Овај Јавасцрипт од 500 бајтова може да предвиди кретање курсора корисника

Можете направити неке стварно кул ствари са ЈаваСцрипт-ом и опен соурце код чини рад још лакшим.

Премонисх је једна од најбољих библиотека коју сам видео и са којом је изграђена само 500 бајтова ЈаваСцрипт-а. Помоћу овог додатка можете да откријете где се помера миш корисника и предвидите на који се елемент крећу.

Ово може звучати као сложена идеја, али је прилично лако имплементирати. Да не спомињем ово нуди а тон прилика за програмере да креирају неке заиста цоол ефекте као што су анимације пре ховер-а или ефекти динамичког изгледа.

Почињете циљање елемента на страници и дефинишући како ће изгледати када се корисник креће према том елементу.

Све калкулације се обављају на позадини помоћу Премонисх библиотеке, тако да не морате да бринете о математици или логици иза тога.

Уместо тога, тражите начин да то урадите обради предвиђање засновано на рангирању поузданости понашања корисника. Ово је све пренето у ЈаваСцрипт, тако да можете да напишете сопствене функције руковање понашањем корисника.

Ево једног екампле сниппет из Премонисх демо-а:

 премонисх.онИнтент ((ел, цонфиденце) => // ел је очекивани ДОМ елемент // поузданост је резултат од 0-1 колико смо сигурни у ово предвиђање.); 

Тхе онИнтент () Метода се пече у Премонисх-у и зове се кад год библиотека примети корисник се креће ка неком елементу.

Можете користити и други метод, онМоусеМове (), који тече сваки пут курсор мења Кс / И позиције на екрану. На овај начин можете видети како Премонисх израчунава изгледе за намеру корисника.

Можете пронаћи гомилу информација у главном ГитХуб репу који укључује једноставне одломке кода да бисте почели. Иницијализација само захтева низ селектора или ДОМ елемената које треба циљати.

Како користите овај додатак зависи од вас. Ово није замишљено као потпуно рјешење, већ као почетна точка за помоћ претпоставити намере корисника и изградити искуство око тога.

Проверите ливе демо да видите како све ово функционише и да видите а “дебуг моде” где можете гледати како алгоритам предвиђања ради у реалном времену.

Такође можете поделити своје мисли и захвалити креатору Маттхеву Цонлену на његовој Твиттер @матхисониан.