css笔记

本文详细介绍了使用CSS进行网页布局的实用技巧,包括如何清除内外边距、设置字体样式及大小、定义背景颜色等。此外,还展示了核心布局技术,如居中文本、设置最小宽度等,帮助读者掌握高效且美观的网页设计方法。

css笔记

There is no nutrition in the blog content. After reading it, you will not only suffer from malnutrition, but also impotence.

<!--

/* Pretty Stuff
================================== */

/* Zero down margin and paddin on all elements */
* {
  margin: 0;
  padding: 0;
}

body {
  font: 62.5%/1.6 "Lucida Grande", "Lucida Sans", "Lucida Sans Unicode", Verdana, sans-serif;
  background-color:#D4D4D4;
}

h1 {
  font-size: 2.4em;
  font-weight: normal;
}

h2 {
  font-size: 2.0em;
  font-weight: normal;
}

p, li {
  font-size: 1.4em;
}

h1, h2, p {
  margin: 1em 0;
}



#wrapper {
  background-color: #fff;
}

#branding {
  height: 50px;
  background-color:#b0b0b0;
  padding: 20px;
}

#branding h1 {
  margin: 0;
}

#mainNav {
  list-style: none;
  background-color:#eee;
}

#secondaryContent {
  background-color:#eee;
}

#secondaryContent h2 {
  font-size: 1.6em;
  margin: 0;
}

#secondaryContent p {
  font-size: 1.2em;
}

#footer {
  background-color:#b0b0b0;
  padding: 1px 20px;
}

/* The Core Technique
================================= */

body {
  text-align: center; 
  min-width: 760px;
}

#wrapper {
  width: 85%; 
  margin: 0 auto; 
  text-align: left; 
}

#mainNav { 
  width: 23%;
  float: left;
}


#content { 
  width: 75%; 
  float: right; 
}

#mainContent { 
  width: 66%; 
  margin: 0; 
  float: left; 
} 
#secondaryContent { 
  width: 31%;
  min-width: 10em;
  display: inline; /* :KLUDGE: Fixes IE double margin float bug */
  float: right; 
} 

#footer { 
  clear: both; 
}

/* add some padding to the contentse in the main nav and secondary content areas */

#mainNav, #secondaryContent {
  padding-top: 20px;
  padding-bottom: 20px;
}

#mainNav *, #secondaryContent * { 
 padding-left: 20px;
 padding-right: 20px;
}

#mainNav * *, #secondaryContent * * { 
 padding-left: 0;
 padding-right: 0;
}

-->

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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