antv G6 流程图同样深度可连接

2024-11-01

AntV G6绘制流程图学习例子

下面代码可以直接贴到html文件中运行看效果. 代码说明 js中data是一个json变量,里面有两个关键对象"nodes.edges",分别来描述节点.节点间箭线. 更多"nodes.edges"信息见代码中说明部分. 最新版见官网Demo.G6-API. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script src=&qu

最近我司项目中需要加入流程图制作功能,于是乎百度各种找可视化绘制拓扑图的轮子,大部分都是国外的,看文档太吃力,不过好在最终让我发现了AntV G6流程图图表库,最新版为2.0,不过编辑器在2.0版本还没有进行开源,所以只能退而求其次,使用了1.2.8版本.希望2.0版本的编辑器尽早开源,在交互方面1.2.8版本还是差了一些. 该组件并非开箱即食,需要根据自己的业务进行修改,右侧属性表单部分如果有时间考虑改为插槽形式,方便以后复用~ 如何将数据进行数据可视化展现? 技术栈 Vue v3.0.1 E

React使用AntV G6实现流程图

安装 npm install @antv/g6 --save 引用 import G6 from '@antv/g6' 自定义节点 /** * 方式一 */ G6.registerNode('rect-jsx', (cfg) =>` <group> <rect> <rect style={{ width: 160, height: 20, fill: ${cfg.color}, cursor: 'move', stroke: ${cfg.color} }} dragga

React + umi +antd+antv/g6 实现力图

官方示例效果:http://antv.alipay.com/zh-cn/g6/2.x/demo/net/2017-link-data.html 改编效果: 实现步骤: 环境:nodejs.yarn/npm.umi(最新即可) 创建项目: 1.打开cmd 2.创建项目文件夹:输入mkdir ReactUmiG6App & cd ReactUmiG6App 回车 3.创建项目:yarn create umi 4.添加需要的依赖包:react .antd.@antv/g6 yarn add ant

vue结合antV/g6 实现网络拓扑图

最近很多业务场景都会需要用到拓扑图,翻找了很多资料,最后选择了antV/g6,主要原因有以下几点: 1.阿里出品,所以框架的成熟性有保障 2.业务场景契合(1.规则拓扑图:2.动画流向:每个节点会有流向动画) 3.更容易上手(个人愚见) 话不多说,先附上效果图,如下: 代码讲解如下: 代码量不多,我封装为一个小组件,页面数据也分离出去,很适合小白直接拿来使用,有不懂的可以一块讨论,虽然代码量不多,但是从开始撸到做出成果也花了不少时间,希望用得到的小伙伴不要吝啬,多多宣传,免费点亮一下star!谢

antv g6

<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>首页</title> <style>::-webkit-scrollbar{display:none;}html,body{overflow:hidden;margin:0;}</style></head>&

G6 学习资料

G6 学习资料网址 G6 1.x API 文档 http://antvis.github.io/g6/doc/index.html 官方demo列表 https://github.com/antvis/g6/tree/dev3.0.0/demos 项目 GitHub 地址 https://github.com/antvis/g6 项目文档地址 https://www.yuque.com/antv/g6 G6 3.0 筑基 https://www.yuque.com/antv/blog/g6-3

流程图GGEditor 之自定义节点相关属性

自定义节点注册 -- registerNode 我们通过以下接口往 G6 全局注册节点: // 注册节点 G6.registerNode(name, { // 绘制 draw(item) { return keyShape }, // 获取锚点 anchor: array || object || callback }, extendShape); 绘制 -- draw draw 是图项最终绘制的接口,决定了一个图项最终画成什么样.它是 G6 中拓展图形的最小接口,例如: const d

【深度学习】吴恩达网易公开课练习(class1 week4)

概要 class1 week3的任务是实现单隐层的神经网络代码,而本次任务是实现有L层的多层深度全连接神经网络.关键点跟class3的基本相同,算清各个参数的维度即可. 关键变量: m: 训练样本数量 n[l]:第l层的节点数量,输入认为是第0层方括号上标[l]: 第l层圆括号上标(i): 第i个样本 $$ X = \left[ \begin{matrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ x^{(1)} & x^{(2)} &

深度学习面试题18：网中网结构(Network in Network)

目录举例参考资料网中网结构通过多个分支的运算(卷积或池化),将分支上的运算结果在深度上连接举例一个3*3*2的张量, 与3个1*1*2的卷积核分别same卷积,步长=1, 与2个2*2*2的卷积核分别same卷积,步长=1, 与1个3*3*2的掩码最大值same池化,步长=1, 将得到的这3个结果在深度方向上拼接 GoogLeNet是基于类似网中网模块设计的网络结构,在GoogLeNet中该模块称为 Inception Module,多个Inception Module 模块可以组合成

ggEditor流程图增加网格背景

参考官方文档: https://www.yuque.com/antv/g6/plugin.tool.grid react-ggEditor如何使用 import { Flow } from 'gg-editor'; .... const gird = { cell:20, type:'line', line:{ color:'#f7f7f7', fill:'#f7f7f7', strok

深度学习之TensorFlow安装与初体验

深度学习之TensorFlow安装与初体验学习前搞懂一些关系和概念首先,搞清楚一个关系:深度学习的前身是人工神经网络,深度学习只是人工智能的一种,深层次的神经网络结构就是深度学习的模型,浅层次的神经网络结构是浅度学习的模型. 浅度学习:层数少于3层,使用全连接的一般被认为是浅度神经网络,也就是浅度学习的模型,全连接的可能性过于繁多,如果层数超过三层,计算量呈现指数级增长,计算机无法计算到结果,所以产生了深度学习概念深度学习:层数可以有很多层,但是并不是全连接的传递参数,如上图中右边是一个

【转】ZigBee是如何组网的?

组网方案设计:组建一个完整的zigbee网状网络包括两个步骤:网络初始化.节点(路由器或终端)加入网络,其中节点加入网络又包括两个步骤:通过与协调器连接入网和通过已有父节点入网. 一.网络初始化: Zigbee网络的建立是由网络协调器发起的,任何一个zigbee节点要组建一个网络必须要满足以下两点要求: 1.节点是FFD节点,具备zigbee协调器的能力: 2.节点还没有与其他网络连接,当节点已经与其他网络连接时,此节点只能作为该网络的子节点,因为一个zigbe

Future Promise 模式（netty源码9）

netty源码死磕9 Future Promise 模式详解 1. Future/Promise 模式 1.1. ChannelFuture的由来由于Netty中的Handler 处理都是异步IO操作,结果是未知的. Netty继承和扩展了JDK Future的API,定义了自身的Future系列类型,实现异步操作结果的获取和监控. 其中,最为重要的是ChannelFuture . 代码如下: public interface ChannelFuture extends Future<Voi

在 React 项目中引入 GG-Editor 编辑可视化流程

蚂蚁金服数据可视化团队曾经开源了一款G6-Editor,但后来停止了对外支持,学习成本太高好在后来他们团队的大牛高力结合 React + G6 开源了一个 GG-Editor(其实就是G6-Editor) 不过相关的文档还是太少,实际的使用依然是一个不断摸索的过程... 常见问题: https://github.com/gaoli/GGEditor/issues/130 一.引用 GG-Editor 直接通过 npm 或 yarn 安装依赖 npm install --save gg-edit

AliCloudDenoise 语音增强算法：助力实时会议系统进入超清音质时代

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦审校|泰一前言在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深

预训练模型时代：告别finetune, 拥抱adapter

NLP论文解读原创•作者 |FLIPPED 研究背景随着计算算力的不断增加,以transformer为主要架构的预训练模型进入了百花齐放的时代.BERT.RoBERTa等模型的提出为NLP相关问题的解决提供了极大的便利,但也引发了一些新的问题. 首先这些经过海量数据训练的模型相比于一般的深度模型而言,包含更多的参数,动辄数十亿.在针对不同下游任务做微调时,存储和训练这种大模型是十分昂贵且耗时的. 尤其对于机器翻译任务而言,如果针对一对语言对就需要存储和微调这样一个"庞然大物",显然

第28章 java反射机制

java反射机制 1.类加载机制 1.1.jvm和类运行Java程序:java 带有main方法的类名之后java会启动jvm,并加载字节码(字节码就是一个类在内存空间的状态) 当调用java命令来运行某一个java程序,该命令将会启动一个JVM进程,同一个JVM中的所有线程,变量都处于同一个进程中,共享该JVM的内存区域当出现一下情况的时候,JVM会退出: 1.程序正常执行结束 2.使用System.exit(0)方法 3.出现异常时,没有捕获异常,此时中断执行 4.平台强制结束JVM进

Java虚拟机栈

Java Virtual Machine Stacks,线程私有,生命周期与线程相同,描述的是Java方法执行的内存模型:每一个方法执行的同时都会创建一个栈帧(Stack Frame),由于存储局部变量表.操作数栈.动态链接.方法出口等信息.每一个方法的执行就对应着栈帧在虚拟机栈中的入栈,出栈过程. 局部变量表: 存放编译期可知的各种基本数据类型.对象引用类型和returnAddress类型(指向一条字节码指令的地址:函数返回地址). long.double占用两个局部变量控件Slot. 局部变

十一、Spring Boot 集成Shiro和CAS

1.Shiro 是什么?怎么用? 2.Cas 是什么?怎么用? 3.最好有spring基础首先看一下下面这张图: 第一个流程是单纯使用Shiro的流程. 第二个流程是单纯使用Cas的流程. 第三个图是Shiro集成Cas后的流程. [流程图高清图连接:http://img.blog.csdn.net/20160117224937078] PS:流程图急急忙忙画的,整体上应该没有什么问题,具体细节问题还请大家留言指正. 如果你只是打算用到你的Spring Boot项目中,那么看着如下配置完成便可