Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить правильное положение формы

shape = new createjs.Shape();
shape.graphics.beginFill('#000').drawCircle(100, 0, 6);
shape.x = 100;
shape.y = 100;
stage.addChild(shape);
stage.update();

Когда я использую этот код, фигура помещается в точку (200 100). Почему вместо этого он не помещен в точку (100 100)?

createjs
05.05.2015

  • Круги рисуются от центра. 06.05.2015

Ответы:


1

Что значит "фигура размещена в точке (200, 100)?". На самом деле рисунок сделан по верхнему левому углу фигуры. Ваша фигура, безусловно, нарисована в (100, 100), но поскольку диаметр круга составляет 100 пикселей, он будет нарисован от точки (100, 100) до точки (200, 200).

10.07.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..