皮皮网
皮皮网

【怎么查看pixhawk源码】【pcl网格化源码】【DNF的钓鱼源码】动漫图片站源码_动漫图片平台

时间:2024-11-14 13:20:13 来源:warp ctc源码下载

1.python爬取动漫无法用request找到链接?
2.总结了 150 余个神奇网站,动漫你不来瞅瞅吗?
3.Lottie-前端实现AE动效
4.AnimeGANv2复现动漫风格迁移

动漫图片站源码_动漫图片平台

python爬取动漫无法用request找到链接?

       你爬取的图片台确实是源代码

       F看element的是js模板动态生成的。

       给个提示,站源源码的码动漫图最底部有 "var DATA =" 这个后面跟的一堆数据存的才是你需要的

总结了 余个神奇网站,你不来瞅瞅吗?

       猿学: 猿学 - 你所学的片平,不仅是动漫怎么查看pixhawk源码技术

       简书: 简书 - 创作你的创作

       doyoudo: doyoudo

       好知网: 首页 - 好知网-重拾学习乐趣-Powered By Howzhi

       学小易(大学生搜题) 学习通答案|智慧树答案-学小易

       ePuBw(优质电子书下载网站): epubw.com/

       鸠摩搜书: Jiumo Search 鸠摩搜索 - 文档搜索引擎

       书伴: bookfere.com/

       ePUBee电子书库: ePUBee电子书库,最大的图片台电子书库,在线电子书管理

       超星读书: 超星读书-电子书在线免费阅读网站-中文免费电子书阅读网站

       Owllook: owllook - 网络小说搜索引擎 - 最简洁清新的站源搜索阅读体验

       书格: 书格

       相识电子书: 相识电子书-海量优质pdf,txt电子书免费下载

       全球网络攻击实时地图: MAP | Kaspersky Cyberthreat real-time map

       毒鸡汤: 毒鸡汤 - 壮士可要来一碗!

       微景天下: 微景天下官网

       果汁排行榜(生活中各种各样的码动漫图排行榜): 果汁排行榜 - 各类榜单排名大全

       小鸡词典(查网络流行语): 小鸡词典 - 查网络流行语,就上小鸡词典

       中国妖怪百集: 知妖(中国妖怪百集) - 收集中国古今妖怪

       全球电视直播: tvvtvv.com/

       百度企业信用: 百度企业信用_工商信息查询_公司企业注册信息查询_全国企业信用信息公示系统

       爱航天网: 爱航天网 - 致力于航天知识科普,片平传播航天精神

       源码之家_站长下载: 源码_网站源码_源码下载_源码之家-站长下载

       高清壁纸网站: wall.alphacoders.com/?动漫...

       免费正版高清素材库: pixabay.com/zh/

       大力盘搜索: dalipan.com

       程序员在线工具: 在线工具

       菜鸟工具: 菜鸟工具 - 不止于工具

       toolfk: TOOlFK程序员在线工具 -TOOLFK在线工具

       MacWK(精选Mac软件下载): MacWk - 精品mac软件下载

       Mixkit(免费视频,音乐,图片台视频模板下载): Mixkit - Awesome free assets for your next video project

       Softonic(软件下载): App news and reviews,站源 best software downloads and discovery

       PC下载网(软件下载) PC下载网―官方软件下载大全|绿色免费软件下载网站

       GitMind(在线思维导图): GitMind官网- 免费在线思维导图软件

       MindLine思维导图: MindLine思维导图

       draw.io(在线流程图制作): app.diagrams.net/

       站长素材: 站长素材-分享综合设计素材的平台

       第一PPT: PPT模板_PPT模版免费下载_免费PPT模板下载 -第一PPT

       waifu2x(拉伸提升画质): waifu2x

       文字云: Word Cloud Art Creator

       Akuziti (汉字转换艺术字体效果): 艺术字体转换器 艺术字体在线生成器

       Ezgif(GIF动画编辑工具,视频转GIF): ezgif.com/

       ProcessOn(在线作图工具): ProcessOn Mind

       吾道幻灯片: 吾道幻灯片-专业演示文档制作工具,码动漫图PPT模板,片平协同办公

       word代码美化: Syntax Highlight Code in Word Documents

       炫猿: 炫猿导航

       国内外网站的导航站: 国外网站推荐-分享互联网-外国网站大全

       AnywhereAnything: AnywhereAnything

       兔二工具: 兔二工具 - 一个很有范的工具合集

       工具: 在线工具_第一家纯在线免安装的工具网站免费使用- 工具

       nicetool: nicetool.net/

       一个工具箱: 一个工具箱 - 好用的在线工具都在这里!

       孟坤工具箱: 首页 - 孟坤工具箱网页版

       网站直通车: 网站直通车

       实用工具大全: 实用工具大全_电子线路计算_电阻计算_元器件参数计算_在线工具

       墨灵音乐: 墨灵音乐 · 一站式音乐体验

       音乐搜索器: 音乐搜索器 - 多站合一音乐搜索,音乐在线试听

       APE无损乐下载: Ape.Com | 无损音乐免费下载

       超高无损音乐下载: SQ.Com_无损音乐交流_FLAC_APE_WAV_DSD_超高无损音乐

       美剧星球: meijuxingqiu.com/

       zzzfun动漫网

       麻辣黑科技影视: 麻辣黑科技影视,人人影视,南瓜影视,pcl网格化源码小小影视,免费看**,最新**,在线看**,

       美剧: 最新-推荐 - 美剧一起看

Lottie-前端实现AE动效

       阅读时间 ~min 本文转载自:TAFE - 腾讯动漫前端开发团队,原文链接: 人类身份验证 - SegmentFault

       项目背景

       为了提升用户体验,项目加入了微交互动画。之前动画流程是通过设计输出合成的雪碧图,前端通过序列帧实现动画效果,如图:

       序列帧:

       动画效果:

       帧动画的缺点和局限性明显,合成的雪碧图文件大,且在不同屏幕分辨率下可能会失真。调研发现,Lottie是个简单、高效且性能高的动画方案。

       Lottie是可应用于Android, iOS, Web和Windows的库,通过Bodymovin解析AE动画,并导出可在移动端和web端渲染动画的DNF的钓鱼源码json文件。设计师用AE制作动画,再用Bodymovin导出相应json文件,前端使用Lottie库实现动画效果。

       Bodymovin插件的安装与使用

       打开输出目录会看到生成的JSON文件,若动画里导入了外部,则会在images中存放JSON中引用的。

       前端使用lottie

       静态URL cdnjs.com/libraries/lot...

       NPM

       调用loadAnimation

       vue-lottie

       也可以在vue中使用lottie

       loadAnimation参数

       container

       用于渲染动画的HTML元素,需确保在调用loadAnimation时该元素已存在

       renderer

       渲染器,可选值为'svg'(默认值)/'canvas'/'html'。svg支持的功能最多,但html的性能更好且支持3d图层。各选项值支持的功能列表在此

       loop

       默认值为true。可传递需要循环的特定次数

       autoplay

       自动播放

       path

       JSON文件路径

       animationData

       JSON数据,与path互斥

       name

       传递该参数后,可在之后通过lottie引用该动画实例

       rendererSettings

       可传递给renderer实例的特定设置,具体可看

       Lottie动画监听

       Lottie提供了用于监听动画执行情况的事件:可使用addEventListener监听事件

       控制动画播放速度和进度

       可使用anm.pause和anm.play暂停和播放动画,调用anm.stop则会停止动画播放并回到动画第一帧的画面。

       使用anm.setSpeed(speed)可调节动画速度,龙珠探宝源码而anm.goToAndStop(value, isFrame)和anm.goToAndPlay可控制播放特定帧数,也可结合anm.totalFrames控制进度百分比,比如可传anm.totalFrames - 1跳到最后一帧。

       这样的好处是可以把相关联的JSON文件合并,通过anm.goToAndPlay控制动画状态的切换,如下图中一个JSON文件包含了2个动画状态的数据:

       资源

       JSON文件里assets设置了对的引用:

       若想统一修改静态资源路径或者设置成绝对路径,可在调用loadAnimation时传入assetsPath参数:

       功能支持列表

       即使用bodymovin成功输出了JSON文件(没有报错),也会出现动效不如预期的情况,比如这是在AE中构建的形象图:

       但在页面中渲染效果是这样的:

       这是因为使用了不支持的Merge Paths功能

       因此对设计师而言,创建Lottie动画和往常制作AE动画有所不同,此文档记录了Bodymovin支持输出的AE功能列表,动画制作前需跟设计师沟通好,根据动画加载平台来确认可使用的AE功能。

       尽量遵循官方文档里对设计过程的指导和建议:预览效果

       由于以上所说的功能支持问题会导致输出动画效果不确定性,设计师和前端之间有个动画效果联调的过程,为了提高联调效率,设计师可先进行初步的效果预览,再把文件交付给前端。源码怎么打包发送

       方法1:输出预览HTML文件

       渲染前设置所要渲染的文件

       勾选☑️Demo选项

       在输出的文件目录中就可找到可预览的demo.html文件

       方法2:LottieFiles分享平台

       把生成的JSON文件传到LottieFiles平台,可播放、暂停生成文件的动画效果,可设置图层颜色、动画速度,也可以下载lottie preview客户端在iOS或Android机子上预览。

       LottieFiles平台还提供了很多线上公开的Lottie动画效果,可直接下载JSON文件使用

       交互hack

       Lottie的不足之处是没有对应的API操纵动画层,若想做更细化的动画处理,只能直接操作节点来实现。比如当播放完左图动画进入惊讶状态后,若想实现右图随鼠标移动而控制动画层的简单效果:

       开启调试面板可以看到,lottie-web通过使用标签的transform属性来控制动画:

       当元素已添加到DOM节点,找到想要控制的标签,提取其transform属性的矩阵值,并使用 rematrix解析矩阵值。

       监听鼠标移动,设置新的transform属性值。

       进一步优化

       看到一个方法,在AE中将图层命名为#id格式,生成的SVG相应的图层id会被设置为id,命名为.class格式,相应的图层class会被设置为class

       试了下的确可以,如下图,因此可通过这个方法快速找到需要操作的动画层,进一步简化代码:

       小结

       Lottie的缺点在于若在AE动画制作的过程不注意规范,会导致数据文件大、耗内存和性能的问题;Lottie-web的官方文档不够详尽,例如assetsPath参数是在看源码的时候发现的;开放的API不够齐全,无法很灵活地控制动画层。

       而优点也很明显,Lottie能帮助提高开发效率,精简代码,易于调试和维护;资源文件小,输出动画效果保真;跨平台——Android, iOS, Web和Windows通用。

       总的来说,Lottie的引用可以替代传统的GIF和帧动画,灵活利用好提供的属性和方法可以控制动画的播放,但需注意规范设计和开发的流程,才可以更高效地完成动画的制作与调试。

AnimeGANv2复现动漫风格迁移

       前几天,我看到了一篇关于AnimeGANv2复现的博客,觉得这个项目非常有趣,因此决定进行一次复现。在进行复现的过程中,我遇到了一些问题,现在我将这些问题分享给大家。

       项目获取的方式有两种:首先,你可以通过Git Bash将代码克隆下来,或者直接在GitHub上下载压缩包并保存。

       为了搭建环境,我使用了Python社区版、PyTorch、CUDA、cudnn以及Anaconda。以下是具体的配置步骤:

       1. 首先下载并安装Anaconda,网上有许多教程可以参考。

       2. 创建一个新的虚拟环境。

       3. 下载适用于你电脑的CUDA和cudnn版本。

       4. 访问PyTorch官网获取对应版本的安装命令。

       5. 打开Anaconda Prompt,输入activate [你的环境名称]激活环境,然后输入安装PyTorch的命令。

       6. 接着,在Anaconda Navigator中找到新创建的环境,并安装OpenCV。

       7. 安装Python社区版后,打开文件。

       配置完成后,我们就可以进行项目运行了。在博客中提到可以直接输入命令,但在实际操作中我遇到了一些问题:

       1. 大小问题,博客中没有明确提及这一点。代码并未对图像进行预处理,我最初以为代码中包含了这个步骤,结果却因为大小过大而导致显存不足。越大,需要的显存越多。因此,在输入时需要进行裁剪(如果你的预算允许的话)。如果仍然遇到显存不足的情况,建议使用CPU。

       2. 输入命令时,需要指定目录,这里的目录指的是文件夹而非单个图像。

       3. 模型文件的路径在源码中默认存在一些问题,代码中的默认路径并不存在,所以需要更改所有路径。模型文件共有四个权重文件,你可以根据个人喜好选择使用。

       建议大家先进行初步的配置并尝试运行,避免每次遇到问题都需重新配置,这样会比较麻烦。

       我复现的结果如下:

       原:...

       处理后的:...

       总体而言,这个项目非常有趣,我计划后续对视频进行处理,并对代码进行优化。如果有任何问题,欢迎在评论区留言。这篇文章使用了Zhihu On VSCode进行创作和发布。

更多内容请点击【综合】专栏