题更新了图片背景特效,记录下代码,有喜欢的自己参考教程自己动手操作下。 这是在网络上找到的一款超级轻量级的jQuery滚动特效代码,该插件使用CSS background-position属性和简单的js代码来完成页内滚动时的背景图片效果,效果演示可以前往 小清新主题 教程代码如下: 首先我们需要在html中添加特效的class类和data-paralasic属性,例如:

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    Transformer 的可化|CVPR2021

    近两年,“Transformer”的热潮从自然语言处理领域席卷至计算机领域。Transformer及其衍生方法不仅是几乎所有NLP基准测试中最先进的方法,还成为了传统计算机任务中的领先工具。 与以往方法相比不同的是,它的传播涉及注意层和残连接。与此同时,作者在最新的Transformer网络以及文本分类任务上进行了基准测试,证明了该方法相对于现有可解释性方法的明显优势。 由于存在非正值,如若处理不当,则残连接会导致数值的不稳定。 针对上述问题,本文作者引入适用于正面和负面归因的相对传播规则,并提出了针对非参数层的归一化项,如矩阵乘法。 在实践中,计算机使用的许多可解释性方法并不是特定于类的,即无论尝试可化的类是什么,即便对于包含多个对象的图像,也会返回相同的可化效果。因而特定于类的信号通常会因为图像的显著区域而变得模糊。 对于分类任务,作者采用基于ViT的预训练模型。输入图像尺寸为 的所有不重叠色块的序列,线性化图层以生成向量序列。 下图给出了本文的方法与各种基线方法之间的直观比较。

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    什么是计算机?什么是机器

    然而,小伙伴们知道对于机器人是多么难能可贵吗?我们平时所说的计算机和机器又有什么区别呢?今天小编就为大家讲一讲什么是计算机、什么又是机器。 机器则偏重于计算机技术工程化,能够自动获取和分析特定图像,以控制相应的行为。 1 计算机 计算机是指用摄像机和电脑及其他相关设备,对生物的一种模拟。 在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工难以满足要求的场合,常用机器来替代人工;同时在大批量工业生产过程中,用人工检查产品质量效率低且精度不高,用机器检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度 3 计算机与机器的异同 毋庸置疑,计算机与机器在技术和应用领域上都有相当大的重叠,这表明这两个学科的基础理论大致是相同的,但细究其机理,确实也有一些不同之处: 计算机的研究对象主要是映射到单幅多幅图像上的三维场景 计算机的研究很大程度上是针对图像的内容。如下图所示,如何让计算机判断出图片中都是猫,才是计算机研究的内容。 机器主要是指工业领域的研究,例如自主机器人的,用于检测和测量的

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