记录京东广告两种方法

第一种

鼠标放到广告条上,显示一张大的广告图片

广告条在左侧分类大盒子里,再定位到左边

动画效果:过渡(一开始大图片宽度设置为0,鼠标放上去大图片宽度恢复)
在这里插入图片描述

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>jd</title>
	<style>
		.w {  /* 版心的公共类 */
			width: 1190px;  /* 京东的版心是 1190 */  
			margin: 0 auto; 
		}
		.main {
			height: 480px;
			background-color: pink;
		}
		.main-col1 {
			width: 190px;
			height: 100%;
			position: relative;
		}
		.ad {
			width: 250px;
			height: 480px;
			position: absolute;
			top: 0;
			left: -250px;
		}
		.ad-r img {
			position: absolute;
			top: 0;
			left: 250px;
			z-index: 999;
			width: 0;
			height: 480px;
			background: url(../images/ad-r.jpg);
			/* 这个盒子做动画,所以给它添加过渡 */
			transition: all 0.8s;
		}
		.ad:hover .ad-r img {  
			/* 鼠标经过 ad 这个广告大盒子的时候, 里面的这个叫 ad-r的盒子的宽度由0变为 990 */
			width: 990px;
		}
	</style>
</head>
<body>
	<div class="w main">
		<div class="main-col1">
			<div class="ad">
				<img src="images/ad-l.png" alt="">
				<div class="ad-r">
					<img src="images/ad-r.jpg" " >
				</div>
			</div>
		</div>
	</div>
</body>
</html>

第二种

鼠标放在两侧广告栏区域会变为小手,放在中间蓝色的版心区域则不会,即版心内容不受影响。
在这里插入图片描述

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<title>jd</title>
	<style>
		.w {  /* 版心的公共类 */
			width: 1190px;  /* 京东的版心是 1190 */  
			margin: 0 auto; 
		}
		.jd {
			height: 480px;
			margin: 0 auto;
			position: relative;
		}
		.ad {
			width: 100%;
			height: 100%;
			background: url(images/bg.png) no-repeat top center;
			position: absolute;
			top: 0;
			left: 0;
		}
		.ad a {
			display: block;
			width: 100%;
			height: 100%;
			cursor: pointer;	
		}
		.jd-inner {
			height: 480px;
			background-color: skyblue;
			position: relative;
			z-index: 999;
		}
	</style>
</head>
<body>
	<div class="jd">
		<div class="w jd-inner">
		</div>
		<div class="ad">
			<a href="#"></a>
		</div>
	</div>
</body>
</html>
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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