CSS布局与样式

CSS的三种样式语法

第一点:CSS的使用
1.内联样式(行内样式)
将样式声明在元素的style属性中
语法:

   <p style="color: red;">

注意:所有的样式都必须在双引号之内并且中间用分号进行分隔
2.内部样式
将样式声明定义在页面的Style属性中
步骤:
1.在head标签里面添加一个style标签
2.在style中书写样式
3.外部样式表
步骤:创建一个新的CSS文件
创建和HTML文件的关联
书写样式

<link href="css/style01.css" type="text/css" rel="stylesheet"/>

第二点:CSS样式表的特征
继承性
1、子级元素可以直接使用父级元素声明好的样式(这里不是所有的样式都可以被继承)

层叠性
一个匀速可以声明多个样式
注意:如果样式不冲突,多个样式规则中的样式可以层叠为一个。

优先级
样式定义产生冲突时按照不同的样式使用“优先级”来应用样式
在们三种引入方式中谁的优先级最高(行内样式表)
低:浏览器缺省值
中:外部样式表或者内部样式表
高:内部样式表
第三点:CSS基础选择器
1、类别选择器
类别选择器根据类名来选择,前面以“.”来标志。
在HTML中,元素可以定义一个class的属性,并且多个元素都可以重复应用这个属性。
2、标签选择器
一个完整的HTML页面是有很多不同的标签组成,如:body,div,p,ul,li,而标签选择器,则是 决定哪些标签采用相应的css样式。
3、ID选择器
ID选择器可以为标有特定ID的HTML元素制定特定的样式。根据元素ID来选择元素,具有唯一性,这意味着同一ID在同一文档页面中只能出现一次。例如,你将一个元素的id取值为“name”,那么在同一页面你就不能再将其他元素id取名为“name”了。
前面以“#”号来标志,在样式里面可以这样定义:
4、通用选择器
用过“*”号来表示。如下代码表示所有元素的内外边距都为0,所有的字体都为微软雅黑。他可以清除不同浏览器的默认样式。
同时通用选择器还可以和后代选择器组合。如下表示所有p元素后代的所有元素都应用这个样式。
注意:但是如果你在p标签里嵌套了一个p标签,就会出现浏览器不能解析的情况,因此要避免这种情况发生。
5、后代选择器
后代选择器也称为包含选择汽车,用来选择特定元素或元素组的后代,将对父元素的选择放在前面,对子元素的选择放在后面,中间加一个空格分开。后代选择器中的元素不仅仅只能有两个,对于多层子线后代关系,可以有多个空格加以分开。
如下例子定义了所有class属性为father的元素下面的class属性为child的颜色为红色。
6、子选择器
请注意这个选择器与后代选择器的区别,子选择器只是选择元素的直接后代,即仅仅作用于第一个后代。后代选择器通过空格来进行选择,而子选择器是通过“>”进行选择。
7、伪类选择器
即链接样式。a元素的伪类,存在4中不同的状态:link、visited、active、hover。如
8、群组选择器
具有相同样式的标签分组显示,将具有多个相同属性的元素,合并群组进行选择,定义同样的css属性,这大大的提高了编码效率,同时也减少了css文件的体积。
9、相邻同胞选择器
如一个标题h1元素后面紧跟了两个段落p元素,我们想定位第一个段落p元素,对它应用样式,就可以使用相邻同胞选择器。两个元素之间用“+”进行连接。

第四点:优先级
优先级:!important > 内联样式 > id选择器 > 类、伪类、属性选择器 > 标签、伪元素选择器

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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