blazor canvas 手写

2024-08-30

canvas画布实现手写签名效果

最近项目中涉及到移动端手写签名的功能需求,将实现代码记录于此,供小伙伴们参考指摘哦~ HTML代码:  <div class="mSign_signMark_box"> <div class="mSign_signMark_write_box"> <div id="mSign_signMark_signature_pad" class="mSign_signMark_body

自己写的canvas 手写画板

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>canvas</title> <meta charset="utf-8" > <script src="js/jquery.js"></script> </head> <body> <div> <canvas id="canvas" wi

Blazor组件自做二 : 使用JS隔离制作手写签名组件本文相关参考链接 JavaScript 模块中的 JavaScript 隔离 Viewer.js工程 Blazor组件自做一 : 使用JS隔离封装viewerjs库 Blazor JS 隔离优势导入的 JS 不再污染全局命名空间. 库和组件的使用者不需要导入相关的 JS.即不需要再在ssr的 Pages/_Host.cshtml 或 Pages/_Layout.cshtml ,wasm的 wwwroot/index.html 里写第一

uni-app通过canvas实现手写签名

分享一个uni-app实现手写签名的方法具体代码如下: <template> <view > <view class="title">请在下面输入签名:</view> <canvas class="mycanvas" canvas-id="mycanvas" @touchstart="touchstart" @touchmove="touchmove"

AI应用开发实战 - 手写算式计算器

扩展手写数字识别应用识别并计算简单手写数学表达式主要知识点了解MNIST数据集了解如何扩展数据集实现手写算式计算器简介本文将介绍一例支持识别手写数学表达式并对其进行计算的人工智能应用的开发案例.本文的应用是基于前文"手写识别应用入门"中的基础应用进行扩展实现的.本文将通过这一案例,展示基本的数据整理和扩展人工智能模型的过程,以及介绍如何利用手写输入的特性来简化字符分割的过程.并且本文将演示如何利用Visual Studio Tools for AI进行批量推理,以便利用底

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TensorFlow 之手写数字识别MNIST

官方文档: MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros 版本: TensorFlow 1.2.0 + Flask 0.12 + Gunicorn 19.6 相关文章: TensorFlow 之入门体验 TensorFlow 之手写

Tensorflow学习教程------模型参数和网络结构保存且载入,输入一张手写数字图片判断是几

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

Ionic5手写签名SignaturePad

测试程序下载:https://hanzhe.lanzous.com/itt47kncw3a 初始化项目 1. 首先新建一个Ionic5的项目: ionic start test-1 blank 2. 安装对应的npm依赖: npm install angular2-signaturepad --save 3. 依赖安装完成后在app.module.ts中注册该模块: // 模块路径 import { SignaturePadModule } from 'angular2-signaturepad

【Win 10 应用开发】手写识别

记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把

JS / Egret 单笔手写识别、手势识别

UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:

如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

【转】机器学习教程十四-利用tensorflow做手写数字识别

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

caffe_手写数字识别Lenet模型理解

这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构

使用神经网络来识别手写数字【译】（三）- 用Python代码实现

实现我们分类数字的网络好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

手写原生ajax

关于手写原生ajax重要不重要,各位道友自己揣摩吧, 本着学习才能进步,分享大家共同受益,自己也在自己博客里写一下 function createXMLHTTPRequest() { //1.创建XMLHttpRequest对象 //这是XMLHttpReuquest对象无部使用中最复杂的一步 //需要针对IE和其他类型的浏览器建立这个对象的不同方式写不同的代码 var xmlHttpRequest; if (window.XMLHttpRequest) { //针对FireFox,Mozill

springmvc 动态代理 JDK实现与模拟JDK纯手写实现。

首先明白动态代理和静态代理的区别: 静态代理:①持有被代理类的引用 ② 代理类一开始就被加载到内存中了(非常重要) 动态代理:JDK中的动态代理中的代理类是动态生成的.并且生成的动态代理类为$Proxy0 静态代理实例1.创建一个接口: package proxy; public interface People { public void zhaoduixiang()throws Throwable; } 2.创建一个实现类,张三,张三能够吃饭,张三可以找对象 package proxy;

为sproto手写了一个python parser

这是sproto系列文章的第三篇,可以参考前面的<为sproto添加python绑定>.<为python-sproto添加map支持>. sproto是云风设计的序列化协议,用于高效的打包解包游戏协议数据.有点类似Google推出的protobuf,但是比protobuf要快.结构上有点类似cap'n Proto,但是没有打算直接使用其作为内存组织结构,因此少了数据对齐的部分.目前使用场景主要是在游戏客户端和服务器端的RPC协议上. sproto比较有趣的一点,是可以自描述,用sp

ClownFish：比手写代码还快的通用数据访问层

http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2012/07/17/ClownFish.html 阅读目录开始 ClownFish是什么? 比手写代码还快的执行速度简单,一个调用完成你要的全部功能方便,你需要的代码已经准备好了定义数据实体类型不再是费力的体力劳动通用,可以非常简单地实现对多种数据库的支持灵活,SQL语句放在哪里随便你 XmlCommand是什么? 可监控,图形的工具会告诉你每个数据访问的细节关于示例代码最近花了二个月的业余时间重写了

Atiit 如何手写词法解析器

Atiit 如何手写词法解析器 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用程序自动生成是需要这样的,自己手写完全不必要这么复杂1 1.2. 状态转移表.使用状态表比较简单,dfa比较麻烦.Dfa其实就是比较高级的状态表..1 1.3. 然后给了你代码框架(这里以nested case statement 为例):2 1.4. 源码实现2 1.1. 通过编程直接从正则->nfa->dfa->表驱动词法解析一条龙自动生成.那是用

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