mxGraph 滚轮缩放 先放结论 var graphContainer = document.getElementById('mxGraph'); var graph = new mxGraph(graphContainer); // 滚轮缩放事件 mxEvent.addMouseWheelListener(function (evt, scrollUp) { ...

// 重写鼠标滚轮事件 mxEvent.addMouseWheelListener = function (funct) { } // 添加初次载入事件 window.onload = function () { var element= document.getEleme...

工具栏拖动 新建“连接线“的效果如何实现

// 重写鼠标滚轮事件 mxEvent.addMouseWheelListener = function (funct) { } // 增加初次加载事件 window.onload = function () { var element= document.getElementById('graph'); addScrollListener(element...

第二步：在mxgraph.vue中使用mxgraph <template> <div> <div ref="graphContainer"> </div> </div> </template> <script> import mx from 'mxgraph' export ...

js画图开发库--mxgraph--[edgetolerance-连接线调整.html] 双击鼠标选中连接线可进行调整！ &lt;!Doctype html&gt; &lt;html xmlns=http://www.w3.org/1999/xhtml&gt; &lt;head&gt; ...

报错信息如下： 操作步骤： 我把箭头的形状改变了， 然后保存了， 返回列表页面，...解决办法：在graph/index.js里面： //vue用法 Object.keys(mxgraph).forEach((key)=>{ window[key]=mxgraph[key] }); ...

主要介绍了vue中使用mxgraph的方法实例代码详解,需要的朋友可以参考下

如果两线相交，交点处是半圆弧，如何用mxgraph设置，具体效果如下图：

mxGraph是一个支持多种语言（Java、JavaScript、PHP、.NET）的画图框架，所绘制的图形可以在主流浏览器以及原生应用上使用。 mxGraph官方资料全英文，网上有几篇mxGraph的教程，对于“入门”和“使用”讲解得比较...

mxgraph

最近公司需要使用mxgraph，来进行流程图的开发，由于我是第一次接触这个库，所以踩到的坑还是挺多，最坑爹的网上关于这个库的资料实在是太少了，它的文档还是英文文档。所以开发起来还是有点痛苦的。 我们来看下以下...

如何设置线不重叠 graph.stylesheet.getDefaultEdgeStyle()[mxConstants.STYLE_EDGE] = mxEdgeStyle.MyStyle = function(state, source, target, points, result) { if (source != null && target != null) ...

mentor要求使用nuxt+mxgraph来实现标注系统，所以就开始学习mxgraph，然而百度一下，我就蒙蔽了，这个框架国内确实很少用，并且查询了许多人的摆弄可，感觉都是一些基本的教学，自己摸索了很久，大概花了一个多月把...

mxgraph进阶(五)搭建mxGraph简单应用使用前准备  mxBasePath变量用来定义库资源的目录。这个变量必须在加载库前就定义好。　 mxBasePath = 'javascript/src/'; 　</script>　//mxClient.js包含该类库的全部所需...

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

1.mxgraph常用包（这个js类库被分成了8个包。） 1. 最上层的mxClient类包括或者动态导入了其他的包。当前的版本存储在maxClient.VERSION中。 2. mxEditor包提供了图表编辑器相关的类实现。入口函数式mxEditor。 3....

本文分步骤给大家介绍了vue中引入mxGraph的方法，非常不错，给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

vue中使用mxgraph 类型流编辑器 (typeflow-editor) build with the vue and mxGraph. 使用vue和mxGraph构建。 核心外观 (Core appearance) 拖动“定义”中的元素之一后，将显示表格以填充 (After drag the one...

这个库相当强大和复杂，以至于初次接触会无从下手，不过官方的文档是相当强大和完善的，还有众多的示例可以参考，因此，做出简单的效果是没有问题的，我主要介绍一下我自己在项目中遇到的问题。 1.HTML...

mxGraph教程-开发入门指南概述 mxGraph是一个JS绘图组件适用于需要在网页中设计/编辑Workflow/BPM流程图、图表、网络图和普通图形的Web应用程序。mxgraph下载包中包括用javascript写的前端程序,也包括多个和后端程序...

这是官方给的引入方式，是直接在页面的header引入  但是我就想把他放在组件的页面中进行引入，于是我通过npm i mxgraph下载了...

首先要创建一个工具栏，并为工具栏中的放大、缩小按钮定义事件。...//ylEditor.ylCanvas是我定义的一个mxGraph实例的全局对象。 var toolbar= $('#toolbar'); toolbar.find('img').css( { 'margin-right' : '5p

mxgraph 流程图缩放 矩形跟table缩放不一致时怎么回事？ 矩形上面有table 一起缩放table会先缩放而矩形后缩放两个不一致？求解

从mxGraph源码中看出控制线条箭头的对象是mxMarker

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

1.摄像机的原理 2.观察矩阵和摄像机的关系 3.第一人称摄像机 4.第三人称摄像机 5.Camera场景的操作 6.Camera场景的平移 7.摄像机场景的旋转(以据鼠标点击点为中心) 8.摄像机场景的缩放(以据鼠标点击点为中心) 9.摄像机场景的漫游 实现一个高度灵活的摄像机,实现根据鼠标点旋转摄像机,根据鼠标点推进缩放摄像机,实行鼠标漫游摄像机 实现类似CAD摄像机的操作.

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块，基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序，Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库，它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法，方便大家查询和使用，感兴趣的可以下载学习

《Java之优雅编程之道》主要是针对有一定基础的Java学员。本课程主要是围绕着如何编写整洁的Java代码，如何实现Java代码重构，以及如何提高Java代码性能而展开的一系列课程。本课程结合自身的真实工作经验，从常用的注释，名字，集合，数组，方法等等开始讲起，由浅到深，层层深入。通过本课程的学习，可以帮助Java学员编写出整洁，规范，高效的代码。 《Java之优雅编程之道》通过本人在银行3年的工作经验总结，帮助Java开发工程师编写出规范，整洁，以及高性能的Java代码，让学员把这些工作经验运用到真实项目当中，提高学员的编程水平。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。