 Untuk timur juga. Teruskan? Ya. Baguslah. Semua orang, nama saya Dylan. Saya cuba beri lebih banyak beritahu dan sebagainya. Hari ini, saya perlukan lebih daripada 10 minit, tetapi saya akan menangisnya. Jadi, ia tentang kompresi image. Saya pasti, biasanya titik bercakap untuk diri sendiri. Ini saya. Saya bekerja di Carousel selama 2 tahun. Kamu boleh menemukan saya pada media sosial. Okey. Kenapa kita perlukan kompresi image di depan? Ada orang berkata, kita sudah melakukan kompresi image di belakang. Apa yang berlaku jika ia menjadi lebih besar? Ini akan berlaku nanti. Kita akan berhenti. Apa jika kita sedih? Tetapi, apa yang Carousel berlaku adalah, sebenarnya, jika kita melahirkan, jika kita boleh kompresi sebelum kita melahirkan, kita boleh melahirkan kumpulan kita, kerana kita tidak perlu melahirkan kumpulan yang besar. Terutamanya, jika seseorang menggunakan DSLR dan cuba menghubungi, ia akan menjadi sangat menarik. Dan, bagaimanapun, kita mempunyai kumpulan aspek, jadi kita boleh melakukannya. Jadi, ini bagaimana kita melakukan kompresi image di belakang. Jadi, pertama-tiga, saya pasti semua kita adalah web developers. Anda hanya melakukan kompresi image di depan, dan kemudian anda melakukan perubahan. Apa yang anda dapat, adalah file list, yang anda boleh melahirkan ke data URL dengan beberapa cara untuk melakukannya, tetapi saya tidak akan melahirkan itu. Baiklah, baiklah. Jadi, apa yang saya bermakna dengan beberapa kumpulan besar? Jadi, pertama-tiga, dengan DSLR, kita perlu melakukannya lebih kecil. Limit kami adalah 1024 x 768, dan kita perlukan kumpulan aspek dan minimum aspek ini. Jadi, 2 adalah 3, dan 3 adalah kumpulan 2. Jadi, anda melihat kumpulan besar, anda melihat kumpulan panjang, mereka sepatutnya harus dihubungi. Jadi, kita akan melahirkan, melahirkan kumpulan di bawah, atau melahirkan kumpulan di belakang. Jadi, mari kita melakukan contohnya. Jadi, mari kita melahirkan kumpulan ini adalah kumpulan 2,500. Jadi, apa yang kita perlu lakukan adalah kita melahirkan kumpulan 1024, dan kita perlu melahirkan kumpulan. Sekarang satu perkara yang saya terlepas pada permintaan pertama saya adalah, bagaimanapun, tidak penting, walaupun anda melakukan kumpulan merah atau kumpulan merah. Pertanyaannya, ianya penting. Mari kita melahirkan kumpulan. Jadi, tentu saja, kumpulan akan melihat sesuatu seperti ini. Jadi, jika anda melahirkan kumpulan terlebih dahulu, dan kemudian anda melahirkan kumpulan, apa yang anda dapat? Anda melahirkan kumpulan, bermaksud anda, ia akan menjadi 1024x256. Kemudian anda lakukan kelima, anda mengambil perhatian dengan khas. Jadi, anda melahirkan kumpulan, dan membuat bagaimanapun, tiga, tiga, empat x256. Tapi jika anda berrula-rila, pertama anda melahirkan kumpulan, dan kemudian sesuatu dia 750x500 sudah berdiri di dalam kelimaan. Jadi, tidak perlu melakukan apa-apa. Jadi perkara yang kebaikan, anda harus selalu melakukan perkara yang額, kemudian, pula kecil untuknya, sehingga anda tidak susah mengalakkan kumpulan. Jadi, Sangat kaya, tetapi, terima kasih, ingenyia lain yang mencabar ini dan kita mengambilnya Jadi, bagus untuk peer review dan sebagainya Bagus! Jadi, apa yang kita gunakan untuk membuat kebiasaan? Kita gunakan Canvas Jadi, Canvas digunakan oleh web API dan sebagainya Dan anda dapat membuat Canvas ini Dan apa yang anda lakukan adalah anda dapat menghargai gambar Pixel Jadi, jika anda melihat gambar Pada gambar yang pertama, anda perlu menghargai gambar yang terbiasa Dan anda dapat menghargai gambar yang terbiasa dan kebiasaan Dan kemudian anda perlu menghargai gambar yang terbiasa Jadi, apa yang kita akan lakukan? Pertama, kita perlu membuat gambar terbiasa Sebabang saya menghargai gambar terbiasa sekarang Jadi, saya hanya menghargai Apa yang terjadi jika kita membuat gambar terbiasa? Bagaimana untuk membuat gambar terlalu lama? Untuk terlalu besar, hanya yang sama Jika gambar terbiasa lebih besar daripada gambar terbiasa Yang di sini adalah 3 daripada 2 Kemudian ia gagal Jadi, apa yang kita lakukan adalah kita dapat gambar Yang adalah 1.5 kali yang membuat gambar terbiasa Yang adalah gambar terbiasa Dan kemudian kita dapat gambar terbiasa Yang adalah gambar terbiasa tanpa gambar Dan ini bagaimana anda dapat? Sebenarnya, ia hanya gambar Tapi, saya harap anda faham Jadi, ini bagaimana kita menghargai gambar Kita menggunakan gambar terbiasa Dan kemudian untuk gambar terbiasa Sebenarnya, ia juga sangat mudah Jadi, apa yang anda lakukan adalah Saya hanya lakukan ini untuk gambar terbiasa Apa yang anda lakukan adalah Anda mencari mana lebih besar Bagaimana jika ia terlalu lama? Bagaimana jika ia terlalu besar? Bagaimana jika ia terlalu lama? Jadi, kita membuat gambar terbiasa 1.024 Dan kemudian, dengan kecepatan, anda dapat mengajak Dan kemudian, apabila anda dapat semua perkara itu Anda membuat gambar terbiasa Dan anda membuat gambar terbiasa Anda akan dapatkan semuanya Terdapat penyeliruan Dan kemudian, apa yang anda lakukan adalah membuat gambar terbiasa dan anda mengancurkanpersonan untuk JPEG Kemudian, anda sudah menggemar Kemudian, apa yang anda dapat adalah gambar terbiasa Saya akan membuat gambar terbiasa Dan kami akan menggabungkan di kembali Jadi mari kita, oh dan apabila beg-end nak, ia tak peduli tentang perkara pertama ini. Ia tak peduli tentang perkara pertama ini. Ia hanya peduli tentang kering-kering itu kerana Ia hanya peduli tentang kering-kering itu. Jadi, kita perlu kembali kembali dalam blog apabila anda meletakkan, dan ia sebenarnya anda memutuskan perkara pertama, dan kemudian anda mengambilnya kembali kembali kembali. Okey, mari kita lakukannya. Jadi, bagus, ini adalah alasan. Saya akan mengambilnya di kota sambal. Kita berkongsi nanti. Mari kita ambil gambar yang sangat besar. Jadi gambar ini sebenarnya mengambil oleh DSLR. Jadi ia mengambil sekejap untuk memasuk kerana ia sebenarnya membuat perjalanan kompresi. Sebenarnya ia adalah sebuah besar besar. Jadi ia adalah megabytes. Dan selepas perjalanan kompresi, jadi saya sebenarnya membuat perjalanan dalam perjalanan pertama dan saya tidak mengambil kembali kembali kembali kembali kembali kembali. Dan ini adalah sebuah baru. Dan anda dapat melihat bahawa, saya selalu mengambil gambar kembali kembali, tapi anda dapat melihat bahawa yang ini adalah 37 megabytes dan ini adalah 200.2 megabytes. Ya, 0.2 megabytes. Jadi ia sangat bagus. Dan kita boleh membuat ini. Dan kita boleh membuat ini untuk sebuah langkah. Bagaimana sebuah langkah? Bagus. Jadi sebuah kembali kembali, seperti yang saya katakan, saya sebenarnya memasuk kerana ia tidak memasuk kembali kembali. Jadi ia harusnya memasuk kembali kembali kembali kembali kembali kembali. Saya hanya mahu menunjukkan bahawa prosesnya, bagaimana kita mencabar, bagaimana kita mencabar, bagaimana saya memasukkan. Dan di general, hal yang benar-benar akan mencabar lebih banyak masa. Tidak, saya ingin membuat masalah. Jadi jika gambar anda berada di atas perjalanan, ia akan memasuk dan ia akan membuat kompresi gambar. Jika gambar anda sudah di dalam perjalanan, mana yang saya... Yang ini. Okey, jadi keadaan ini adalah 4, 5, 8 x 3, 5, 4. Dan ia di dalam perjalanan 3 x 2 dan ia di dalam 1, 2, 4 x 7, 6, 8. Jadi apa yang berlaku apabila kita kompresi? Sebenarnya ia berada 28 kilobyte dan ia sebenarnya menjadi 35 kilobyte. Sebenarnya, ia bergerak. Sebenarnya ia bergerak. Dan saya ingin mencabar itu tanpa menunjukkan jawapan. Okey, cool. Kenapa gambar bergerak? Jadi ini, saya rasa, jika sesiapa-siapa boleh memasukkan jawapan. Sebenarnya ia berinteraktif. Anda ada betul-betul 30 sekitar. Bukan 15 sekitar untuk memasukkan jawapan. Okey, jawapan adalah sebenarnya jpeg dan pngg. Ia sebenarnya digunakan dalam perjalanan. Dan anda tak patut... Jika kita mempunyai organisasi komputer, anda mempunyai modul NUS. Anda tahu bahawa setiap gambar anda akan mempunyai 8 bit. Namun, apabila kita memasukkan rawatan data, kita sebenarnya mempunyai P64. Jika anda melihat rawatan data tadi. Dan anda sebenarnya memperlukan 2 bit dan lebih. Jadi anda memperlukan sekitar 37% perasaan. Dan sebetulnya, apa yang bermakna adalah ia ada pilihan negatif yang dibuat jpeg dan pngg. Dan anda sebenarnya memperlukan apabila anda mempunyai kompresi data ini. Jadi, ia benar? Saya rasa... Kita perlukan 37% besar. Ia bukan kecil. Tetapi sebenarnya, kita perlu membuat ketinggian untuk asfab rasio dan kita perlu memasukkannya segala-galanya. Jadi, kita akan membuatnya segala-galanya. Dan saya rasa overall, ia mungkin menang. Tetapi ia sebenarnya sangat menarik. Jadi, satu perkara yang kita boleh lakukan adalah kita boleh periksa apakah ia memperlukan. Jika ia memperlukan, kita akan memperlukan. Jika ia tidak memperlukan, kita sebenarnya memperlukan. Dan sebenarnya, ia masih apa yang Carousel memperlukan untuk memperlukan gambar kita. Dan saya harap kita semua akan belajar sesuatu daripada kompresi gambar di JavaScript. Saya sangat minta maaf. Saya boleh memperlukan untuk sesetengah masa. Saya ada perjalanan yang dimulai. Seperti seperti itu, anda harus mulakan untuk memperlukan performa. Sekarang ini, 7 bulan semasa memperlukan perjalanan. Jadi, kita perlu memperlukan gambar. Terima kasih banyak.