css3属性

文本阴影属性:

文本阴影:
text-shadow: x轴位置 Y轴位置 阴影大小 阴影颜色
注:如果想添加多个阴影 每一组阴影以逗号分隔。

盒子阴影属性:文本阴影:

text-shadow: x轴位置 Y轴位置 阴影大小 阴影颜色
注:如果想添加多个阴影 每一组阴影以逗号分隔。

文本换行属性:

英文或者数字默认显示:如果没有换行的情况下:尝试把下一个长单词放在下一行显示。
word-wrap:break-word: 功能:尝试把长单词换到下一行显示,如果在下一行仍然有超出的情况下,自动断句。

word-break:break-all;        功能:粗暴的断句。
背景图属性:

background-origin:背景图的起始位置
padding-box; 默认值(padding区域开始)
border-box; 边框后面开始
content-box; 从内容区域开始
background-clip:; 背景的裁切(只显示哪个区域的背景)
border-box:;默认值 padding-box:; content-box:;

background-size:; 控制背景图的大小 属性值:宽度 高度
属性值的数值: 10px 10px 100% 100%
cover 按照背景图的比例放大到全部平铺在元素后面则停止
contain 按照比例放大,当宽或者高,达到容器最高则停止

多背景图的设置:        background:url() no-repeat,url() no-repeat,url()
边框:

图片边框: 把一张图片,当作一个边框就行显示。

border-image:;   简写        border-image-source 用在边框的图片的路径。
 border-image-slice  图片边框向内偏移(不加单位)。 [ 把图片切割成九宫格 ]        
 border-image-repeat 图像边框是否应平铺(repeat)、铺满(round)或拉伸(stretch)
  border-image-outset 边框向外偏移
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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