摘要: 上传图片改变格式为webp 先读取图片文件改为base64格式 利用canvas转为webp格式的blob blob转为webp格式的图片文件 上传图片 export function imgToWebp(file, fileName, callback, quality=0.8) { return 阅读全文
posted @ 2024-11-22 18:41 躺尸的大笨鸟 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 渲染方式 ssr: 服务端渲染 返回的html有内容: 再看下返回的element: 客户端渲染 配置下,更改为客户端渲染 看下返回的内容: 再看下返回的element: 请求数据 useFetch 初始化数据时: 有些页面,初始化的数据是从接口查出来的。我们就需要用到useFetch()了 看下产 阅读全文
posted @ 2024-11-22 17:57 躺尸的大笨鸟 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: <div class="slider" style=" --width: 100px; --height: 50px; --quantity: 10; "> .slider .list{ min-width: calc(var(--width) * var(--quantity)); } 阅读全文
posted @ 2024-11-20 16:59 躺尸的大笨鸟 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二次型化为矩阵表达式 二次型:每项的幂都是2 二次型的矩阵一定是对称的 AT=A 矩阵A:二次型的矩阵 标准型 只有平方项叫做标准型 平方项的系数可以取零 线性替换 X=CY 线性替换 |c|=0可逆称为非退化替换|c|≠0不可逆称为非退化替换 定理: 二次型经过线性替换之后仍然是新的二次型的矩阵 阅读全文
posted @ 2024-10-26 17:04 躺尸的大笨鸟 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本章基调: A是n阶方阵 数λ,存在非零列向量α,Aα=λα则λ是特征值,α是对应于λ的特征向量 λ可以为0,特征向量不能为0 λα−Aα=0(λE−A)α=0 特征矩阵:λE−A特征多项式:|λE−A|特征方程:|λE−A|=0 结论: 对应λ的特征向量不是唯一的 但是一个特征向量α只能对应一个特 阅读全文
posted @ 2024-10-25 18:12 躺尸的大笨鸟 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性方程组有解的判定 {x1+x2+x3=1x1−x2−x3=−32x1+9x2+10x3=11系数矩阵:A=(1111−1−12910)增广矩阵:A¯=(11111−1−1−3291011) n是未知量的个数,m是方程的个数 怎么判断秩是否相等步骤: 通过方程,写出增广系数矩阵 只做初等行变换,化 阅读全文
posted @ 2024-10-22 18:24 躺尸的大笨鸟 阅读(54) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 向量 n个数a1 a2 ...... an组成的有序数组(a1 a2 ... ... an) a1..又称为分量 维数 行向量 列向量 只是形式不同 零向量 分量全是0 负向量 相反数 两个向量相等 同维向量 向量相加减 k是数 另一个是向量 向量间的线性关系 线性关系:用某些向量能表示一个向量 线 阅读全文
posted @ 2024-10-18 17:14 躺尸的大笨鸟 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 矩阵 代表一张树表 m*n 行数不一定等于列数 A=(a11⋯a1n⋮⋱⋮am1⋯amn) 同型矩阵 有前提:AB行数相等 列数相等 A34B34 矩阵相等 同型矩阵并且对应的元素相等 零矩阵 所有元素均为0 两个零矩阵一定相等是错误的:矩阵相等的前提是同型矩阵 特殊矩阵 方阵: 行数 列数 也有主 阅读全文
posted @ 2024-10-12 18:16 躺尸的大笨鸟 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: n阶排列 由1,2,..., n组成的一个有序数组(一个都不少) 123, 213, 312, 321 3级排列 改变顺序,不是同一个排列(有序) 123...n n级标准排列(自然排列) 行列式定义 3阶行列式 A3×3=|a11a12a13a21a22a23a31a32a33|=a11a22a3 阅读全文
posted @ 2024-10-11 17:41 躺尸的大笨鸟 阅读(29) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 右手坐标系 //每秒转一圈 使用gsap可以实现 const clock = new THREE.Clock() function tick() { const time = clock.getElapsedTime() mesh.rotation.y = time * Math.PI * 2 // 阅读全文
posted @ 2024-07-04 11:35 躺尸的大笨鸟 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑