【如何快速搜索网站引擎源码】【gho还原源码】【ts源码视频】绘源码
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2.Echarts-ZRender源码分析（一）
3.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的绘源码折线图（案例+源码）
4.UE4-Slate源码学习（六）slate渲染Part2-Paint控件绘制
5.前端工程师源码分享:html5 2d 扇子
6.Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）
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百度绘画模型（Stable-Diffusion-XL）是一个基于文本提示生成图像的强大工具，融合了深度学习、绘源码自然语言处理和图像处理技术，绘源码为用户提供创造与探索的绘源码平台。在此次更新中，绘源码我们新增了随机种子、绘源码如何快速搜索网站引擎源码提示词相关性和绘图风格设置功能，绘源码极大提升了绘图的绘源码灵活性与自由度。
该模型通过接收用户输入的绘源码文本提示和反向提示，将其转化为视觉图像。绘源码界面设计简洁直观，绘源码提供API密钥输入、绘源码采样器选择、绘源码参数设置等功能，绘源码使用户能够轻松与模型互动，绘源码生成多样的图像。
生成图像流程包括获取API访问令牌、构建请求、处理响应等步骤。用户输入的文本提示通过API传递至百度服务器，生成图像数据返回，经过Base解码后保存为，并在界面上展示给用户。用户可通过前后切换按钮浏览多个生成图像。
更新功能包括配置信息的保存与加载，用户设置存储于JSON文件，下次运行时自动加载，避免重复输入。最新资源大小为.MB，链接永久有效，详情请查阅文档。
源代码基于Python，使用Tkinter和requests库构建用户界面，用户可输入API密钥、选择采样器、设置参数，并通过按钮触发图像生成过程。gho还原源码
通过本次更新，百度绘画模型的使用体验得到了显著提升，我们希望读者能深入理解模型原理与应用，享受创造与探索的乐趣。感谢您的阅读，期待下次见面！
Echarts-ZRender源码分析（一）
Echarts的底层图形绘制引擎ZRender，是一个独立的2D图形绘制引擎，支持Canvas/SVG（5.0后不再支持VML）。它具备图形绘制、管理（包括CRUD操作和组管理）、图形动画和事件管理（在Canvas中实现DOM事件）、响应式帧渲染以及可选渲染器功能。
ZRender的架构遵循MVC模式，分为视图层、控制层和数据层。视图层负责图形渲染，控制层处理用户交互，数据层负责数据模型的管理和存储。此外，还包含辅助功能模块，如图形和Group的管理，其中图形特指2D矢量图形。
源码文件结构清晰，入口文件zrender.ts中定义了全局方法，如初始化、删除等操作，ZRender类则负责核心功能的实现。通过实例化代码展示，可以看到如何绘制一个px的圆形并绑定动画，ZRender会处理绘制流程，并将动画添加到管理器中生成帧，开始动画绘制。
后续章节将深入解析元素对象、事件管理器、动画管理器和渲染器的ts源码视频源码。作者雷庭，北京优锘科技前端架构师，有年前端开发和架构经验，专注于可视化前端开发，有兴趣交流的朋友可通过微信ltlt联系他。
Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）
在Python的数据可视化系列中，本文将引领你步入折线图的精细世界，特别是在需要展示数据波动范围时，如何巧妙地添加误差线。让我们通过一个实例来一步步学习。
首先，导入必要的数据是基础。以下代码演示了数据的读取过程：
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读取后的数据如图所示：
接下来，为了清晰地展示数据的分布情况，我们需要计算每个数据点的均值和标准差。以下是相应的计算代码：
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执行后，得到的均值和标准差分别是：
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现在，到了重头戏——绘制带误差线的折线图。通过结合计算结果，我们可以这样实现：
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最终，你将看到这样的折线图，其中数据点的上下波动范围清晰可见：
作为拥有丰富科研经验的作者，我在读研期间已发表多篇SCI论文，目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣，欢迎关注我，一起探索更多有趣的案例和技巧。
UE4-Slate源码学习（六）slate渲染Part2-Paint控件绘制
上一篇文章介绍了绘制一个SWindow的初期步骤，即计算整个UI树的控件大小，为绘制做准备。文章随后深入探讨了绘制流程的第二步，即执行FSlateApplication::PrivateDrawWindows()后，开始调用SWidget::Paint()函数，每个控件随后实现其虚函数OnPaint()。网站比赛源码
在这一过程中，绘制参数被封装在FPaintArgs中，作为Paint和OnPaint过程中的关键引用参数。FSlateRHIRenderer与FSlateDrawBuffer是继承自FSlateRenderer的类，作为FSlateApplicationBase的全局变量，在构造时创建。在绘制过程中，通过GetDrawBuffer()函数可获取到FSlateDrawBuffer对象。
FSlateDrawBuffer实现了Slate的绘制缓冲区，内部封装了FSlateWindowElementList数组，用于存储多个SWindow下的绘制元素列表。每个SWindow通过AddWindowElementList()返回一个元素列表。
FSlateWindowElementList负载了SWindow内的所有图元信息，内部封装了FSlateDrawElement的数组，包含Cached和Uncached元素，以及SWindow的指针和用于渲染的批处理数据FSlateBatchData。
FSlateDrawElement是构建Slate渲染界面的基本块，封装了UI树节点控件需要渲染的相关信息，如渲染变换、位置、大小、层级ID、绘制效果等，以及后续渲染阶段需要的相关数据。
在Paint流程中，处理当前传入的SWindow和ChildWindows，首先判断窗口是否可见和是否最小化，然后从参数封装的OutDrawBuffer中获取WindowElementList。调用SWindow的PaintWindow()函数开始绘制窗口，并最终返回所有子控件计算完的最大层级。接着，子窗口递归绘制。
PaintWindow()函数在绘制窗口时，首先调用SetHittestArea()设置点击区域，HittestGrid会判断窗口大小是否改变，若不变则仅更新窗口在屏幕中的http源码1位置。构造FPaintArgs参数后，将其封装到FSlateInvalidationContext中。
FSlateInvalidationRoot类的PaintInvalidationRoot()函数可以作为控件树的根节点或叶子节点（SInvalidationPanel），构建快速路径避免每次绘制都计算大小和Paint函数，有利于优化。本篇文章主要分析正常慢速路径调用流程，优化相关将另文分析。
PaintSlowPath()函数从SWindow开始调用Paint()函数，并定义LayerId从0开始作为参数，进行实际的绘制相关计算。
Paint()函数首先处理裁剪、透明度混合、坐标转换等代码。若SWidget包含NeedsTick掩码，则调用Tick函数，我们在日常开发中通过蓝图或lua使用Tick函数时即调用到这里，通过SObjectWidget::Tick调用到UUserWidget::NativeTick供实现Tick。构造FSlateWidgetPersistentState PersistentState作为SWidget的变量，表示Paint时的状态。
PersistentState.CachedElementHandle将当前SWidget存储到FSlateWindowElementList中的WidgetDrawStack数组中。
更新FPaintArgs中的父节点参数和继承可点击测试参数，判断点击测试状态，然后将当前SWidget添加到点击测试中。调用虚函数OnPaint，由控件自己实现。
OnPaint()函数参数包括绘制参数引用、几何体、裁剪矩形、缓冲元素列表、层级、控件风格、父节点状态等。最后处理重绘标签、延迟绘制相关内容、UpdateWidgetProxy()根据缓存句柄更新快速路径中需要处理标记设置为Volatile不稳定状态的SWidget。
虚函数OnPaint()由子类自己实现，本文列举了SImage、SButton、SCompoundWidget和SConstraintCanvas的OnPaint()示例代码学习。
在SImage中，简单判断Brush是否存在以及BrushDrawType的类型，然后调用FSlateDrawElement::MakeBox将控件添加到缓冲区元素列表中。
SButton继承自SCompoundWidget，GetBorder()根据当前按钮状态返回ui中设置的Enabled、Press、Hover、Disabled等状态的Brush。
SCompoundWidget作为合成节点，有且只能有一个子节点，且在Paint时强制将子节点的LayerId+1，同时SCompoundWidget可以单独设置混合颜色和透明度，影响子节点。
SConstraintCanvas作为SWidget的基类对应UMG中常用的UCanvasPanel，通过ArrangeLayeredChildren()对孩子进行层级排序，并根据孩子的层级是否相同存储bool值在ChildLayers中。遍历所有孩子，判断是否开启新层级，递归调用Paint函数，最后返回最大层级。
SConstraintCanvas::ArrangeLayeredChildren函数中，获取设置bExplicitChildZOrder，表示可以将同层一次渲染，有利于提高渲染器批处理。对所有孩子排序，排序规则为FSortSlotsByZOrder。遍历所有孩子，判断可见性掩码、计算偏移、锚点、位置、拉伸缩放等，封装成FArrangedWidget存储到ArrangedChildren中，用于OnPaint时有序遍历。判断每个孩子ZOrder是否相同，相同则bNewLayer为false，大于LastZOrder则将bNewLayer设置为true，最终存储到ArrangedChildLayers中，用于OnPaint函数判断是否将layerId+1。
FSlateDrawElement::MakeBox()函数在OnPaint之后调用，将绘制控件的相关信息通过创建FSlateDrawElement绘制元素对象，添加到SWindow管理的FSlateWindowElementList元素列表中。创建Payload用于存储贴图等相关信息，根据控件Paint过程中的参数调用Element.Init初始化绘制元素，得到为该控件绘制创建的FSlateDrawElement对象。
总结整个Slate绘制流程的第二步，我们没有分析快速处理和优化细节，而是按照正常绘制流程分析代码。通过从PaintWindow开始遍历整个控件树，处理每个空间节点的Paint、OnPaint函数，最终目的是给每个控件创建一个FSlateDrawElement对象，存储渲染线程绘制所需的相关信息，并添加到FSlateWindowElementList中。理解了整个调用流程，整个过程较为清晰，本文基于UE4版本4..2。
前端工程师源码分享:html5 2d 扇子
折扇，一种古老而精美的艺术品，以其独特的折叠设计和精巧的工艺，成为文化与美学的载体。在现代，随着科技的发展，折扇也以另一种形式呈现于我们的视野中——通过HTML5 2D canvas技术，我们能够创造出动态、交互式的折扇，使其在数字世界中绽放出新的生命力。
HTML5 2D canvas是一种在网页上绘制图形和动画的工具，通过JavaScript操作canvas，我们可以实现复杂的图形渲染、动画效果以及交互功能。对于折扇的模拟，我们首先需要定义扇骨和扇面的基本形状。在canvas上，使用fillRect和arc等方法绘制扇面，使用lineTo和moveTo创建扇骨结构。通过调整这些形状的大小、位置和颜色，我们可以逐步构建出一个逼真的折扇。
在设计动态交互时，我们可以利用JavaScript的定时器和事件监听器，实现折扇的展开和折叠。例如，当用户点击屏幕上的特定区域时，折扇的某一部分将开始移动，模拟实际折扇开合的过程。通过调整动画的速度和流畅度，可以增加用户与作品的互动体验，让折扇在数字世界中展现出更加生动和丰富的表现力。
除了静态和动态效果，我们还可以在折扇上添加更多的元素和功能，如背景动画、音效、甚至与用户互动的游戏元素。例如，当用户点击折扇的不同部分时，可以触发特定的动画或播放特定的音效，增加作品的趣味性和互动性。同时，通过在折扇上添加文字、图案或其他视觉元素，可以丰富其内容，使其成为传达信息、展示艺术创意的平台。
通过HTML5 2D canvas技术，折扇不仅可以在数字世界中重现其传统美学，还能够通过动态交互和多媒体元素的融入，展现出现代科技与传统文化的完美结合。这一过程不仅有助于我们学习和掌握HTML5 2D canvas的使用，还激发了创意，丰富了数字艺术的表现形式。
Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）
Python可视化系列：快速掌握雷达图绘制
本文是第篇关于Python可视化的原创内容，主要讲解如何利用Python绘制雷达图，这是一种直观展示多变量数据的图形工具，也被称作蜘蛛图或星形图。雷达图通过等角度轴展示三个或更多定量变量，每个轴代表一个指标，数据值通过轴的距离来体现。在机器学习中，它常用于模型性能的多维度对比。 要实现雷达图，首先需要了解基本的代码结构。我们将一步步带你完成这个过程，从代码的编写到生成最终的可视化结果。通过实践，你将更好地理解如何运用Python进行数据可视化。 如果你对数据算法研究感兴趣，我推荐关注我的个人资料。作为一名研究生期间发表了6篇SCI论文的科研工作者，目前在研究院从事相关研究，我将持续分享Python、数据分析、机器学习等领域的知识，以最简洁的方式帮助大家理解和学习。我的个人公众号是“数据杂坛”，在那里，你可以获取更多关于源码和案例的内容。直播软件源码使用canvas实现一个小小的截图功能
直播软件源码使用canvas实现截图功能，需用hook管理状态，包含截图、取消截图及截取操作。
构建两个canvas，canvas A用于展示截图动效，如未被截取区域背景置灰，截取区域显示边框；canvas B用于展示完整，便于截取动作及生成截图数据。
在canvas A上监听mousedown、mousemove和mouseup事件，计算截图区域。通过这三个事件捕捉用户动作，生成动效及截取。
截图过程结束，立即生成截取数据。
关键难点在于计算截图区域、实现动效以及生成截图。
计算截图区域，通过mousedown事件记录起点坐标，mousemove实时监听坐标，mouseup记录终点坐标，计算出截取区域。
实现截图动效，包括置灰未被选取部分和添加截取部分边框。使用canvas的globalCompositeOperation属性，通过mousedown置灰，mouseup绘制截取效果。
生成和获得截取区域，在mouseup事件生成，通过canvas自带的toDataURL方法将截图转化为base格式。截图开始时，将原绘制到canvas B上，便于截取并生成。
完成直播软件源码中使用canvas实现的截图功能代码编写，后续文章将提供更多信息。关注以获取更多技术细节及更新。
