微信小程序canvas画布如何解决在for循环绘制图像显示不全的问题
如下所示,在for循环中绘制图像,由于onload函数加载图像是异步执行,会导致显示不全所有图片的问题。
for(var a=0;a<2;++a){ var img = canvas.createImage()img.src = product_image[items[a]]img.onload = ()=>{ctx.drawImage(el,0,h,image_w,image_h)} }
可以将异步执行过程通过promise变为同步执行,但此方法相对复杂。
可以在第一个for循环中保存img对象,然后单独增加一个for循环加载图片,如下所示:
var image = []for(var a=0;a<2;++a){ var img = canvas.createImage()img.src = product_image[items[a]]image[a] = img }image.forEach(function(el,index){var h = index*pr_height+pr_h_margin+p_name_size+sp_el_hel.onload = ()=>{ctx.drawImage(el,0,h,image_w,image_h)}});
更多微信小程序内容欢迎关注博主和订阅专栏。
有相关业务可以联系博主。
相关文章:
微信小程序canvas画布如何解决在for循环绘制图像显示不全的问题
如下所示,在for循环中绘制图像,由于onload函数加载图像是异步执行,会导致显示不全所有图片的问题。 for(var a0;a<2;a){ var img canvas.createImage()img.src product_image[items[a]]img.onload ()>{ctx.drawImage(el,0,h,i…...
Python计算机二级/Python期末考试 刷题(一)
收集了一些经典Python计算机二级和Python期末考试题库 整理不易,大家点赞收藏支持一下 祝大家计算机二级和期末考试都高分过 目录 一、填空 二、选择 三、程序设计 一、填空 1.序列元素的编号称为索引,索引值从【1】开始,访问序列元素时将…...
最新GPT4.0使用教程,AI绘画-Midjourney绘画,GPT语音对话使用,DALL-E3文生图+思维导图一站式解决
一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画,文档对话总结DALL-E3文生图,相信对大家应该不感到陌生吧?简单来说,GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能,会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和…...
【JavaScript】两种方法实现继承
JS继承-ES6-基于 class 实现继承 mdn 类 阮一峰 ES6-class mdn-super ES6中推出了class类,是用来创建对象的模板。 class可以看作是一个语法糖,它的绝大部分功能,ES5 都可以做到,新的class写法只是让对象原型的写法更加清晰、更像面向对象编程的语法而已…...
张维迎《博弈与社会》笔记(3)导论:一些经济学的基础知识
这篇的主要内容介绍了经济学的基础知识吧。 经济学、社会学、心理学的区别 经济学与社会学的区别与共同点 经济学一般是从个人的行为出发解释社会现象(from micro to macro)。社会学的传统方法则是从社会的角度来解释个人的行为(from macro…...
随机生成UI不重叠
注释 简单的随机生成UI且不发生重叠,可以修改算法进行更深入的探索 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine;public class CellInfo {/// <summary>/// 物体位置/// </summary>public Vector2 pos;/// <s…...
【C/C++】C/C++编程——第一个 C++ 程序:HelloWorld
第一个 C 程序:HelloWorld 大家好,我是 shopeeai,也可以叫我虾皮,中科大菜鸟研究生。昨天我们成功搭建好了 C 的开发环境,今天我们来介绍一下第一个 C 程序,打印一个"hello world"。首先我们先贴一下示例代…...
扩散视觉反事实算法 DVC:对抗性鲁棒分类器 + 扩散模型,跨模态对比原始的 fundus 图 VS 生成的 OCT 图
对抗性鲁棒分类器 扩散模型:为 正常的 fundus 和 OCT 图,生成更多病症图 解决问题创新点 效果调参技巧总结Fundus 转 OCT(只是猜想,不一定)1. 疾病特征模拟2. 数据增强3. 疾病进展模拟4. 跨模态学习 解决问题 论文&a…...
C++(6) 继承
文章目录 继承1. 继承1.1 什么是继承1.2 C 继承方式1.2.1 基本案例1.2.2 继承权限组合1.2.3 继承中构造函数的说法1.2.4 继承中析构函数的执行顺序1.2.5 继承中变量名称冲突问题1.2.6 继承中函数【重写】 继承 1. 继承 1.1 什么是继承 面向对象程序设计中最重要的一个概念是继…...
【Servlet】Smart Tomcat插件简化Servlet开发流程及解决常见问题
个人主页:兜里有颗棉花糖 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 兜里有颗棉花糖 原创 收录于专栏【Servlet】 本专栏旨在分享学习Servlet的一点学习心得,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目录 一、Smart Tomcat插件二…...
解决Qt连接不上mysql数据库
问题: QSqlDatabase: QMYSQL driver not loaded QSqlDatabase: available drivers: QSQLITE QODBC QODBC3 QPSQL QPSQL7 下载网盘中的三个文件(网盘链接在文章结尾):qsqlmysql.dll、qsqlmysqld.qll、libmysql.dll找到你安装Qt的目录ÿ…...
kubernetes-快速部署一套k8s集群
1、前置知识点 1.1 生产环境可部署Kubernetes集群的两种方式 目前生产部署Kubernetes集群主要有两种方式: kubeadm Kubeadm是一个K8s部署工具,提供kubeadm init和kubeadm join,用于快速部署Kubernetes集群。 二进制包 从github下载发行…...
Windows Server 安装 Docker
一、简介 Docker 不是一个通用容器工具,它依赖运行的 Linux 内核环境。Docker 实质上是在运行的 Linux 服务器上制造了一个隔离的文件环境,所以它执行的效率几乎等同于所部署的 Linux 主机服务器性能。因此,Docker 必须部署在 Linux 内核系统…...
智能分析网关V4智慧机房:视频AI智能安全监管方案
一、背景分析 随着互联网的迅猛发展,机房及其配套设施的数量持续攀升,它们的运行状况对于企业运营效率和服务质量的影响日益显著。作为企业信息化的基石,机房的安全监测与管理的重要性不容忽视。它不仅关乎企业的稳定运营,同时也直…...
一些反序列化总结
1 反序列化漏洞原理 如果反序列化的内容就是那串字符串,是用户可以控制的(即变量的值),且后台不正当的使用了PHP中的魔法函数,就会导致反序列化漏洞,可以执行任意命令。Java 序列化指 Java 对象转换为字节序…...
分披萨(100%用例)C卷(JavaPythonC++Node.jsC语言)
“吃货”和“馋嘴”两人到披萨店点了一份铁盘(圆形)披萨,并咐店员将披萨按放射状切成大小相同的偶数扇形小块。但是粗心服务员将披萨切成了每块大小都完全不同奇数块,且肉眼能分辨出大小。 由于两人都想吃到最多的披萨,他们商量了一个他们认为公平的分法:从“吃货开始,轮流…...
SQL字符串截取函数【简笔记】
MySQL提供了多种字符串函数来处理和截取字符串。下面是一些常用的字符串截取函数及其使用示范: SUBSTRING(str, pos, len) str 是要截取的字符串。pos 是开始截取的位置。len 是截取的长度。 示例: SELECT SUBSTRING(Hello, World!, 8, 5); -- 结果: "World…...
会话技术复习笔记
一.登录校验的需求 什么是登录校验? 所谓登录校验,指的是我们在服务器端接收到浏览器发送过来的请求之后,首先我们要对请求进行校验。先要校验一下用户登录了没有,如果用户已经登录了,就直接执行对应的业务操作就可以…...
我用Rust开发Rocketmq name server
我是蚂蚁背大象(Apache EventMesh PMC&Committer),文章对你有帮助给Rocketmq-rust star,关注我GitHub:mxsm,文章有不正确的地方请您斧正,创建ISSUE提交PR~谢谢! Emal:mxsmapache.com 1. Rocketmq-rust namesrv概述 经过一个多月的开发,终…...
【Deep Dive: Al Webinar】开源人工智能中赋能、透明性和可重复性三者之间的关系...
【深入探讨人工智能】网络研讨系列总共有 17 个视频。我们按照视频内容,大致上分成了 3 个大类: 1. 人工智能的开放、风险与挑战(4 篇) 2. 人工智能的治理(总共 12 篇),其中分成了几个子类&…...
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...
TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...
树莓派超全系列教程文档--(62)使用rpicam-app通过网络流式传输视频
使用rpicam-app通过网络流式传输视频 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频UDPTCPRTSPlibavGStreamerRTPlibcamerasrc GStreamer 元素 文章来源: http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 使用 rpicam-app 通过网络流式传输视频 本节介绍来自 rpica…...
无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器
如题,在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈,发现是VSCode版本自动更新惹的祸!!! 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了,我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...
OkHttp 中实现断点续传 demo
在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成,核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围: 实现原理 Range 请求头:向服务器请求文件的特定字节范围(如 Range: bytes1024-) 本地文件记录:保存已…...
Spring Boot面试题精选汇总
🤟致敬读者 🟩感谢阅读🟦笑口常开🟪生日快乐⬛早点睡觉 📘博主相关 🟧博主信息🟨博客首页🟫专栏推荐🟥活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战
在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...
高防服务器能够抵御哪些网络攻击呢?
高防服务器作为一种有着高度防御能力的服务器,可以帮助网站应对分布式拒绝服务攻击,有效识别和清理一些恶意的网络流量,为用户提供安全且稳定的网络环境,那么,高防服务器一般都可以抵御哪些网络攻击呢?下面…...
LeetCode - 199. 二叉树的右视图
题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣(LeetCode) 思路 右视图是指从树的右侧看,对于每一层,只能看到该层最右边的节点。实现思路是: 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...
