CSS 背景

本文介绍了HTML和CSS的基础知识,包括如何使用HTML创建简单的网页结构,并利用CSS进行样式设计,如背景图片设置、颜色配置等。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title>Demo</title>
	<link rel="stylesheet" type="text/css" href="demo.css">
</head>
<body>
	<h4>我的网页</h4>
	<p>我第一次制作</p>
	<div>这是我的CSS界面</div>
</body>
</html>

/*div{
	属性定义了元素的背景颜色.
	background-color:red;
	CSS中,颜色值通常以以下方式定义:
    十六进制 - 如:"#ff0000"
    RGB - 如:"rgb(255,0,0)"
    颜色名称 - 如:"red"
}*/
body{
	/*这个是用来设计背景图片的*/
	background-image: url('https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1527524351360&di=89054cb87ed1809cdd39514c944a68da&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimgsrc.baidu.com%2Fimgad%2Fpic%2Fitem%2F023b5bb5c9ea15ce66d72824bd003af33a87b2e6.jpg');
	/*默认情况下 background-image 属性会在页面的水平或者垂直方向平铺。*/
	/*如果图像只在水平方向平铺 (repeat-x), 页面背景会更好些*/
	/*background-repeat: repeat-x;*/
	background-repeat: no-repeat;/*这个是用来防止背景图片是否重叠*/
	background-position:right top;/*用来调整背景图片的位置*/



}

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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