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前端生成海报图技术选型与问题解决

作者:vivo 互联网大前端团队 - Tian Yuhan 本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式,探讨纯前端在H5&小程序内,合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题,以及如何解决。 一、引言 绝大多数的电商平台都会设计分享裂变的功能,激励用户进行分享,这是一种拉新促活的常见措施。提到分享裂变,就免不了需要生成用户专属的分享链接或者专属海报。当然分享推广的形式多种多样,有文本链接、网页链接、图片邀请码、小程序、音视频等等。 本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式,探讨纯前端在H5&小程序内,合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题,以及如何解决。 二、选型参考 2.1 实现方式 根据海报图生成渠道的差异,可以将海报图生成分为:客户端生成、前端生成和服务端生成,以下是从技术实现、兼容性、生成速度和功能受限四个维度进行的对比: 对于排版复杂的场景:建议使用服务端Node.js渲染的方式【如Puppeteer图片生成】; 对于排版简单,但用户请求并发大的场景:建议使用前端或客户端生成海报图; 对于需多端投放,样式动态更新的场景:建议使用前端生...

一文教你在MindSpore中实现A2C算法训练

本文分享自华为云社区《MindSpore A2C 强化学习》,作者:irrational。 Advantage Actor-Critic (A2C)算法是一个强化学习算法,它结合了策略梯度(Actor)和价值函数(Critic)的方法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越,因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差,同时直接优化策略。 A2C算法的核心思想 Actor:根据当前策略选择动作。 Critic:评估一个状态-动作对的值(通常是使用状态值函数或动作值函数)。 优势函数(Advantage Function):用来衡量某个动作相对于平均水平的好坏,通常定义为A(s,a)=Q(s,a)−V(s)。 A2C算法的伪代码 以下是A2C算法的伪代码: Initialize policy network (actor) π with parameters θ Initialize value network (critic) V with parameters w Initialize learning rates α_θ for policy network and α_w fo...

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