本文将告诉大家一些笔迹算法，从用户输入的点集，即鼠标轨迹点或触摸轨迹点等，转换为一个可在界面绘制显示笔迹画面的基础数学算法。尽管本文标记的是WPF的笔迹算法，然而实际上本文更侧重基础数学计算，理论上可以适用于任何能够支持几何绘制的UI框架上，包括UWP或WinUI或UNO或MAUI或Eto等框架我将从简单到复杂的顺序描述笔迹算法，本文属于比较偏算法底层，阅读之前请先确保初中的数学知识还没忘了本文适合于想要了解笔迹绘制更多细节的伙伴，以及期望自己设计出更好看的笔迹的伙伴，以及没事干摸鱼看博客的伙伴最简单的笔迹轨迹算法大家都知道，无论是鼠标还是触摸还是笔，所产生的数据基本都是点数据。根据点集创建一

说明：多设备实时同步笔迹，也可撤回笔迹。 • 它旨在帮助开发人员快速了解HarmonyOS应用程序开发，多屏协作交互和HarmonyOS分布式数据库和分布式设备启动与连接的经验。 效果： 完整代码地址：HarmonyOSAPP开发相关组件:深圳市蛟龙腾飞网络科技有限公司-Gitee.com

在UWP的InkCanvas里自带了预测书写轨迹的功能，开启此功能可以进行书写预测，从而减少书写延迟。本文将告诉大家如何在UWP的InkCanvas里开启笔迹书写预测功能在UWP的InkCanvas里开启笔迹书写预测功能只需要设置InkModelerAttributes的PredictionTime属性即可，这个属性是用来设置预测的时间量。默认值为15毫秒，有效范围为0到20毫秒，也就是最多能预测20毫秒之后的轨迹点。印象中在10240的文档里面，是有一个使用Inertia惯性预测算法的笔迹书写预测的，但是我现在还没找到文档设置InkModelerAttributes的PredictionTi

百度飞桨202210更新的表格识别模型SLENET(StructureLocationAlignmentNetwork)。官方给出的优化点如下:PP-LCNet：CPU友好型轻量级骨干网络CSP-PAN：轻量级高低层特征融合模块SLAHead：结构与位置信息对齐的特征解码模块在PubTabNet英文表格识别数据集上的消融实验如下：策略AccTEDS推理速度(CPU+MKLDNN)模型大小TableRec-RARE71.73%93.88%779ms6.8M+PP-LCNet74.71%94.37%778ms8.7M+CSP-PAN75.68%94.72%708ms9.3M+SLAHead77.7

百度飞桨202210更新的表格识别模型SLENET(StructureLocationAlignmentNetwork)。官方给出的优化点如下:PP-LCNet：CPU友好型轻量级骨干网络CSP-PAN：轻量级高低层特征融合模块SLAHead：结构与位置信息对齐的特征解码模块在PubTabNet英文表格识别数据集上的消融实验如下：策略AccTEDS推理速度(CPU+MKLDNN)模型大小TableRec-RARE71.73%93.88%779ms6.8M+PP-LCNet74.71%94.37%778ms8.7M+CSP-PAN75.68%94.72%708ms9.3M+SLAHead77.7