移动精灵 现在你知道了如何展示精灵,但是让它们移动呢?很简单:使用Pixi的ticker。这被称为 游戏循环 。任何在游戏循环里的代码都会1秒更新60次。你可以用下面的代码让 cat 精灵以每帧1像素的速率移动。 function setup() { //Start the game loop by adding the `gameLoop` function to //Pixi's `t
WebAssembly的二进制格式是被设计成可在不同操作系统与指令集上高效执行的,无论在Web或非Web环境中。 对高效执行的设想 尽管执行环境是有条件的,本地的,不确定的,也不要向WebAssembly提供下述特性。有些情况下为了WebAssembly模块执行,也许不得不模拟一些宿主硬件或操作系统不提供的特性,让它们似乎被支持。这种情况将会导致糟糕的性能。 随着WebAssembly的标准化推进
Rax 在 DSL 层面与框架设计方面借鉴了 React 的部分思想,但是舍弃了 React 部分传统的 API,所以体积上更加轻量。Rax 推荐开发者使用函数组件(Function Component)配合 Hooks 开发,相比传统类组件(Class Components)是一种更轻量便捷的开发风格。 接下来,我们将介绍两种把现有项目从 React 迁移到 Rax 方法。 通过修改写法迁移 由
RFC 2119 中的必须(MUST),不可(MUST NOT),建议(SHOULD),不建议(SHOULD NOT),可以/可能(MAY)等关键词将在本节用来做一些解释性的描述。 从 1.4 迁移到 2.0 1.4 到 2.0 是一个大版本更新,更新中存在不向下兼容的部分。涉及到类更替,命名空间结构调整,过时类删除等。 事件系统 我们对事件系统进行了重构,对于事件系统的命名发生了变化。 1.x
本文主要介绍拿到 OneNET 软件包后,需要做的移植工作。 OneNET 软件包已经将硬件平台相关的特性剥离出去,因此 OneNET 本身的移植工作非常少,如果不启用自动注册功能就不需要移植任何接口。 如果启用了自动注册,用户需要新建 onenet_port.c,并将文件添加至工程。onenet_port.c 主要是实现开启自动注册后,获取注册信息、获取设备信息和保存设备信息等功能。接口定义如下
经过前面内核章节的学习,大家对 RT-Thread 也有了不少的了解,但是如何将 RT-Thread 内核移植到不同的硬件平台上,很多人还不一定熟悉。内核移植就是指将 RT-Thread 内核在不同的芯片架构、不同的板卡上运行起来,能够具备线程管理和调度,内存管理,线程间同步和通信、定时器管理等功能。移植可分为 CPU 架构移植和 BSP(Board support package,板级支持包)移
配置项变化 以下选项已被删除,应通过 插件 实现: resolvers transforms indexHtmlTransforms jsx 和 enableEsbuild 都已被删除,请使用新的 esbuild 选项。 CSS 相关选项 都被包含在 css 字段下。 所有 用于构建的选项 现在都在 build 字段下。 rollupInputOptions 和 rollupOutputOptio
::: tip 注意 我们正在升级 Vue CLI 3 beta 的过程中,并使用了 webpack 4 + Vue Loader v15,所以如果你计划升级到 Vue CLI 3 的话,可能需要等待。 ::: 值得注意的不兼容变更 现在你需要一个插件 Vue Loader v15 现在需要配合一个 webpack 插件才能正确使用: // webpack.config.js const { Vu
LSV的移动端支持Android以及AndroidPad两个平台,用户可以同过不同的需求进行下载。LSV手机端有着方便快捷的特色并继承了LSV客户端的各项特色,并且可以通过云端与LSV客户端进行数据的交互,十分方便,最重要的是它也是免费提供给用户的。 点击链接了解详情
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本文档尝试解释 应该 如何实现你的项目迁移,但是由于整体项目结构始终可能变化,因此,这可能不是一个完整验证过的方法。 使用 vue init simulatedgreg/electron-vue my-project 生成一个崭新的 electron-vue 项目 将当前项目 src 内的文件复制到新项目的 src 目录中 将 package.json 里的依赖关系从当前项目复制到新项目的 pac
图形变换 从今天开始,我们就开始谈一谈图形变换。图形变换是指用数学方法调整所绘形状的物理属性,其实质是坐标变形。所有的变换都依赖于后台的数学矩阵运算,所以我们只要使用变换的功能即可,无需去理解这些运算。谈到图形变换,不得不得说的三个基本变换方法就是: 平移变换:translate(x,y) 旋转变换:rotate(deg) 缩放变换:scale(sx,sy) 其实坐标变形的本质是变换矩阵,所以在最
迁移学习(Transfer learning)顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。 经典论文: Progressive Neural Networks
如果你是一位摄影爱好者,也许接触过滤镜。它能改变照片的颜色样式,从而使风景照更加锐利或者令人像更加美白。但一个滤镜通常只能改变照片的某个方面。如果要照片达到理想中的样式,经常需要尝试大量不同的组合,其复杂程度不亚于模型调参。 在本节中,我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)[1]。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另
This manual migration process should be run after the automated migration process, to complete the missing parts, or debug issues in the migration CLI output. Project setup package.json Scoped package