js欢乐打地鼠小游戏代码是一款简单的js欢乐打地鼠游戏源代码下载。
2024-06-22 22:32:19 243KB 欢乐打地鼠
1
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
1
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
1
数字信号处理实验MATLAB代码,有需要的可以下下。
2024-06-22 18:17:05 3KB 数字信号处理实验 MATLAB代码
1
pandas Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档 所使用第三方库介绍:numpy 、pandas、matplotlib、seaborn、wordcloud、sklearn
2024-06-22 17:54:21 7.77MB python 数据分析 可视化 pandas
1
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
1
AD717X 驱动框架,连续读双通道ADC数据;AD7172连续读取代码,方便移植、根据官方代码改来的。非常适合STM32HAL库,使用简单。
2024-06-22 10:10:25 18KB stm32
1
一步一图,详细介绍项目中22个生产级技术方案设计和代码落地,并对代码落地后的方案,部署到阿里云端环境进行演示和性能压测
2024-06-22 08:21:02 453.09MB 分布式 Java RocketMQ 分布式事务
1
完全按照互联网一线大厂编码规范开发,对多个生产级技术方案进行代码落地、生产环境部署、以及大流量下的性能压测
2024-06-22 08:18:18 106.14MB 分布式 Java 分布式事务 分布式锁
1