大家都在许多网站上见过轮播图。你可能也在自己的Web项目中使用过一些框架如Bootstrap来实现它。
欢迎大家来到本篇博客，今天我们将一起探讨如何使用 JavaScript 创建一个精美的轮播图。轮播图是现代网站设计的关键元素之一，它能够使网页更加吸引人，提高用户体验。无需担心，本文将面向基础小白，从头开始解释每一步。
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
在客户端我们可以用 PhotoShop 等 GUI 工具处理静态图片或者动态 GIF 图片，不过在服务器端对于 WEB 应用程序要处理图片格式转换，缩放裁剪，翻转扭曲，PDF解析等操作， GUI 软件就很难下手了，所以此处需要召唤命令行工具来帮我们完成这些事。
《葫芦兄弟》（又名：葫芦娃），是上海美术电影制片厂于1985-1987年原创出品的13集系列剪纸动画片，是中国动画第二个繁荣时期的代表作品之一，至今已经成为中国动画经典。讲述7只神奇的葫芦，7个本领超群的兄弟，为救亲人前赴后继，展开了与妖精们的周旋。
做验证码图片的识别，不论是使用传统的ORC技术，还是使用统计机器学习或者是使用深度学习神经网络，都少不了从网络上采集大量相关的验证码图片做数据集样本来进行训练。
对任何一个机器学习问题而言，数据处理都是很重要的一步。本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js），逐行运行数据处理的代码。
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
用一个模型就能实现所有类型的风格转换！一个名为Arbitrary Image Stylization in the Browser的项目最近火起来。
在前端调用图片时，可能会使用到雪碧图(Sprite)。对于雪碧图，有一个配套的纹理贴图集也是比较方便工程师进行开发工作的。
很久以前遇到过这样的一个面试题，要求手写代码，实现百度图片的排列预览，并且可以左右点击查看下一张照片，当时没有做出来，这个问题也就一直放在了脑后，工作之后，遇到这样的需求之后，第一反应想到的是在源码网站里面找一个插件，方便省事，不在像从前那般手敲代码，一敲就是一整天的感觉。
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 计算机视觉需要大量的标注图像来执行各类任务，ImageNet 的成功就在于其巨量的标注图像。近日，MIT 的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开放了图像标注工具 LabelMe 的源代码，我们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注。同时，CSAIL 开放此工具的源码有助于进一步开发出更高效的标注方式和工具，有助于机器视觉的进一步发展。 项目开源地址：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotatio
在现代网页设计中，轮播图是一个常见的元素。它们可以用于展示图片、广告、新闻、产品或任何您希望吸引用户注意力的内容。要实现一个轮播图，您通常需要一些复杂的HTML、CSS和JavaScript代码，这对于初学者来说可能会感到困难。但幸运的是，有一些强大的工具可以帮助我们轻松创建漂亮的轮播图，其中之一就是 Bootstrap。
在视频监控系统中，计算机甚至能把你能从一大堆东西里给认出来，连你穿啥颜色衣服都能看的一清二楚。
今天，我们想向您展示如何使用CSS Masks创建一个有趣而简单却引人注目的过渡效果。与裁剪一起，遮罩是定义可见性和与元素合成的另一种方式。在下面的教程中，我们将向您展示如何在简单的幻灯片上应用现代过渡效果的新属性。我们将使用步骤（）计时功能应用动画，并将掩模PNG移动到图像上以实现有趣的过渡效果。 注意：请记住，这种效果是高度实验性的，只有一些现代浏览器（现在的Chrome，Safari和Opera）才支持。 CSS面具 显示部分元素的方法，使用选定的图像作为蒙版 W3C候选推荐 来自caniuse.co
使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。 在本文中，我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能，并阐明在前端使用机器学习的局限性。
所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户，也是蒙蔽你的一种途径。 假设，我给你一张图片，你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗？ 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定，一是图片像素本
编者按 / 相对于HTTP2，HTTP/3的优先级更加简单，浏览器厂商更可能实现统一的优先级策略。本文来自老朋友Robin Marx，已获授权转载，感谢刘连响对本文的技术审校。 翻译 / 核子可乐 技术审校 / 刘连响 原文链接 / https://calendar.perfplanet.com/2022/http-3-prioritization-demystified/ 如果大家做过Web性能调优，可能会听说过HTTP资源优先级。这波趋势从去年开始风头愈劲，因为Chromium通过新的fetchpr
图像切换器（ImageSwitcher），用于实现类似于Windows操作系统的“Windows照片查看器”中的上一张、下一张切换图片的功能。在使用ImageSwitcher时，必须实现ViewSwitcher.ViewFactory接口，并通过makeView()方法来创建用于显示图片的ImageView。makeView()方法将返回一个显示图片的ImageView。在使用图像切换器时，还有一个方法非常重要，那就是setImageResource方法，该方法用于指定要在ImageSwitcher中显示的图片资源。
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
前言 要开始正儿八经地写视频系列文章了。思来想去，从播放器入手，再合适不过了。视频文件，只有播放出来，才显示出了意义；只有播放出来，才暴露出各种问题。先理解播放的场景，才能更好地理解视频处理时所选取的策略。 播放器做了什么 播放器播放视频，就是一步步剖开视频的内容，显示在屏幕上。 最简单的理解方式，是把视频文件看做一个容纳了很多图片的容器。播放时，从容器里取出一张图片，放到屏幕上显示，隔一点时间后，再从容器里取出下一张图，放到屏幕上。按次序把图片一张一张显示到屏幕上，等到最后一张也显示到屏幕上后，播放就完成
本文主要探讨JPG/PNG转SVG矢量格式并支持FILL的方法，介绍在线转换网站和通过illustator转换的经验。
翻译 | 付腾 整理 | 凡江 已训练模型示范，可以很好的识别 拉贾·谢耳朵（这还能认错？）雷纳德和霍华德 在这篇文章里我要向你们示范一下如何用 face-recognition.js 来完成
在前面的章节，我们讨论了各种JavaScript概念和运行在浏览器上的各种深度学习框架。在本章中，我们将所有的知识付诸于实践，证明该技术的潜力。
ml5.js旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。该库封装了常用的机器学习算法和预训练模型，基于TensorFlow.js，可单独使用，也可搭配p5.js使用。
以下以计算机工具界面为例说明各种操作以及设备参数。提示：当鼠标移动到界面上的不同控
21 | Chrome开发者工具：利用网络面板做性能分析 页面是浏览器的核心，浏览器中的所有功能都是服务于页面的，Chrome开发者工具又是调试页面的核心工具。 网络面板 控制器 开始或停止抓包 全局搜索 禁止从cache中加载资源 模拟网络 过滤器 抓图信息：Capture screenshots 详细列表：重点内容 下载信息概要 DOMContentLoaded:页面已经构建好DOM，所需要的HTML、CSS和JS文件都已经下载完成 Load:浏览器已经加载了所有的资源(图片、样式表等) 详
在9月23日到9月24日的MDCC 2016年中国移动者开发大会“人工智能与机器人”专场中，阿里云技术专家周昌进行了题为《寻找下一款Prisma APP：深度学习在图像处理中的应用探讨》的演讲。演讲中，他主要介绍深度学习在图像处理领域中的应用，主要内容包括：传统的图像处理：如超分辨、灰度图彩色化、2D/3D转换等；图像/视频风格化；图像生成。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
请注意，本文编写于 2082 天前，最后修改于 173 天前，其中某些信息可能已经过时。
CSS（层叠样式表）是一个强大的工具，可以让开发人员设计出漂亮的网页。在今天这篇本文章中，我们将分享10个 CSS 高级技巧，它们可以将你的网页设计技能提升到一个新的水平。
思路：设置父容器（一定宽度，一定高度，相对定位，子容器超出部分进行隐藏），子容器图片并排（浮动，绝对定位，每次点击进行相应的左或右偏移量） 1.html: 1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head> 4 <title>Carousel figure</title> 5 <meta charset="utf-8"> 6 7 <link rel="icon" type="image/x-icon"
最近项目不是很忙，自己就用原生js写了一个简单的移动端轮播图的小demo，可实现自动轮播和手势滑动轮播，然后就把它记录到个人博客里。还有很多不足的地方，希望多多指出，以便改进。 1、代码部分 分为四个文件： slideshow.html slideshow.css base.js slideshow.js 1.1、slideshow.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <me
现在越来越多的公司和APP开始使用游戏化的方式去做产品了，所谓游戏化，是指在非游戏环境中将游戏的思维和游戏的机制进行整合运用，以引导用户互动和使用的方法。支付宝里面的蚂蚁庄园、蚂蚁森林，通过游戏和公益的结合实现用户的留存和活跃。淘宝支付宝的芭芭农场、京东的东东果园、拼多多的多多果园、美团的小美果园...无一不是通过游戏化的方式去提升用户留存的方案。
这几天做了一下 BUUCTF 的杂项题，里面有很多都是图片隐写题，也有很多是重复的知识点，所以这里总结一下常用的做题套路，一般的题目解法大概都是下面几步。
在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作，简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学
在图像处理中有两类最重要的基础操作分别是图像点操作与块操作，简单点说图像点操作就是图像每个像素点的相关逻辑与几何运算、块操作最常见就是基于卷积算子的各种操作、实现各种不同的功能。今天小编就跟大家一起学习OpenCV中图像点操作相关的函数与应用场景。几何运算包括加、减、乘、除，逻辑运算包括与、或、非、异或。
工智能技术感兴趣的朋友。在这个专栏里，我们会给大家推荐好玩的AI产品，剖析背后的关键技术，并推荐相关学习资料。
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
前端是一个承上启下的职位，正因为其位置的特殊性导致其必须了解设计和后台的一些基本知识。本文并非教大家如何取代设计的工作，而是讲解前端如何更快更便捷的实现一些简单的设计任务，在没有设计师的情况下如何利用工具解决UI呈现的问题，让工作事半功倍。 Photoshop使用 大多数前端工程师都有过切图的经历，也就是将设计师制作的PSD等格式的图片按照需求切成项目需要的大小并实现页面的呈现，那么作为一名合格的前端工程师，我们有必要了解并熟练的掌握Photoshop的一些功能，下面介绍下几个实用的Photoshop
我对ImageMagick的主要功能做一个简单的介绍，其中覆盖的大都是人们常用的一些功能，如果你要全面的了解它的知识，你可以看看它的man手册。
不过，Google Brand Studio和PAIR组成的开发团队，给出了一个饮水思源的逻辑，似乎有点吸引力呢。
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；而某些功能（如批处理规范化和剩余连接）则适用于大多数模型、任务和数据集。本文假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活。本文使用了新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、误激活、马赛克数据增强、CmBN、DropBlock正则化和CIoU丢失，并将其中一些功能结合起来，以达到以下效果：43.5%的AP（65.7%的AP50）用于MS COCO数据集，在Tesla V100上以65 FPS的实时速度。
当你打开浏览器的网络标签时，你会看到大量的活动。资源正在下载，信息正在提交，事件正在记录，等等。
各位宝友大家好，今天给大家带来了 smartcrop.js ，它是什么呢？通过名字我们大概能猜出来就是智能裁剪。我用我拙劣的东北英语大概翻译了下：Smartcrop.js 实现了一种算法来为图像找到好的裁剪。它提供了三种使用方式分别是 浏览器中、node、 和CLI 。
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