在JavaScript中,将图片的绝对路径转换为base64字符串或blob对象,是常见的图片上传前的预处理步骤。这通常用于将用户选择的本地图片数据化,以便于通过Ajax方式上传到服务器,同时可以避免跨域问题。下面将详细阐述这个过程。 首先,将图片的绝对路径转换为base64字符串,主要依赖于HTML5的``元素的`toDataURL()`方法。这个方法可以将画布的内容转换为一个data URL,即base64编码的字符串,可以直接作为``标签的`src`属性使用。下面是一个简单的示例: ```javascript function getBase64Image(imgPath, width, height) { var img = new Image(); img.src = imgPath; var canvas = document.createElement('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); // 确保图片加载完成 img.onload = function() { canvas.width = width || img.width; canvas.height = height || img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height); var dataURL = canvas.toDataURL(); return dataURL; }; return img; } // 使用示例 getBase64('img/1.jpg').then(function(base64String) { console.log(base64String); }, function(err) { console.log(err); }); ``` 在这个例子中,`getBase64Image`函数接收图片路径、宽度和高度作为参数。它创建一个新的`Image`对象并设置其`src`属性为图片路径。当图片加载完成后,利用`canvas`绘制图片并调用`toDataURL`获取base64字符串。 如果图片位于不同的源(例如,跨域),浏览器出于安全考虑,会阻止在`canvas`上操作这些图片。为了解决这个问题,你可以将图片放在本地服务器下,以避免跨域问题。如示例中的`var imgSrc = "img/1.jpg";`,这样图片就在同一个源下,不会触发跨域错误。 除了base64字符串,还可以将图片转换为blob对象。blob对象是二进制大型对象,适用于处理大量数据。转换过程如下: ```javascript function imageToBlob(base64String) { return fetch(base64String.replace('data:image/jpeg;base64,', '')) .then(response => response.blob()); } // 使用示例 getBase64('img/1.jpg').then(base64String => { imageToBlob(base64String).then(blob => { // 上传blob对象 uploadImage(blob); }); }, function(err) { console.log(err); }); ``` 在这个例子中,`imageToBlob`函数首先将base64字符串转换为fetch请求,然后将响应体转换为blob对象。最后,可以将这个blob对象通过Ajax或其他异步方法上传到服务器。 总结起来,JavaScript中处理图片上传的过程通常包括以下步骤: 1. 获取图片的绝对路径。 2. 将图片路径转换为`Image`对象。 3. 使用`canvas`绘制图片并获取base64字符串或blob对象。 4. 上传base64字符串或blob对象到服务器。 确保处理过程中遵循同源策略,必要时将图片放在本地服务器,以避免跨域问题。同时,对于大文件,使用blob对象上传可能更高效,因为它允许分块传输。
2024-06-22 20:55:03 51KB 图片上传
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该工具类可以实现以下几个功能 1、得到有效文件的长度(即大小),以字节表示 getFileSize(String filePath),需要传入文件路径 2、可以上传图片与非图片文件。有二个重构方法 一、无限制文件大小上传upLoad(String uploadPath,String filePath,String fileName),uploadPath代表上传目录,filePath代表文件路径,fileName 代表上传到服务器上的文件名 二、限制文件的大小,如果是图片则对图片进行压缩,如果是非图片,大于设定则不能上传 upLoad(
2024-06-22 18:27:11 9KB java
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原文链接:https://qihongtao.blog.csdn.net/article/details/134978662?spm=1001.2014.3001.5502 sm2+openssl.zip 使用C++实现的openssl调用sm2实现文件签名的功能。 C++源代代码可以直接使用。也上传了openssl1.1.1的头文件、lib文件和dll文件。 因为国产化原因,项目中需要使用国标sm2签名算法对文件进行签名和验签。OpenSSL 1.1.1版本提供了对国密SM2算法的支持,在之前的版本openssl不支持。 关注公众号 QTShared,后台私信留言免费获取。
2024-06-22 14:42:19 7.64MB openssl 国密算法
本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制,旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换,包括非参数化的傅里叶变换,来“混合”输入令牌,从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时,显著提高了训练速度,特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理,并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候,FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型,通过替换自注意力子层为简单的线性变换,特别是傅里叶变换,来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入,一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结:FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等,但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的
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基于MapReduce实现决策树算法的知识点 基于MapReduce实现决策树算法是一种使用MapReduce框架来实现决策树算法的方法。在这个方法中,主要使用Mapper和Reducer来实现决策树算法的计算。下面是基于MapReduce实现决策树算法的知识点: 1. 基于C45决策树算法的Mapper实现:在Mapper中,主要实现了对输入数据的处理和预处理工作,包括对输入数据的tokenize、attribute extraction和data filtering等。同时,Mapper还需要实现对决策树算法的初始化工作,例如对树的节点进行初始化和对属性的初始化等。 2. 基于MapReduce的决策树算法实现:在Reducer中,主要实现了决策树算法的计算工作,包括对树的构建、决策树的分裂和叶节点的计算等。Reducer需要对Mapper输出的结果进行处理和计算,以生成最终的决策树模型。 3. MapReduce框架在决策树算法中的应用:MapReduce框架可以对大规模数据进行并行处理,使得决策树算法的计算速度和效率大大提高。在基于MapReduce实现决策树算法中,MapReduce框架可以对输入数据进行分区和处理,使得决策树算法的计算可以并行进行。 4. 决策树算法在MapReduce中的优化:在基于MapReduce实现决策树算法中,需要对决策树算法进行优化,以提高计算速度和效率。例如,可以对决策树算法的计算过程进行并行化,对Mapper和Reducer的计算过程进行优化等。 5. 基于MapReduce的决策树算法的应用:基于MapReduce实现决策树算法可以应用于数据挖掘、机器学习和推荐系统等领域,例如可以用于用户行为分析、推荐系统和风险评估等。 6. 决策树算法在MapReduce中的实现细节:在基于MapReduce实现决策树算法中,需要对决策树算法的实现细节进行详细的设计和实现,例如对树的节点进行实现、对决策树的分裂和叶节点的计算等。 7. MapReduce框架在决策树算法中的限制:基于MapReduce实现决策树算法也存在一些限制,例如对输入数据的规模和复杂度的限制,对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 8. 基于MapReduce实现决策树算法的优点:基于MapReduce实现决策树算法的优点包括高效的计算速度、可扩展性强、灵活性强等,可以满足大规模数据的处理和计算需求。 9. 基于MapReduce实现决策树算法的缺点:基于MapReduce实现决策树算法的缺点包括对输入数据的限制、对决策树算法的计算速度和效率的限制等。 10. 基于MapReduce实现决策树算法的应用前景:基于MapReduce实现决策树算法的应用前景包括数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域,可以满足大规模数据的处理和计算需求。
2024-06-22 02:37:14 57KB MapReduce 决策树算法
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【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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基于MapReduce实现物品协同过滤算法(ItemCF)
2024-06-22 01:03:58 147KB mapreduce
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通过lvs+keepalived+nginx+tomcat实现服务负载均衡。 通过memcached实现不同服务器之间session共享。 包含jar文件。 本人亲测实验通过。
2024-06-21 16:11:41 1.83MB 负载均衡 session共享
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java版本使用springboot vue websocket 框架 使用webrtc技术实现拨号视频通话
2024-06-21 11:18:51 72.15MB spring boot spring boot
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注意:全网站最全最新最优秀(信我开心,不信倒霉,坑我已踩完!) 通过对企业的报刊订阅业务进行分析、调查,报刊订阅管理系统主要实现以下功能: ①录入功能:录入订阅人员信息、报刊基本信息; ②订阅功能:订阅人员订阅报刊(并计算出其金额); ③查询功能:按人员查询、按报刊查询、按部门查询有关订阅信息; ④统计功能:按报刊统计、按人员统计、按部门统计;
2024-06-20 22:36:58 10.97MB
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