本文主要介绍用 Tensorflow 编写的 RNN 手写笔迹合成项目,该模型主要基于 2013 年一篇关于手写笔迹合成的论文。从项目作者的 Github 进程来看,该项目实现已于 2018 年就完成,近日新推出的 Demo 所演示的交互模式下的网页版本为最新版,基于 TensorFlow.js 实现。
Hello各位,本葡萄又来啦,今天遇到的场景是这样的:在日常业务流程中,经常需要某一流程环节中相关责任人员进行审批签字,早期许多公司为了省事就直接会把这位负责人的签名以键盘打字(楷体)的形式打印出来,但是这样的坏处就是会导致所有的负责人的签名都是一样的,没有美感,为了解决这个问题,一些公司就开始使用手写签名(用鼠标写出来的签名)代替电子签名,今天本葡萄就为大家简单的介绍下手写签名到底是怎么实现的。话不多说,先上效果图:
接着往期的3篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 如果你练习里前面三篇,相信你已经熟悉了Docker和Keras,以及Flask了,接下来我们实现一个提供给用户输入手写字的前端web页面。 前端画板我们可以自己用最基本的canvas写,也可以选择封装好的开源库: 下面介绍2个比较好的模拟手写效果的画板库: 1 signature_pad https://github.com/szimek/s
使用Webpack往往离不开loader的安装配置,手写一个loader其实非常简单,类似手写一个功能函数,下面我们来实现一个替换字符串的loader
之前写过几篇 Vite 的文章,对 Vite 的概念也有一定的理解了,但理解归理解,仍然觉得很虚,也不知怎么的,这几个概念突然就变成一个这么强大的工具。。。
无论是学习react还是vue,它们都是js的应用框架。剥去他们的壳子看到的始终是js,所以作为一个前端大厨必须要熟练掌握好js这个大勺,才能烧出一顿好菜
导语 JavaScript 适合做机器学习吗?这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法,并思考:它将会给我们的工作带来什么?同样,算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程,带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读: 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力:全文使用 JavaScript 作为编程语言,且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景,本文机器学习算法的实现不过 20 行代
上次使用百度AI接口开发过人脸识别接口,今天腾出时间所以去看了看文字识别的技术接口文档。文字识别一样有SDK可以接入快速开发,但是我不准备使用SDK接入,本篇文章直接使用API文档接入文字识别API。上篇文章对Express框架进行了简单封装,我们可以在上篇文章的项目基础上继续进行。如果想从零开始搭建项目可以看下上一篇文章:jsonwebtoken生成与解析token
一个好的前端界面中很重要的内容就是动画,使用符合场景的动画不仅可以优化网站页面中的交互细节,提高用户体验,还可以让页面更具有吸引力,给网站带来更多访问量。如果你还不具备手写各种骚动画的能力,那么下面介绍的这几个动画库可得收藏好了~
越来越多的网站特效很漂亮,其中就有一种我很喜欢的动画,就是当滑动到某个元素的时候,元素就是出现动画效果,如:缩放、旋转、滑动等。感觉很漂亮,之前在做企业站的时候,基本上都是自己手写的,有点麻烦而且效果也不是很好,最近发现了一款比较好用的动画库~~~~wow.js,可以轻松的网站具有这种特效。感受一下吧
这篇文章不是对循环神经网络的综合概述。它适用于没有任何机器学习背景的读者。其目的是向艺术家和设计师展示如何使用预先训练的神经网络——使用简单的Javascript和p5.js库来制作交互式数字作品。
本文从「全栈」的角度,通过训练模型、部署成后端服务、前端页面开发等内容的介绍,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。
世界上最古老的文字,可追溯到公元前 3200 年,在底格里斯河和幼发拉底河流域发现的「楔形文字」。
前端开发语言有哪些?需要掌握什么?通常前端开发在基础阶段掌握html+css+js+jq;框架语言阶段掌握vue+react+小程序;后端掌握nodejs+mongdb+云开发;UI框架阶段熟悉常见的有elementui+ang系列。
emmet 是一个非常强大的 html 代码编写助力插件在项目开发的时候非常实用,需要手写几行的代码用 emmet 一行就搞定了。emmet 的具体用法就不做本文介绍,有兴趣的可以自己去 emmet 官网看看介绍。由于它仅在 .html 文件中可以使用,而 React 等前端框架都是在 .js 或 .jsx 文件内写 html 代码。所以有些时候就不奏效了。本文就是介绍如何做 .js/.jsx 文件中使用 emmet 编写 html 代码。
Dance generator using Variational Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network.
我们知道一般浏览器自动为我们填充用户名密码,单身有的时候我们不需要,那么要怎么做呢?
WeakMap只能以复杂数据类型作为key,并且key值是弱引用,对于垃圾回收更加友好。
年初突然有了个想法,前端也做了几年了,但是很多知识还很零散,应该系统的把知识归纳起来,于是给自己制定了一个计划,决定花大半年的时间整理一下大前端的知识,把他们都写成文章。这个计划包括页面布局,JavaScript,计算机网络,Vue.js,React.js,Node.js,设计模式,架构,工程化,数据结构和算法,实战项目。 所谓学习的三个阶段:学一遍,做一遍,讲一遍。这个计划就是讲一遍,同时在讲的过程中,对自己的知识进行查漏补缺。 本计划所有文章都托管在GitHub上:github.com/dennis-jian… 下面是已经写作完成的文章列表,标题前加了推荐!!的都是点赞还不错的文章。
上一篇文章,我们手写了一个 Vite Server,实现了一些基本的功能,例如:JS 编译、CSS 处理等,但是这些能力都是写死的,我们的 Vite 没有任何的可扩展性,如果需要新增功能,就必须得改 Vite 核心的代码。那么这次我们就来解决一下这个问题,将它改造成插件化架构,通过新增插件来新增能力,例如 Less 文件的编译。
核心就是/^\s+|\s+$/这一段正则表达式,它会匹配字符串前后的空格,然后通过replace()把匹配到的部分替换成空串。
说起console.log调试,不用多说,那是非常的好用,开发中帮助我们解决了不少Bug。我们经常能在开发环境中看见这一坨一坨的console调试。但是生产环境是绝不对不允许出现console信息代码的。你还在手动一个一个删除吗,那得多累啊!
在混淆加密JS代码时,要将代码转化成AST(抽象语法树),再对AST进行处理,混淆加密完成后,再重建为JS代码。而像3.4MB大小的文件,代码量可能达到几万行,甚至几十万行,可以想像:进行各种转码、逐行处理,是种什么样的工作量,即使是程序自动处理,也会非常耗时。因此,对这样量极的JS代码进行混淆加密,在线的JS加密工具,是不允许的,不接受这样大的文件,或需要高权限。
Express的源码还是比较复杂的,自带了路由处理和静态资源支持等等功能,功能比较全面。与之相比,本文要讲的Koa就简洁多了,Koa虽然是Express的原班人马写的,但是设计思路却不一样。Express更多是偏向All in one的思想,各种功能都集成在一起,而Koa本身的库只有一个中间件内核,其他像路由处理和静态资源这些功能都没有,全部需要引入第三方中间件库才能实现。下面这张图可以直观的看到Express和koa在功能上的区别,此图来自于官方文档:
温馨提示:视频链接请点此观看 // 视频原文: 今天的话题,“一个零基础的人,如何通过自学,在二个月内学会前端开发?” 学习js,应该是三个阶段: 1,先搞清楚js的一些基础知识;(一个月,周一至五每天写几个) 找一些例子,多写一些demo,用途和目的,是为了给自己建立起, 基本的需求分析的能力。 多写一些例子,你就有了“思路”。 就是给你一个任务,你知道该怎么去着手去写。 有些同学,面对js的实例,不知道该怎么去写,怎么去学? 陷入了一个怪圈,就是“不断的再找新的例子
我们最近开发了一款笔迹测试功能的程序(测试版),用户在手写板上手写签名,提交后即可测试出被测试者的心理素质评价分析。类似功能的场景还比如,在银行柜台办理业务,期间可能需要您使用手写设备进行签名并确认;保险续期小程序,到期后需要你在确认续期条款后,在手机上提供的签名区域进行签名并提交确认。
在面试中,常常会遇到一些手写XXX之类的面试题,因此好好总结一下,对于巩固我们的原生js的基础是非常必要的。
之前一直用的 wp-super-cache,效果确实非常不错!网络不出问题的话,页面基本秒开。可惜,这款插件有时候会缓存我的手机主题,导致在电脑上浏览时,呈现的也是手机样式,有点不爽!本想尝试 JS 来切换主题的,可惜博主太笨,没搞定!只好忍痛割爱,放弃了 wp-super-cache。 最终,在将常见的缓存插件都测试了一遍之后,找到了本文的主角——>静态缓存插件三件套: Hyper Cache + DB Cache Reloaded Fix+ Autoptimize 经博主测试之后,三款插件同时启用后效果
NginxConfig号称你唯一需要的Nginx配置工具,可以使用可视化界面来生成Nginx配置,功能非常强大,在Github上已有15K+Star!
第一部分 MVVM如何实现模板绑定,依赖是如何收集的? vue2中的diff算法是怎样实现的? 请详细说出vue生命周期的执行过程? vue组件间的交互有七种你知道几种? vue-cli3.0如何实现的? 说说hash路由和history路由,你能自己编写一个前端路由吗? 你能手写vuex状态管理吗? 你能开发自己的组件库吗(树组件,日期组件,表格组件)? 第二部分 vue里面的虚拟dom是怎么回事 vue双向绑定讲一讲 讲vue-lazyloader的原理,手写伪代码 讲express框架的设计思想 讲事
有一个月没有写博文了,最近经历了离职,找工作,疫情导致的工作延期,新入职在临港的分公司,搬家到临港,所以一直延期博文更新,也没有学习新知识的时间。然后新入职的这家公司项目没有做前后端分离,也就是从后端到页面数据绑定都是后端的活,前端框架使用的是Layui前端框架。这种框架之前没有在公司用到过,也没有接触过所以,这里系统的学习一下。
我最近打算基于Anki制作一套卡牌, 用来收集和管理全栈的知识体系, 后面发现Anki原生的卡牌还是太丑了, 而且不支持markdown, 所以自己动手写了上面这个Markdown转换Anki卡牌的小工具, 可以将Markdown转换成html, 然后粘贴到anki, 效果还不错!
Netflix使用HTTP/1.1开发了自己的技术堆栈,用于服务间通信,覆盖了为Netflix产品提供动力的总微服务的98%。几年来,这一堆栈支持了公司流媒体业务的强劲增长。但到2015年,平台团队意识到它还“使我们正在努力的一些架构模式永久化,并且大规模影响了工程的生产力,”运行平台工程总监Tim Bozarth说。用于与远程服务交互的客户端通常包含手写代码,这非常耗时,“有机会产生问题,引入的错误,以及产生额外的复杂性,”他说。此外,当团队构建定义API的服务时,没有明确的方法来注释和准确描述API的功能,从而使发现、审计和理解生态系统中可用的API变得具有挑战性。为了寻找新的解决方案,该团队还希望服务客户端跨语言工作,重点是Java和Node.js.
QRCode.js 是一个用于生成二维码的 JavaScript 库。主要是通过获取 DOM 的标签,再通过 HTML5 Canvas 绘制而成,不依赖任何库。
日常生活工作学习中,大家对电子表格必定不陌生。从工作数据汇总分析到出门收据各种电子发票,这些都是由电子表格制作出来的。
在前面探讨 forEach 中异步请求后端接口时,很多人都知道 forEach 中 async/await 实际是无效的,很多文章也说:forEach 不支持异步,forEach 只能同步运行代码,forEach 会忽略 await 直接进行下一次循环...
三月份有很多朋友辞职跳槽,也遇到了许许多多的面试题,在交流群里和网站上总结了一些常见的面试题,细细分析,其实基本都是万变不离其宗,所有的问题都是从某一技术点的基础出发,综合考量,如果懂得了这项技术的原理所在,题目答起来内容都差不多能答对。 基础 首先介绍一下自己最近的项目? 项目介绍一下,最有成就感的一个项目? 介绍一下你自己对自己满意的能力? 为什么学前端?除了前端你还写什么? 你认为前端的主要工作职责是什么?为什么需要前端? 概念: 什么是同源策略? 怎么设计好的组件 HTTP和HTTPS的区别?HTT
在这篇文章,我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络,它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。
如视频所示,在这个示例中,我们用到了画布 canvas 相关的知识,比如创建画布、画圆形、画直线的基础知识,有了这些基础后,我们就能轻松完成本示例,示例效果如下视频所示。
其中 (x,y) 为一般有监督学习中的数据对。可以看出CVAE相当于一个有监督版本的VAE,它重构/生成的是 y \mid x (VAE重构/生成的是 x )。举个例子,若令 x 表示手写数字的类别标签, y 表示手写数字图像,就可以通过采样 z 生成指定的数字 x 对应的图像 y 。值得一提的是,VAE 中的关于 z 的先验项是 p_{\theta}(z) ,而 CVAE 中的先验项 p_{\theta}(z \mid x) 与 x 有关,在网络实现上就会有一个从 x 到 z 的 “先验网络”。
有的时候前端为了更好地实现输入框input的交互效果,需要增加搜索联想功能,除了使用已经封装好的组件或者自己手写js以外,我们可以使用datalist标签更简便地去实现这个功能。
下拉菜单在各类网页,app或者小程序中都是比较常见的输入控件。下拉菜单的下拉选项的多少可以根据自身需求进行调节,常运用于时间范围选择,地点区域选择,价格区间选择,等等。提供下拉菜单的目的是帮助用户更快更准确的选择相关条件。下拉菜单的运用可以简化页面设计,节约空间,在一定程度上简化设计。其缺点可能就是相比于单项选项卡还不够直观,用户每次想要查看所选选项时都必须打开菜单对选项进行比较。
每一个文件就是一个模块,拥有自己独立的作用域,变量,以及方法等,对其他的模块都不可见。CommonJS 规范规定,每个模块内部,module 变量代表当前模块。这个变量是一个对象,它的exports属性(即module.exports)是对外的接口。
首先和大家演示一下实现的效果,我们的最终目标是基于一张图片,通过技术的手段自动提取图片的信息,并展示到文档中,提高文档编写的效率。
项目开发中动画有着很重要的作用,而且也是用到的地方非常多,例如:鼠标的进入离开,弹窗效果,组件的显示隐藏,列表的切换等等,可以说我们网页上的动画无处不在,也有人说了,这些东西也可以不使用动画。
往期的4篇已经把Docker+Keras+Flask+JS的全栈+深度学习介绍完整了: 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用03 自己动手做一个识别手写数字的web应用04 今天更新一篇关于:图像处理。 再回顾下MNIST手写字数据集的特点:每个数据经过归一化处理,对应一张灰度图片,图片以像素的重心居中处理,28x28的尺寸。 上一篇文章中,对canvas手写对数字仅做了简单对居中处理,严格来说,应该做一个重心居中的处
作者用了 1 个月时间开发了一款个人 RSS 阅读器,并选择了 Svelte 和 SvelteKit 作为 Web 客户端的工具。这个选择的主要目的是为了评估这些工具是否适合在大型项目中使用。作者发文分享了对于 Svelte 的一些思考,这篇文章引起了 Hacker News 上读者的关注,并且被顶到了首页。fenomas 和 illilarian 这两位用户谈到了他们对于过渡和动画 API 的看法。如果需要在 Svelte 管理的元素进入和离开 DOM 时对其进行动画处理,那么作者“吐槽”的这些 API 就非常有用。看来作者之前的抱怨不成立了。如果是你,你会把 Svelte 用到大型公开项目中吗?
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中,讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型,用来识别手写数字。值得注意的是,这个训练过程是在浏览器中完成的,使用的是客户端的资源。
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