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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vux 商城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。分诊叫号系统源码

       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培训门户网站源码源码。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：

       ...

       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：

       ...

       执行后，得到的均值和标准差分别是：

       ...

       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：

       ...

       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()。新卡购全套源码

       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app软件展示页源码位置。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。