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使用 Node.js 生成方便传播的图片

如果你顺利的话,执行 node你的图片脚本.js 就能得到类似下面的结果啦。 ? 批量生成朋友圈传播图 ? 刷朋友圈的时候,常常能看到有一些朋友发来稍微有些设计感的活动宣传图片。...最后适当调整 CSS ,以及参考上文中批量生成图片的脚本,就能得到本小节开头的那种图片啦。 生成博客文章图片 ? 你或许会好奇,生成博客图片和文章第一节中的图片有什么不同么?...博客文章一般长度都很长,所以生成图片尺寸普遍比较大,某些平台限制图片单张尺寸、并且 puppeteer 在生成超长图片时,会“花屏”。 如何避免截取到不必要的元素 ?...将长图分割避免图片生成错误 但是如果你想生成图片的文章特别长,会得到下面的结果:一张没有生成完毕的图片。 ?...,感兴趣的同学可以围观代码提交地址。

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图片简历】Vue.js在线简历编辑器;生成图片简历(二)

-- --> 上一篇:【图片简历】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) 在上一期的文章中,我们已经把需求分析的差不多了。...那么我觉得这里面有二个难点, 一是html简历页面,生成图片并下载; 二是数据库结构的设计,在这个例子中,我选用的是MongoDB; html生成图片下载的原理其实很简单,就是使用html2canvas.js, 这东西麻烦的地方在于生成图片的清晰度,还有就是有些页面上的内容生成不出来。...- 仿制豆瓣app 仿制 豆瓣电影 app beta(一) 【完工】仿制 豆瓣电影 app beta(二) - 在线播放器 【从零开始】用vuejs做一个简陋但好使的播放器(一) 【Js...】Vue.js在线简历编辑器&生成图片简历(一) - 学生简历系统 - pos结账 - 电商购物车 - reactJs留言板 - ...等 之前还有好多课程方面的积累,就现有的这些东西在每周二

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java使用poi导出word并且图片

最近在开发中有按照模板导出word的需求,并且把echarts图例附到word里,我开始使用freework取ftl模板的,不过由于转换麻烦,需定义好格式xml再转为ftl文件所以改为使用poi取word...模板直接赋值的方式,并且通过拼接标签实现图片的附带和定义宽度高度。...                //修改word中的值                 replaceInPara(docx,wdmap);*/                 /**                  * 生成...                                docPr.setId(1);                                       docPr.setName("图片...) 填充值: 填充图片: 代码赋值示例:(图片需要三个参数地址、宽度、高度) 3、效果 值效果: 图片效果:

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firefox中用js提交表单

document.forms.from.submit(); document.form.sumbit(); document.form.submit.click(); this.form.submit(); 以上几种形式的 js...表单提交在 firefox 浏览器下是不起作用的 2....” # 当提交按钮的 name 或者 id 为 submit 时候,用 js 提交表单,表单名.submit () 时候会报一个错误,提示对象不支持此属性或办法。...那么,请问为什么 当提交按钮的 name 或者 id 为 submit 或者 action 的时候 js 提交表单会报错呢?这难道是 一个 bug? 高手们请指教。。。。...我在项目中发现 与 得出的效果截然不同, 谁能告诉我这两着有合不同 我又如何能用图片来替代原有的提交按钮 是说这是一个按钮,它的是一个提交按钮。当点击它时,它会自动将它所在的表单进行提交.

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GAN图片生成

生成器网络经过训练,能够欺骗鉴别器网络,因此随着训练的进行,它逐渐产生越来越逼真的图像:人工图像看起来与真实图像无法区分,只要鉴别器网络不可能鉴别两张图片。...gan网络将隐空间向量映射到鉴别器鉴别generator由隐空间向量生成图片为真的概率上; 使用带real/fake标签的real、fake图片对Discriminator训练; 要训练Generator...他们得到了对手头现象的直观理解的支持,并且他们已经知道在经验上运作良好,尽管不一定在每种情况下都有效。 以下是实现GAN生成器和鉴别器时使用的一些技巧。...经过训练,该模型将使生成器向一个方向移动,从而提高其欺骗鉴别器的能力。这个模型将潜在空间点转换为分类决策(“假”或“真实”) 并且它意味着使用始终“这些是真实图像”的标签进行训练。...小结 GAN由与鉴别器网络和生成器网络组成。训练鉴别器以在生成器的输出和来自训练数据集的真实图像之间进行区分,并且训练生成器以欺骗鉴别器。

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