模块型css样式

 1     <div id="dowork">
 2             <div id="dowork_on">۞作业进行中</div>
 3             <div id="dowork_name">作业题目:xx作业</div>
 4             <div id="dowork_time">
 5                 <div style="font-family: 楷体;">老师:葛学峰</div>
 6                 <div style="color: #A8A8A8">创建时间:2017-05-14 下午</div>
 7             </div>
 8             <textarea id="dowork_area" placeholder="#快来写作业吧#"></textarea>
 9             <div>
10                 <input class="dowork_file" type="file" value="作业附件"
11                     style="width: 175px; height: 27px;" />
12             </div>
13             <div>
14                 <input class="dowork_commit black button" type="button" value="提交" />
15             </div>
16         </div>
 1 div id="selectwork">
 2             <div id="selectwork_new">۞最新作业</div>
 3             <div>
 4                 <a href="" class="selectwork_name"
 5                     onmouseover="this.style.color='#F00'"
 6                     onmouseout="this.style.color='rgb(200, 0, 0)'">◆最新作业1</a>
 7             </div>
 8             <div>
 9                 <a href="" class="selectwork_time"
10                     onmouseover="this.style.color='#F00'"
11                     onmouseout="this.style.color='#A8A8A8'">2017-05-14 18:11</a>
12             </div>
13             <div>
14                 <a href="" class="selectwork_name"
15                     onmouseover="this.style.color='#F00'"
16                     onmouseout="this.style.color='rgb(200, 0, 0)'">◆最新作业2</a>
17             </div>
19         </div>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dayuruozhi/p/6869466.html

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值