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vue图片加载(默认、加载、加载失败

为了解决上述问题,如果可以加载,则直接使用,如果不能加载,则先使用加载中的图片去渲染,当原图加载成功以后,渲染上对应的原图,如果当原图也渲染失败(比如服务器响应客户端最大时间为30秒,网速过慢导致该时间内未完成...", // 加载失败,会先使用loading图片占位,避免页面卡顿,等待加载完成使用 small: "https://xixixi.net.cn/resources/images...https://xixixi.net.cn/resources/images/error.png", }, { text: "使用加载失败图片", // 地址都加载失败...,可以使用时返回地址 } } bigImage.onerror = function() {..., bigImg}) // 2.根据图片信息进行处理 .then((res) => { el.setAttribute('src', res) // 6.使用或者渲染界面

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使用Python绘制点击、热

via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热的库,基本代码是我一年多之前写的,最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...目前这个库可以生成两种图片:点击、热点击效果如下: ? 热效果如下: ? 绘制图片时,还可以指定一个底图,这个底图可以是任意图像,也可以是另一个点击。...关于绘制热图中用到的方法,可以参考我以前的文章,比如 关于网页点击热区、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区的色盘 http://oldj.net.../article/heat-map-colors/ 其中热绘制中还用到了 Bresenham画圆算法 http://oldj.net/article/bresenham-algorithm/

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Python 实现将切片成,将组合成大的例子

训练keras时遇到了一个问题,就是内存不足,将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张(我的图片是8192×8192的==64M)。...于是解决方法是将切成,把扔去训练,跑出来的再拼成一个 实验发现我的keras(win10 – 16G内存)只放得下最多4副(2048×2048×4==16M), 再多就会报错exit...原因大概是除了numpy本身要存这些,keras训练中也会对应有额外的消耗 一、切片成 ''' 读入一个图片0.bmp,切成指定数目个图片(16个) 文件夹名out ''' from PIL...cv2.imwrite(save_dir2 + str(count) + '.bmp', cropImg2) count+=1 if count==100: break 三、组合成大...image_compose() #调用函数 注意文件名的数字顺序,00 01 02 …11 12 13 ….这样 以上这篇Python 实现将切片成,将组合成大的例子就是编分享给大家的全部内容了

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程序点击轮播跳转到tab导航界面

需求:程序点击轮播跳转到tab导航界面,效果如下所示 ?...点击轮播的图片,跳转到我的界面上 先实现以下的代码,在以下的基础上,开始实现需求 微信程序底部导航栏 https://www.jianshu.com/p/89a63dc99839 微信程序轮播...https://www.jianshu.com/p/bc3261557031 wxml部分 一切准备好之后,在wxml文件里面,我们要使用 bindtap在图片上绑定一个事件,在js里面写事件函数的具体操作...-- 绑定一个事件,在js里面写事件函数的具体操作 --> js部分 写一个click_swiper函数,函数执行的是,当点击图片上的事件的时候...click_swiper:function(e){ // 当点击图片上的事件的时候,触发这个函数 wx.switchTab({ // 因为是跳转到tab界面,所以使用switchTab

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最新综述| A Survey on Graph Condensation 如何有效将压缩为?

大规模的分析对计算效率和资源需求提出了重大挑战。最近,缩合(Graph Condensation)作为一种解决方案出现,以解决数据量不断增加所带来的挑战。...GC的动机是将的规模缩小到较小的,同时为下游任务保留必要的信息。...由于数据集的丰富性,缩合算法的研究涉及单和多的场景。...指导 该类型方法主要是以原始数据集为导向,提取得到类似属性的缩合,其中对于属性的定义和相似性评估是该类方法的关键。根据信息所属域的不同,我们将该类目标进一步分为数据的谱域和空间域方法。...目标比较 三种类型的目标,即指导、模型指导和混合方法,对应其优点和缺点的讨论如下: 指导:为了产生“相似”的缩合指导目标侧重于保留原始的属性。这适用于需要保留原始图中的模式的应用程序。

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