CSS3

p:nth-last-child(1)  选择P标签的最后一个元素

input[type='button'] 获取input标签为button的元素

 

 

http://www.open-open.com/news/view/a541f8

 

 

CSS3生成工具

http://www.css3maker.com/index.html

 

 

渐变背景颜色

background: -webkit-gradient(linear, 0 0, 0 bottom, from(#EEFF99), to(#66EE33));
background: -webkit-linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);
background: -moz-linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);
background: -ms-linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);
background: -o-linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);
background: linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);
-pie-background: linear-gradient(#EEFF99, #66EE33);

工具:http://www.colorzilla.com/gradient-editor/

 

字体阴影

text-shadow: -1px 2px 5px #208f9e;

filter: dropshadow(color=#208f9e, offx=-1, offy=2);

盒子阴影

-webkit-box-shadow: #666 0px 2px 3px;
-moz-box-shadow: #666 0px 2px 3px;

工具:http://css3generator.com/

 

边框圆角

-webkit-border-radius: 8px;
-moz-border-radius: 8px;
border-radius: 8px;

工具:http://border-radius.com/

 

盒子生成工具

http://www.layerstyles.org/builder.html

转载于:https://www.cnblogs.com/-gap/archive/2012/06/07/2540348.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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