Ta 500 bajtov Javascript lahko napoveduje gibanje kazalca

Lahko naredite nekaj res kul stvari z JavaScript in odprtokodna koda naredi delo še lažje.

Premonish je ena najlepših knjižnic, ki sem jih videl in je zgrajen samo 500 bajtov JavaScripta. S tem vtičnikom lahko zaznate, kam se premika miška uporabnika, in predvidite, na kateri element gredo.

To se morda sliši kot zapletena ideja, vendar jo je dokaj enostavno izvajati. Da ne omenjam te ponudbe ton priložnost za razvijalce, da ustvarijo nekaj res kul učinke, kot so animacije pred hoverjem ali učinki dinamične postavitve.

Začnete ciljanje elementa na strani in določiti, kako bo videti ko se uporabnik premika k temu elementu.

Vsi izračuni se izvedejo v bazi z knjižnico Premonish, zato vam ni treba skrbeti za matematiko ali logiko tega.

Namesto tega iščete pot ročaj napoved na podlagi zaupanja uporabnika. Vse to je preneseno v JavaScript, tako da lahko napišete svoje lastne funkcije ravnanje z vedenjem uporabnikov.

Tukaj je primer odrezka iz predstavitve Premonish:

 premonish.onIntent ((el, confidence) => // el je pričakovani element DOM // zaupanje je rezultat 0-1 o tem, kako smo prepričani v to napoved.); 

The onIntent () Metoda je pečena v Premonishu in se imenuje vsakič, ko knjižnica opazi uporabnik se premakne proti določenemu elementu.

Uporabite lahko tudi drugo metodo, onMouseMove (), ki teče vsakič kazalec spremeni pozicije X / Y na zaslonu. Na ta način lahko vidite, kako Premonish izračunava verjetnost namena uporabnika.

Lahko najdete veliko informacij v glavnem repu GitHub, ki vključuje preproste odrezke kode za začetek. Inicializacija samo zahteva vrsto selektorjev ali elementov DOM ki jih je treba usmeriti.

Kako uporabljate ta vtičnik, je popolnoma odvisno od vas. To ni popolna rešitev, ampak izhodišče za pomoč prevzamejo namere uporabnikov okrepiti izkušnjo.

Oglejte si demo v živo da vidite, kako vse to deluje in da vidite “način za odpravljanje napak” kjer si lahko ogledate, kako algoritem predvidevanja deluje v realnem času.

Lahko tudi delite svoje misli in se zahvalite ustvarjalcu Matthewu Conlenu na njegovem Twitter @mathisonian.