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2022年1月1日
gojs 实用高级用法
摘要: 大家,新年好! 历史文章: 数据可视化 gojs 简单使用介绍 gojs 如何实现虚线(蚂蚁线)动画? 本文介绍的是在使用 gojs 制作图的过程中,你可能会碰到的问题的一些解决方案。 gojs 是一个非常强大的可视化关系的js库。 1. 取消更新动画 问题:更新数据的时候,会触发渲染,有渲染动画,
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posted @ 2022-01-01 09:46 ESnail
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2021年12月19日
vue-cli3 vue2 保留 webpack 支持 vite 成功实践
摘要: 大家好! 文本是为了提升开发效率及体验实践诞生的。 项目背景: 脚手架:vue-cli3,具体为 "@vue/cli-service": "^3.4.1" 库:vue2,具体为:"vue": "2.6.12" 备注:没有 typescript , 非 ssr 痛点:随着时间的推移、业务的不断迭代,依
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posted @ 2021-12-19 12:20 ESnail
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2021年12月12日
react18 来了,我 get 到...
摘要: 大家好! 本文主要是关于即将发布的 react 18 的新特性。那么 react18 带来了什么呢? 详情可以关注 github React 18 工作组仓库 1. automatic batching:自动批处理。 batching 批处理,说的是,可以将回调函数中多个 setState 事件合并
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posted @ 2021-12-12 17:21 ESnail
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2021年6月26日
typescript 中的 infer 关键字的理解
摘要: infer 这个关键字,整理记录一下,避免后面忘记了。有点难以理解呢。 infer infer 是在 typescript 2.8中新增的关键字。 infer 可以在 extends 条件类型的字句中,在真实分支中引用此推断类型变量,推断待推断的类型。 例如:用infer推断函数的返回值类型 typ
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posted @ 2021-06-26 19:20 ESnail
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antd 组件 RangePicker 扩展,支持预选范围回填选中
摘要: 最近在做和时间段范围相关的,预设常用的日期范围可以提高用户体验。可以说 antd 的组件是很不错的,但是美中不足的是,不支持预设范围回填选中,怎么办? 在此基础上封装一下好了。 先来看下效果图: 未选中: 选中回填: 看了下渲染出来的 html 内容,用的是 Tag 实现的。那我也这么实现好了。 主
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posted @ 2021-06-26 19:12 ESnail
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2021年5月16日
”控制反转Ioc,依赖注入DI“如何实现的?
摘要: 牛顿曾说:如果说我看得比别人更远些,那是因为我站在巨人的肩膀上。 阅读优质框架库的源码,能学到不少,更有甚者基于此创造了更优秀的,大致就是如此。 midwayjs 已经忘了是怎么认识它的了。印象中是个 nodejs 的优质框架,看了介绍,很厉害!!! Midway - 一个面向未来的云端一体 Nod
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posted @ 2021-05-16 19:09 ESnail
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2021年3月14日
新的颜色对比度算法-感知对比度算法APCA
摘要: 灵感的源泉来源于不断的接受新鲜事物。 Chrome 89 新功能一览,性能提升明显,大量 DevTools 新特性! 文章中的新特性,掌握了对日常开发,很受益,赶紧更新浏览器版本吧。 谈谈其中提到的:新的颜色对比度算法-先进感知对比度算法(APCA)。 启用该功能设置:选中 Settings > E
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posted @ 2021-03-14 12:16 ESnail
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2021年2月7日
canvas 操作图像记录:自适应+提取背景色+灰度处理
摘要: 用个小 demo 记录一下,如何在 canvas 上操作图像。 绘制图像,并自适应水平垂直居中 图像灰度处理 提取图像的主题色:平均值法(单色背景)、最多色值法(双色背景) 点击在线体验 绘制图像,并自适应水平垂直居中 绘制图像 利用的是 canvas 的 api drawImage void ct
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posted @ 2021-02-07 10:00 ESnail
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2020年11月6日
前端未来趋势之原生API:Web Components
摘要: 声明:未经允许,不得转载。 Web Components 现世很久了,所以你可能听说过,甚至学习过,非常了解了。但是没关系,可以再重温一下,温故知新。 浏览器原生能力越来越强。 js 曾经的 JQuery,是前端入门必学的技能,是前端项目必用的一个库。它的强大之处在于简化了 dom 操作(强大的选择
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posted @ 2020-11-06 19:05 ESnail
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2020年10月18日
AVA 源码解读-规则逻辑
摘要: 做可视化决策的过程,为了节省人的工作量及提效,一个好的方案是推荐。 现有的智能可视化推荐系统分为两类: 基于规则的 和 基于机器学习的。 前者一般是根据专家经验或实验得到的可视化准则; 后者则是直接学习从数据到可视化的模型。 本文是在研究基于规则的可视化推荐的过程中,查看背后源码规则部分实现的过程后
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posted @ 2020-10-18 15:00 ESnail
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