内容简介：这个应用实现的比较基础，还有很大的改进空间，感兴趣的你可以fork 一下，稍加完善。喜欢的你，赏赐一个小小的star吧，嘻嘻:smile:
2、运行
git clone <repository> npm install #>>>对于开发阶段： #前端服务启动（利用webpack dev server）： npm run dev #后台服务启动(使用了nodemon 实时监听后端文件修改重启服务) npm run start #>>>对于生产阶段： #打包前端文件,然后启动服务器即可 1、 npm run build 2、 npm run start 复制代码
3、功能：
开发完成:
- 画布缩放(Done)
- 画布颜色(Done)
- 画笔颜色(Done)
- 画笔粗细(Done)
- 历史记录（撤销，恢复）(Done)
- 聊天室(Done)
- 绘制协作(类似于石墨文档协作)（Done）
待开发的功能：
- UI 界面美化（待开发）
- 打算使用UI库（material Design）
- 文字控件（待开发）
- 上传图片，基于图片绘图（待开发）
- 绘图带基本形状可拖拽调控大小 （待开发）
- 聊天功能丰富（表情，图片，音视频）（待开发）
- webRTC 获取视频流数据，并传输
- 其它未知功能（x）
4、效果图
5、后话
这个应用实现的比较基础，还有很大的改进空间，感兴趣的你可以fork 一下，稍加完善。喜欢的你，赏赐一个小小的star吧，嘻嘻:smile:
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推荐系统
[奥地利] Dietmar Jannach、Markus Zanker、Alexander Felfernig、Gerhard Friedrich / 蒋 凡 / 人民邮电出版社 / 2013-6-25 / 59.00元
编辑推荐： 通过对本书的学习，读者不仅可以全面系统地了解该领域的基础原理，还能试验如何搭建一套真正的推荐系统。 —— 百度主任架构师、百度技术委员会主席 廖若雪 本书比较全面地介绍了推荐系统涉及的相关知识点，很适合对于推荐系统感兴趣的相关人员作为入门教程，目前能够系统全面介绍相关技术的中文书籍还显得匮乏，相信这本译著对于缓解这种情况大有裨益。 ——新浪微博数据挖掘技术专家 ......一起来看看 《推荐系统》 这本书的介绍吧!
