together项目进展报告4

本文介绍了网站侧边栏的滑动效果实现及登录注册界面的设计与布局。通过CSS样式控制侧边栏选中状态,并利用JavaScript实现登录与注册界面间的平滑切换。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

上次更新写到了首屏轮播图的实现与优化,到现在为止,更新了一些另外的内容,包括侧边banner的滑动效果、登录注册界面的设计,布局,以及部分js代码的实现。

首先是侧边banner栏的滑动实现

侧边栏的选项为一个ul列表,为了让用户明确现在所处的位置,我将所示的栏目的选项定义一个类"listfoc",并将其color值设为了主色调 #648b98

代码如下所示

<ul class="list ns" id="list">
    <li class="listfoc">推荐</li>
    <li>发现</li>
    <li>搜索</li>
    <li>我的</li>
    <li>关于</li>
</ul>

其中listfoc和ns类如下所示,ns类的得单独列出是为了让用户无法选取可能会误选的文字或图片,减少会影响交互体验的操作。

.list>li.listfoc {
    color: #648b98;
}
.ns {
    -moz-user-select: none;
    -khtml-user-select: none;
    user-select: none;
    draggable: false;
}
值得一提的是user-select属性经测试无法支持ie浏览器。

接下来就是登录和注册界面的实现了。

登录和注册界面的构想图为如下所示


实际实现的效果和图中基本一致,同时为了保持网站风格一致,扥古和注册的切换不是切换页面,而是用滑动来表现出来。下面为两个的代码

<!-- 登录/注册 若已经登录将其class设为none -->
<ul class="sign h pa" id="sign">
    <!-- 登录 -->
    <li class="signin pa">
        <div class="logo w ns" id="logo">
            <img class="w" src="image/LOGO1.png" />
        </div>
        <form class="w signin-form">
            <input type="email" placeholder="请输入电子邮箱" />

            <input type="password" placeholder="请输入密码" />
            <a href="#" class="cb fr ns">忘记密码?   Forget your password?</a>

            <button type="button" class="fir ns">登     录</button>
            <button type="button" class="sec ns">使 用 Q Q 号 登 录</button>

            <i class="acc link ns"><p id="toSignup">没有账号? 加入我们> <br/>Dont have an account? Sign up</p></i>
       </form>
    </li>
    <!-- 注册 -->
    <li class="signup pa">
        <div class="logo w ns" id="logo">
            <img class="w ns" src="image/LOGO1.png" />
        </div>
        <form class="w signin-form">
            <button type="button" class="sec ns">使 用 Q Q 号 登 录</button>

            <i class="acc ns">或者 OR</i>

            <input type="email" placeholder="请输入电子邮箱" />
            <input type="password" placeholder="请输入密码" />

            <button type="button" class="fir ns">创 建 账 号</button>

            <i class="acc link ns"><p id="toSignin">已有账号? 返回登录<br/>Dont have an account? Sign up</p></i>
       </form>
    </li>
</ul>
其中ul为200%的宽度值,z-index值为100,当用户已经注册和登录的情况下,将ul的display属性设置为"none"即可。

以下为两者切换的js部分代码

$('toSignup').onclick = function(){
    var oSign = 0;
    clearInterval(oGo);
    oGo = setInterval(function(){
        oSign += (100 - oSign)/10;
        if(oSign%100 < 0.05){
            oSign = Math.round(oSign);
            $('sign').style.left = "-"+oSign+"%";
            clearInterval(oGo);
        }
        else{
            $('sign').style.left = "-"+oSign+"%";
        }
    },10);
}
$('toSignin').onclick = function(){
    var oSign = 100;
    clearInterval(oGo);
    oGo = setInterval(function(){
        oSign += (0 - oSign)/10;
        if(oSign%100 < 0.05){
            oSign = Math.round(oSign);
            $('sign').style.left = "-"+oSign+"%";
            clearInterval(oGo);
        }
        else{
            $('sign').style.left = "-"+oSign+"%";
        }
    },10);
}
目前工作量到这里,进度还算顺利,继续努力。



内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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