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Code-Package-p5.js

p5.js创意编码与生成式设计实践项目

p5.js生成设计代码包GitHubJavaScriptGithub开源项目

Code-Package-p5.js项目为《Generative Design: Creative Coding for the Web》一书提供JavaScript源代码，基于p5.js库实现。该开源项目包含丰富的生成式设计示例，涵盖基础到高级的生成艺术技术。项目提供完整源代码，示例丰富，便于学习和实践。开发者可运行、修改这些交互式示例，学习算法艺术创作，适合对创意编码和生成式设计感兴趣的人士。

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介绍相关项目
playroom - 多主题多尺寸的JSX组件设计工具
GithubJSXPlayroom原型设计开源项目组件库设计系统
Playroom是一款无需安装的代码驱动设计工具,可与现有设计系统文档集成。它支持在最终呈现环境中迭代设计、快速创建原型,有助于评估设计系统的灵活性。用户可通过URL轻松分享设计。Playroom支持多主题和多屏幕尺寸的同步设计,基于JSX和自定义组件库构建。这款工具可部署于现有设计系统文档之中,为设计师和开发者提供一个共同的工作环境。它能够同时展示多个主题和屏幕尺寸下的设计效果,有助于创建灵活且一致的用户界面。
GAN-MNIST - TensorFlow实现的GAN模型生成MNIST手写数字图像
GANGithubMNISTTensorFlow图像生成开源项目深度学习
此项目展示了使用TensorFlow实现生成对抗网络(GAN)处理MNIST手写数字数据集。项目包含模型定义、训练脚本和图像处理工具，支持MNIST和CelebA人脸数据集。通过生成样本的可视化结果，展示了GAN生成逼真手写数字图像的能力。项目代码复现了Theano版本的实现，为开发者提供了学习和实践GAN技术的参考资源。
umap-js - JavaScript实现的UMAP算法用于降维和数据可视化
GithubJavaScript实现UMAP-JS开源项目数据可视化机器学习降维技术
umap-js是UMAP算法的JavaScript实现，为数据降维和可视化提供高效解决方案。该库支持同步、异步和逐步拟合，以及监督投影和数据转换。通过npm安装，umap-js提供灵活的参数配置，适用于浏览器和Node.js环境下的数据分析与可视化项目。它是t-SNE的替代方案，可用于非线性降维。umap-js使用随机嵌入而非谱嵌入作为优化起点，适用于较小数据集。它不包含角度距离和稀疏数据表示的特殊功能，但保留了UMAP的核心算法特性。
Awesome-Sketch-Based-Applications - 草图应用资源汇总 涵盖多领域前沿技术
GithubSketch-Based Applications图像合成图像编辑开源项目深度学习计算机视觉
这是一个全面的草图应用资源集合，涵盖图像合成、编辑、检索和3D建模等多个领域。项目汇总了大量相关研究论文和代码，包括自动合成、风格迁移和文本引导等最新技术。该资源为研究人员和开发者提供了探索草图应用前沿技术的重要参考。
copybook-generator - 多样化字帖生成工具 助力提升书写技能
Copybook GeneratorGithub写字练习字帖生成开源项目汉字笔顺自定义模板
Copybook Generator是一款多功能字帖生成工具，提供汉字、拼音、英文字母和笔画顺序等多种练习模板。用户可自定义字体、网格、字号和颜色，适合不同年龄和学习阶段。该工具适用于学龄儿童、书法爱好者和教育工作者，便于生成个性化字帖，辅助提升书写能力。
teachcode - 通过实践任务提升编程技能的命令行工具
GitHubGithubteachcode命令行界面开源项目编程教学工具
teachcode是一款命令行学习工具，通过30个递进式编程任务帮助用户掌握Python或JavaScript基础。该工具结合GitHub，提供实践性学习体验，适合编程初学者及想巩固基础的开发者。用户需完成当前任务才能进入下一关，循序渐进地提升编程能力。
CodePal - AI驱动的多语言代码自动生成工具
AIAI工具CodePal代码生成开发工具编程语言
CodePal是一款AI驱动的代码生成工具，支持30多种编程语言。通过自然语言描述自动生成代码，适用于Web开发、移动应用和数据分析等领域。该工具为学生、初学者和经验丰富的开发人员提供代码优化和单元测试生成等功能，有助于提高开发效率和代码质量。
dont-crop - 轻量级JavaScript库用于图像主色提取和渐变背景生成
Dont-cropGithubJavaScript库图像处理开源项目渐变拟合调色板提取
dont-crop是专注于图像处理的轻量级JavaScript库，主要用于颜色提取和渐变背景生成。通过getPalette()和fitGradient()功能，实现高效的图像主色分析和背景拟合。适用于图像填充、模糊预览等多种图像处理场景。该库兼容现代浏览器和Node.js，性能优异，提供完整文档和丰富示例，已通过全面测试验证。
build-your-own-x - DIY技术实践指南:重现经典技术原理
Github开源项目技术学习编程实践编程教程自制技术
build-your-own-x项目收集了多个技术领域的实践教程,包括3D渲染、区块链、数据库和Docker等。通过动手实现,开发者可深入理解技术原理,提升编程能力。教程涵盖C++、Python、JavaScript等语言,提供详细指导,适合不同背景的学习者循序渐进地构建自己的技术实现。
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