SASS-用法小结

最新推荐文章于 2023-01-13 17:16:56 发布
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博客主要对SASS的用法进行了小结，SASS是前端开发中重要的技术，能提升样式编写效率和可维护性，在前端项目里有广泛应用。

Anoddguy
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Vue2 scss 预编译器默认已由 node-sass 更换为 dart-sass，如果您的代码使用了 dart-sass 不支持的旧语法，可能存在部分不兼容的问题
每天都要努力学习哦~~
05-29 2888
SCSS 预处理器切换到dart-sass后，需要重点检查以下“旧语法”直接使用$a + $b等数学运算时，必须改为#{}插值或使用模块。大量依赖过时的@import语法可暂时保留，但建议逐步迁移到@use@forward模块化写法。若项目中频繁使用.sass缩进语法，需要确保缩进、空格、分号完全正确，以免 Dart Sass 报错。检查自定义函数、第三方库是否在 Dart Sass 中存在内置函数冲突或 API 差异，如有必要手动升级或改写。
sass小结
Alex_717的博客
09-27 271
sass使用小结： 1、变量 变量必须以$开头，如果将变量使用到字符串中，需把变量名放到#{}大括号中。 $comW: 200px; $comH: 200; $comC: red; #div1{ width: $comW; height: #{$comH}px; // 在字符串使用需要加上#{} background: $comC; }   2、简单的运算 ...
SASS--安装、用法、编译
oXiaoHe12345的博客
08-19 665
一、什么是sass?   我们用css都知道，css并不是一门编程语言，于是有人就开始为CSS加入编程元素，这被叫做"CSS预处理器"（css preprocessor）。它的基本思想是，用一种专门的编程语言，进行网页样式设计，然后再编译成正常的CSS文件。 二、sass的安装   2.1 安装ruby          sass是用ruby语言写的，所以使用的时候我们需要有ruby的环境
SASS用法小结
aiolos1111的专栏
06-24 741
原文网址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/06/sass.html 本文总结了SASS的主要用法。有了这篇文章，日常的一般使用就不需要去看官方文档了。一、安装和使用1.1 安装 安装请百度 1.2 使用SASS文件就是普通的文本文件，里面可以直接使用CSS语法。文件后缀名是.scss，意思为Sassy CSS。 下面的命令，可以在屏幕上显示.scss文件转化的
Sass小结
weixin_47489898的博客
05-05 511
1、嵌套 1、选择器嵌套 2、属性嵌套 比如font-family，font-size，font-weight都以font作为属性的命名空间 2、父选择器& 也可以使用&进行选择器名称拼接 3、注释 编译成css文件后： /* …*/ 中的注释会保留 //中的注释不会保留 4、变量 1、原生css变量： --变量名:变量值定义，var(--变量名)进行使用 2、scss变量 以美元符号$开头 3、注意 变...
sass笔记
齐枫的博客
01-11 595
安装Sass和Compass sass基于Ruby语言开发而成，因此安装sass前需要安装Ruby。（注:mac下自带Ruby无需在安装Ruby!） window下安装SASS首先需要安装Ruby，先从官网下载Ruby并安装。安装过程中请注意勾选Add Ruby executables to your PATH添加到系统环境变量。 安装完成后需测试安装有没有成功,运行CMD输入以下命令： ...
Sass-学习笔记【基础篇】
weixin_33766168的博客
06-20 198
最下边附结构图 在线编辑器网址如下：http://sassmeister.com/ 注意编写的时候，符号千万别用了中文的：、；、。...之类的，会报错，Sass也转换不成css。 less和sass的区别： 博客园文章—http://www.cnblogs.com/wangpenghui522/p/5467560.html 本章主要内容：变量 、混合宏 、继承 、占位 、插值 、运算 ...
整理 node-sass 安装失败的原因及解决办法(小结)
song854601134的博客
12-12 5468
整理 node-sass 安装失败的原因及解决办法(小结) 更新时间：2020年02月19日 10:37:14 作者：Iain 这篇文章主要介绍了整理 node-sass 安装失败的原因及解决办法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 npm install 时偶尔遇到报错：没有安装python或node-sass 安装失败的问题，百度之后发现是被墙了，但根据百度的方法换了淘宝镜像和用了vpn都安装失败，最后发现原来是因为没
第一个uni-app程序小结
yangsf_的博客
01-13 1283
第一个uniapp程序小结，记录经验
解决node-sass偶尔安装失败的方法小结
10-17
在开发JavaScript应用时，我们经常会使用到`node-sass`这个库，它是一个将Sass编译成CSS的工具，基于Google的dart-sass。然而，`node-sass`的安装过程中有时会出现问题，特别是在更新或升级Node.js版本后。本篇文章...
一个基于微服务架构的现代化全栈电子商务平台演示项目旨在通过模块化设计与云原生技术栈完整模拟真实线上购物商城的核心业务流程与复杂交互场景_微服务架构SpringCloudAl.zip
12-03
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12-03
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
12-03
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
（44页PPT）PP某省市应急指挥系统.pptx
12-03
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