css基础-浮动篇

CSS浮动原理与清除技巧

1.浮动的理解:设置浮动的元素会飘着文档流的上方,它的兄弟元素会占据它的位置,但是它的兄弟认为浮动元素有内容的,兄弟元素的内容会覆盖
https://blog.youkuaiyun.com/qq_40421277/article/details/79687268

2.不管元素是什么类型的,浮动之后都是块级元素

3.浮动元素的左或右边界不可能超过容器的左或右边界

4.浮动元素避免重叠=>如果前面元素a是向左浮动的话,后面元素b的顶部只能从a的底部开始或者b的左边框只能从a的右边框开始。
如果前面元素c是向右浮动的话,后面元素d的右边框只能从c的左边框开始或者d的顶边只能从c的底边开始。
在这里插入图片描述

5.左浮动元素的右边界不能在右浮动元素左边框的右侧,
右浮动元素的左边界不能在左浮动元素右边框的左侧

6.当父类元素空间不够大的时候,就会高度坍塌。

https://www.cnblogs.com/huancheng/p/9558650.html
浮动带来的高度坍塌影响:父级背景,边框,margin,padding不能正常显示

7.浮动高度坍塌:子元素撑破了父元素,父元素无法包裹子元素的内容
eg:因为子元素设置了float,没有内容使得父级元素撑开。

解决方法:
1.给父级元素设置高度,
2.父级浮动(影响其他的布局),
3.给父级元素加overflow:hidden(overflow:hidden让子元素紧靠父级元素里面从而清除了浮动,弊端有些内容被隐藏了)
4.在最后加一个空的子元素,并让他clear:both;
5.设置父级元素 display: inline-block;(margin:0 auto会失效)
6.给父类加伪类:
.parent::after {
content:"";
display: block;
clear:both;
visibility: hidden;
}
7.父元素:创建BFC

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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