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office_handwriting 手写字体生成脚本 手写文章 打印手写...一键生成 代码生成 任意文本 多种字体 手写字体
2020-11-20 15:33:13手写文章生成脚本,可模仿手写字体。 安装方法 1.下载脚本地址:https://github.com/DaviesGit/office_handwriting 2.安装handwriting_font_config文件夹内的所有字体。 3.打开word选择视图>宏>查看宏...目录
效果图
先上效果图
手写文章生成脚本,可模仿手写字体。
安装方法
1.下载脚本地址:https://github.com/DaviesGit/office_handwriting
2.安装handwriting_font_config文件夹内的所有字体。
3.打开word选择视图>宏>查看宏
4.填写宏的名称handwriting点击创建
5.将handwriting.vba文件中的内容复制到vbs编辑器中保存
6.右键Class Modules选择插入>Class Module
7.将FontConfig.vba中的内容复制到编辑器中保存,并将类名改为FontConfig
使用方法
1.打开查看宏的窗口,选择刚刚创建的宏,点击执行。
2.手动调整部分字体格式。
3.进行你需要的操作。
4.Good luck!
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手写器:一种轻巧的工具,可让您生成类似手写的文本以进行打印-源码
2021-02-05 06:42:23直接从文本文件生成几乎真实的喜欢手写的文本到.webp进行打印 模拟手写与中文以及几乎所有采用Unicode编码的语言兼容 支持自定义手写字体,每个单词的整体(包括其笔划旋转角度)应被随机打乱 支持三个自由度变换。 ... -
GAN生成手写数字假图片
2019-10-28 16:42:45有一段时间没有写博客了,前段时间一直在看一篇关于SSAH算法的行人重识别,也是争对跨模态的一篇文章,只不过它跨的是图片和文本的模态,导师想让我把这篇文章中的想法应用到RGB-IR行人重识别当中来,但是研究了一段...有一段时间没有写博客了,前段时间一直在看一篇关于SSAH算法的行人重识别,也是争对跨模态的一篇文章,只不过它跨的是图片和文本的模态,导师想让我把这篇文章中的想法应用到RGB-IR行人重识别当中来,但是研究了一段时间后发现这篇文章的算法并不适合RGB-IR的SYSU-MM01数据集,因此只能先放一边,以后能作个参考。之后看了一篇RGB-IR跨模态行人再识别的文章,叫《Cross-ModalityPersonRe-IdentificationwithGenerativeAdversarialTraining_IJCAI2018》是厦门大学的一个团队做的,里面用到了GAN,看了之后挺感兴趣,就去了解了一下它的原理,并且用GAN拿手写数字做了一下实验,做完之后才发现,那篇论文用的GAN跟生成图像用的GAN完全是两码事。
那篇论文其实是用了GAN的对坑思想,但是GAN最大的用处其实是生成图像,行人重识别说到底是一个分类问题,GAN基本上不会用在分类领域,但是对坑思想可以用上,既然做都做了,那还是写一篇博客记录一下吧
代码如下:
import torch import torch.nn as nn from torch import optim from torch.autograd import variable from torch.utils.data.dataloader import DataLoader from torchvision import datasets,transforms from torchvision.utils import save_image G_in_dim=100#模型的参数参考别人的网络设置 D_in_dim=784 hidden1_dim=256 hidden2_dim=256 G_out_dim=784 D_out_dim=1 epoch=50 batch_num=60 lr_rate=0.0003 def to_img(x):#这个函数参考自别人的网络,是将生成的假图像经过一系列操作能更清晰的显示出来,具体为什么这样设置没研究过 out = 0.5 * (x + 1) out = out.clamp(0, 1) out = out.view(-1, 1, 28, 28) return out class G_Net(nn.Module):#生成网络,或者叫生成器,负责生成假数据 def __init__(self): super().__init__() self.layer=nn.Sequential( nn.Linear(G_in_dim,hidden1_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden1_dim,hidden2_dim), nn.LeakyReLU(), nn.Linear(hidden2_dim,G_out_dim), nn.Tanh() ) def forward(self,x): x=self.layer(x) return x class D_Net(nn.Module):#判别网络,或者叫判别器,用来判别数据真假 def __init__(self): super().__init__() self.layer=nn.Sequential( nn.Linear(D_in_dim,hidden1_dim), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(hidden1_dim,hidden2_dim), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(hidden2_dim,D_out_dim), nn.Sigmoid()) def forward(self,x): x=self.layer(x) return x data_tf = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.5], [0.5])]) train_set=datasets.MNIST(root='data',train=True,transform=data_tf,download=True) train_loader=DataLoader(train_set,batch_size=batch_num,shuffle=True) g_net=G_Net() d_net=D_Net() if torch.cuda.is_available(): g_net = g_net.cuda() d_net = d_net.cuda() criterion = nn.BCELoss() G_optimizer = optim.Adam(g_net.parameters(), lr=lr_rate) D_optimizer = optim.Adam(d_net.parameters(), lr=lr_rate) for e in range(epoch): for data in train_loader: img,l=data img = img.view(img.size(0), -1) if torch.cuda.is_available(): img=variable(img).cuda() r_label = variable(torch.ones(batch_num)).cuda() f_label = variable(torch.zeros(batch_num)).cuda() g_input = variable(torch.randn(batch_num,G_in_dim)).cuda() r_output=d_net(img) r_loss=criterion(r_output,r_label) f_output=g_net(g_input) d_f_output=d_net(f_output) f_loss=criterion(d_f_output,f_label) sum_loss=r_loss+f_loss D_optimizer.zero_grad() sum_loss.backward() D_optimizer.step() if torch.cuda.is_available(): g_input1 = variable(torch.randn(batch_num,G_in_dim)).cuda() g_output=g_net(g_input1) d_output=d_net(g_output) d_loss=criterion(d_output,r_label) G_optimizer.zero_grad() d_loss.backward() G_optimizer.step() g_img=g_net(variable(torch.randn(batch_num,G_in_dim)).cuda()) images = to_img(g_img) save_image(images, './img/fake_images-{}.png'.format(e))
整体的实现思路可以总结如下:首先先训练判别器,用生成器生成假的图像和mnist中的真图像去训练判别器,因此判别器的输出就只有两种情况,真(1)或者假(0),从代码中可以看到,生成器是一个输入为100,输出为784的全连接网络,输入就用pytorch随机生成,也可以理解为输入一组随机噪声吧,在这个过程中,我们只更新判别器的参数,而不更新生成器的参数,损失就为真图片和假图片各自的损失和。之后保持判别器参数不变,我们去训练生成器,将100维数据输入到生成器中得到784维的数据,再将得到的这个784维数据输入到判别器中,将判别器的目标设置为1,计算损失并更新生成器的参数,这样生成器就会生成越来越像真图片的假图片了
我是看懂了原理顺着思路借鉴别人模型的参数实现了一遍,用的只有全连接层的神经网络,效果没有那么好,如果有卷积层应该会更好。训练了50个epoch,得到了如下一些假图像:
总的来说还可以,有几个生成的还是挺像的,这个算法其实很有意思,可惜以后应该不会研究它了
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生成手写文字图片_OpenAI推DALL-E模型:能根据文字描述生成图片
2021-01-07 12:53:44DALL-E 能将计算机视觉和自然语言处理(NLP)结合起来,能够从文本描述中生成图片。例如,下面这张照片就是由“穿着芭蕾舞裙遛狗的小萝卜插图”生成的。在 OpenAI 今天分享的测试中,表明 Dall-E 有能力对生成的图像中...机器学习公司 OpenAI 今天宣布了两套多模态人工智能系统 DALL-E和CLIP。DALL-E 能将计算机视觉和自然语言处理(NLP)结合起来,能够从文本描述中生成图片。例如,下面这张照片就是由“穿着芭蕾舞裙遛狗的小萝卜插图”生成的。
在 OpenAI 今天分享的测试中,表明 Dall-E 有能力对生成的图像中的物体进行操作和重新排列,也能够创作出一些不存在的东西,例如豪猪的纹理或者云朵的立方体 。
OpenAI 今天在一篇关于 DALL-E 的网络日志中表示:“我们认识到,涉及生成式模型的工作有可能产生重大而广泛的社会影响。未来,我们计划分析像DALL-E这样的模型与社会问题的关系,比如对某些工作流程和职业的经济影响,模型输出中潜在的偏见,以及这项技术所隐含的更长期的道德挑战”。
OpenAI 今天还介绍了CLIP,这是一个多模态模型,教育了4亿对从万维网收集的图片和文字。CLIP 利用了类似于 GPT-2 和 GPT-3 语言模型的零射学习能力。
在关于该模型的论文中写道:“我们发现,CLIP与GPT家族类似,在前期训练中可以学习执行一系列广泛的任务,包括OCR、地理定位、动作识别等。我们通过在超过30个现有数据集上对CLIP的零点转移性能进行基准测试来衡量,发现它可以与之前的特定任务监督模型竞争。”
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vue循环生成元素_手写Vue源码(二) - 文本编译
2021-01-06 13:01:06} 到这里我们拿到了一个树形结构对象ast,接下来要根据这个树形结构,递归生成代码字符串 生成代码字符串 Vue代码生成可视化编辑器 先看下面一段html字符串生成的代码字符串是什么样子的: <body> <div id="app"> ...模板编译
源码地址:传送门
在数据劫持中,我们完成了
Vue
中data
选项中数据的初始操作。这之后需要将html
字符串编译为render
函数,其核心逻辑如下:有
render
函数的情况下会直接使用传入的render
函数,而在没有render
函数的情况下,需要将template
编译为render
函数。其具体逻辑如下:- 获取
template
字符串 - 将
template
字符串解析为ast
抽象语法树 - 将
ast
抽象语法树生成代码字符串 - 将字符串处理为
render
函数赋值给vm.$options.render
获取
template
字符串在进行
template
解析之前,会进行一系列的条件处理,得到最终的template
,其处理逻辑如下:在
src/init.js
中书写如下代码:/** * 将字符串处理为dom元素 * @param el * @returns {Element|*} */ function query (el) { if (typeof el === 'string') { return document.querySelector(el); } return el; } function initMixin (Vue) { Vue.prototype._init = function (options) { const vm = this; vm.$options = options; initState(vm); const { el } = options; // el选项存在,会将el通过vm.$mount方法进行挂载 // el选项如果不存在,需要手动调用vm.$mount方法来进行组件的挂载 if (el) { vm.$mount(el); } }; Vue.prototype.$mount = function (el) { el = query(el); const vm = this; const options = vm.$options; if (!options.render) { // 有render函数,优先处理render函数 let template = options.template; // 没有template,使用el.outerHTML作为template if (!template && el) { template = el.outerHTML; } options.render = compileToFunctions(template); } }; }
当我们得到最终的
template
后,需要调用compileToFunctions
将template
转换为render
函数。在compileToFunctions
中就是模板编译的主要逻辑。创建
src/compiler/index.js
文件,其代码如下:export function compileToFunctions (template) { // 将html解析为ast语法树 const ast = parseHtml(template); // 通过ast语法树生成代码字符串 const code = generate(ast); // 将字符串转换为函数 return new Function(`with(this){return ${code}}`); }
解析
html
当拿到对应的
html
字符串后,需要通过正则来将其解析为ast
抽象语法树。简单来说就是将html
处理为一个树形结构,可以很好的表示每个节点的父子关系。下面是一段
html
,以及表示它的ast
:<body> <div id="app"> hh <div id="aa" style="font-size: 18px;">hello {{name}} world</div> </div> <script> const vm = new Vue({ el: '#app', data () { return { name: 'zs', }; }, }); </script> </body>
const ast = { tag: 'div', // 标签名 attrs: [{ name: 'id', value: 'app' }], // 属性数组 type: 1, // type:1 是元素,type: 3 是文本 parent: null, // 父节点 children: [] // 孩子节点 }
html
的解析逻辑如下:- 通过正则匹配开始标签的开始符号、匹配标签的属性、匹配开始标签结束符号、匹配文本、匹配结束标签
while
循环html
字符串,每次删除掉已经匹配的字符串,直到html
为空字符串时,说明整个文本匹配完成- 通过栈数据结构来记录所有正在处理的标签,并且根据标签的入栈出栈顺序生成树结构
代码中通过
advance
函数来一点点删除被匹配的字符串,其逻辑比较简单,只是对字符串进行了截取:// 删除匹配的字符串 function advance (length) { html = html.slice(length); }
首先处理开始标签和属性。
以
<
开头的字符串为开始标签或结束标签,通过正则匹配开始标签,可以通过分组得到标签名。之后循环匹配标签的属性,直到匹配到结尾标签。在这过程中要将匹配到的字符串通过advance
进行删除。export function parseHtml (html) { function parseStartTag () { const start = html.match(startTagOpen); if (start) { const match = { tag: start[1], attrs: [] }; // 开始解析属性,直到标签闭合 advance(start[0].length); let end = html.match(startTagClose); let attr = html.match(attribute); // 循环处理属性 while (!end && attr) { match.attrs.push({ name: attr[1], value: attr[3] || attr[4] || attr[5] }); advance(attr[0].length); end = html.match(startTagClose); attr = html.match(attribute); } if (end) { advance(end[0].length); } return match; } } // 注意:在template中书写模板时可能开始和结束会有空白 html = html.trim(); while (html) { // 开始和结束标签都会以 < 开头 const textEnd = html.indexOf('<'); if (textEnd === 0) { // 处理开始标签 const startTag = parseStartTag(); if (startTag) { start(startTag.tag, startTag.attrs); } // some code ... } // some code... } return root; }
在获得开始标签的标签名和属性后,通过
start
函数,可以生成树根以及每一个入栈标签对应ast
元素并确定父子关系:// 树 + 栈 function createASTElement (tag, attrs) { return { tag, type: 1, attrs, children: [], parent: null }; } let root, currentParent; const stack = []; function start (tag, attrs) { const element = createASTElement(tag, attrs); if (!root) { root = element; } else { // 记录父子关系 currentParent.children.push(element); element.parent = currentParent; } currentParent = element; stack.push(element); }
以一段简单的
html
为例,我们画图看下其具体的出栈入栈逻辑:<div id="app"> <h2> hello world <span> xxx </span> </h2> </div>
通过对象的引用关系,最终便能得到一个树形结构对象
root
。解析完开始标签后,剩余的文本起始字符串可能为:
- 下一个开始标签
- 文本内容
- 结束标签
如果仍然是开始标签,会重复上述逻辑。如果是文本内容,
<
字符的索引会大于0,只需要将[0, textEnd)
之间的文本截取出来放到父节点的children
中即可:export function parseHtml (html) { // 树 + 栈 let root, currentParent; const stack = []; function char (text) { // 替换所有文本中的空格 text = text.replace(/s/g, ''); if (currentParent && text) { // 将文本放到对应的父节点的children数组中,其type为3,标签type为1 currentParent.children.push({ type: 3, text, parent: currentParent }); } } while (html) { // some code ... // < 在之后的位置,说明要处理的是文本内容 if (textEnd > 0) { // 处理文本内容 let text = html.slice(0, textEnd); if (text) { char(text); advance(text.length); } } } return root; }
最后来处理结束标签。
匹配到结束标签时要将
stack
中最后一个元素出栈,更新currentParent
,直到stack
中的元素为空时。就得到了完整的ast
抽象语法树:export function parseHtml (html) { // 树 + 栈 let root, currentParent; const stack = []; // 每次处理好前一个,最后将所有元素作为子元素push到root节点中 function end (tag) { // 在结尾标签匹配时可以确立父子关系 stack.pop(); currentParent = stack[stack.length - 1]; } while (html) { // 开始和结束标签都会以 < 开头 const textEnd = html.indexOf('<'); if (textEnd === 0) { // some code ... // 处理结尾标签 const endTagMatch = html.match(endTag); if (endTagMatch) { end(endTagMatch[1]); advance(endTagMatch[0].length); } } // some code ... } return root; }
到这里我们拿到了一个树形结构对象
ast
,接下来要根据这个树形结构,递归生成代码字符串生成代码字符串
Vue代码生成可视化编辑器
先看下面一段
html
字符串生成的代码字符串是什么样子的:<body> <div id="app"> hh <div id="aa" style="color: red;">hello {{name}} world</div> </div> <script> const vm = new Vue({ el: '#app', data () { return { name: 'zs', }; }, }); </script> </body>
最终得到的代码字符串如下:
const code = `_c("div",{id:"app"},_v("hh"),_c("div"),{id:"aa",style:{color: "red"}},_v("hello"+_s(name)+"world"))`
最终会将上述代码通过
new Function(with(this) { return ${code}})
转换为render
函数,而在render
函数执行时通过call
来将this
指向vm
。所以代码字符串中的函数和变量都会从vm
上进行查找。下面是代码字符串中用到的函数的含义:
_c
: 创建虚拟元素节点createVElement
_v
: 创建虚拟文本节点createTextVNode
_s
:stringify
对传入的值执行JSON.stringify
接下来开始介绍如何将
ast
树形对象处理为上边介绍到code
。创建
src/compiler/generate.js
文件,需要解析的内容如下:- 标签
- 属性
- 递归处理
children
- 文本
标签处理比较简单,直接获取
ast.tag
即可。属性在代码字符串中是以对象的格式存在,而在
ast
中是数组的形式。这里需要遍历数组,并将其name
和value
处理为对象的键和值。需要注意style
属性要特殊处理function genAttrs (attrs) { if (attrs.length === 0) { return 'undefined'; } let str = ''; for (let i = 0; i < attrs.length; i++) { const attr = attrs[i]; if (attr.name === 'style') { const styleValues = attr.value.split(','); // 可以对对象使用JSON.stringify来进行处理 attr.value = styleValues.reduce((obj, item) => { const [key, val] = item.split(':'); obj[key] = val; return obj; }, {}); } str += `${attr.name}:${JSON.stringify(attr.value)}`; if (i !== attrs.length - 1) { str += ','; } } return `{${str}}`; } // some code ... export function generate (el) { const children = genChildren(el.children); return `_c("${el.tag}", ${genAttrs(el.attrs)}${children ? ',' + children : ''})`; }
在用
,
拼接对象时,也可以先将每一部分放到数组中,通过数组的join
方法用,
来拼接为字符串。标签和属性之后的参数都为孩子节点,要以函数参数的形式用
,
进行拼接,最终在生成虚拟节点时会通过...
扩展运算符将其处理为一个数组:function gen (child) { if (child.type === 1) { // 将元素处理为代码字符串并返回 return generate(child); } else if (child.type === 3) { return genText(child.text); } } // 将children处理为代码字符串并返回 function genChildren (children) { // 将children用','拼接起来 const result = []; for (let i = 0; i < children.length; i++) { const child = children[i]; // 将生成结果放到数组中 result.push(gen(child)); } return result.join(','); } export function generate (el) { const children = genChildren(el.children); return `_c("${el.tag}", ${genAttrs(el.attrs)}${children ? ',' + children : ''})`; }
在生成孩子节点时,需要判断每一项的类型,如果是元素会继续执行
generate
方法来生成元素对应的代码字符串,如果是文本,需要通过genText
方法来进行处理:const defaultTagRE = /{{((?:.|r?n)+?)}}/g; function genText (text) { if (!defaultTagRE.test(text)) { return `_v(${JSON.stringify(text)})`; } // <div id="aa">hello {{name}} xx{{msg}} hh <span style="color: red" class="bb">world</span></div> const tokens = []; let lastIndex = defaultTagRE.lastIndex = 0; let match; while (match = defaultTagRE.exec(text)) { // 这里的先后顺序如何确定? 通过match.index和lastIndex的大小关系 // match.index === lastIndex时,说明此时是{{}}中的内容,前边没有字符串 if (match.index > lastIndex) { tokens.push(JSON.stringify(text.slice(lastIndex, match.index))); } // 然后将括号内的元素放到数组中 tokens.push(`_s(${match[1].trim()})`); lastIndex = defaultTagRE.lastIndex; } if (lastIndex < text.length) { tokens.push(JSON.stringify(text.slice(lastIndex))); } return `_v(${tokens.join('+')})`; }
genText
中会利用lastIndex
以及match.index
来循环处理每一段文本。由于正则添加了g
标识,每次匹配完之后,都会将lastIndex
移动到下一次开始匹配的位置。最终匹配完所有的{{}}
文本后,match=null
并且lastIndex=0
,终止循环。在
{{}}
中的文本需要放到_s()
中,每段文本都会放到数组tokens
中,最后将每段文本通过+
拼接起来。最终在render
函数执行时,会进行字符串拼接操作,然后展示到页面中。代码中用到的
lastIndex
和match.index
的含义分别如下:lastIndex
: 字符串下次开始匹配的位置对应的索引match.index
: 匹配到的字符串在原字符串中的索引
其匹配逻辑如下图所示:
在上边的逻辑完成后,会得到最终的
code
,下面需要将code
处理为render
函数。生成
render
函数在
js
中,new Function
可以通过字符串来创建一个函数。利用我们之前生成的字符串再结合new Function
便可以得到一个函数。而字符串中的变量最终会到
vm
实例上进行取值,with
可以指定变量的作用域,下面是一个简单的例子:const obj = { a: 1, b: 2 } with (obj) { console.log(a) // 1 console.log(b) // 2 }
利用
new Function
和with
的相关特性,可以得到如下代码:const render = new Function(`with(this){return ${code}}`)
到这里,我们便完成了
compileToFunctions
函数的功能,实现了文章开始时这行代码的逻辑:vm.$options.render = compileFunctions(template)
结语
文本中代码主要涉及的知识如下:
- 通过栈+树这俩种数据结构,通过正则将
html
解析为树 - 利用正则表达式来进行字符串的匹配实现相应的逻辑
文章中介绍到的整个逻辑,也是
Vue
在文本编译过程中的核心逻辑。希望小伙伴在读完本文之后,可以对Vue
如何解析template
有更深的理解,并可以尝试阅读其源码。 - 获取
-
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