层级选择器、渐进增强和优雅降级

本文深入讲解了CSS中层级选择器的使用,包括子选择器、兄弟元素选择器和通用选择器,通过具体示例帮助读者理解如何精确地定位页面元素。

层级选择器:

    1:子选择器
    
        父元素选择器>子元素选择器  选中只是父元素最近一层的子元素。


    2:兄弟元素选择器
        元素1+元素2   同级   选中元素1同级离得最近的下面的兄弟元素


    3:通用选择器
        元素1~元素2   同级    选中元素1同级下面的所有的元素2
   <style>
        .box>h3{
            background: blueviolet;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="box">
        <h3>h3h3h3h3h3h3h3h3hh3h3h3hh3h3hh3hh3</h3>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
        <h3>h3h3h3h3hh3h3h3h3hh3hh3h3hh3hh3h3</h3>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
        <p>ppppppppppppppppppppp</p>
    </div>

渐进增强\优雅降级

    渐进增强过程:先从最基本的版本开始,保证最基本的功能的实现,然后针对性的考虑高版本,提升用户体验.


    优雅降级: 开始就构造特别完美的需求方案, 再针对性的 例如:通过减少用户体验,向低版本过渡.
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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