canvas实现撒彩带
时间: 2023-12-09 07:37:07 浏览: 33
以下是使用canvas实现撒彩带的代码示例：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8 <title>Canvas实现撒彩带</title>
<style type="text/css">
body {
margin: 0;
padding: 0;
background-color: #000;
}
canvas {
display: block;
position: fixed;
top: 0;
left: 0;
z-index: -1;
}
</style>
</head>
<body>
<canvas id="mycanvas"></canvas>
<script type="text/javascript">
var canvas = document.getElementById('mycanvas');
var ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = document.documentElement.clientWidth;
canvas.height = document.documentElement.clientHeight;
var particles = [];
var particleCount = 100;
var particleSpeed = 2;
var particleSize = 3;
var colors = ['#bf3242', '#ebebeb', '#ffffff', '#d9d9d9'];
function Particle() {
this.x = Math.random() * canvas.width;
this.y = Math.random() * canvas.height;
this.vx = ((Math.random() - 0.5) * particleSpeed);
this.vy = ((Math.random() - 0.5) * particleSpeed);
this.size = Math.random() * particleSize;
this.color = colors[Math.floor(Math.random() * colors.length)]; }
Particle.prototype.draw = function() {
ctx.beginPath();
ctx.arc(this.x, this.y, this.size, 0, Math.PI * 2);
ctx.closePath();
ctx.fillStyle = this.color;
ctx.fill();
}
function createParticles() {
for (var i = 0; i < particleCount; i++) {
particles.push(new Particle());
}
}
function drawParticles() {
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
for (var i = 0; i < particles.length; i++) {
particles[i].x += particles[i].vx;
particles[i].y += particles[i].vy;
if (particles[i].x > canvas.width) {
particles[i].x = 0;
}
if (particles[i].x < 0) {
particles[i].x = canvas.width;
}
if (particles[i].y > canvas.height) {
particles[i].y = 0;
}
if (particles[i].y < 0) {
particles[i].y = canvas.height;
}
particles[i].draw();
}
requestAnimationFrame(drawParticles);
}
createParticles();
drawParticles();
</script>
</body>
</html>
```
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管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
：YOLO目标检测算法的挑战与机遇：数据质量、计算资源与算法优化，探索未来发展方向
# 1. YOLO目标检测算法简介
YOLO（You Only Look Once）是一种
def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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