创建简单有用的CSS Sprites

让我们从头开始吧. 什么是CSS Sprites? CSS sprites (CSS精灵,也有人翻译成CSS妖精) 是一种通过整合图片来改善我们的页面的加载时间,减少服务器请求数的方法。在这篇文章里,我将教你如何来实现它们。 看一下演示 | 下载 为了搞清楚什么是CSS sprite ,这里是一张 Google制作的CSS 精灵图片: 当你用谷歌搜索的时候,你会发现页面底部的分页,你会看到就像这样的东西: Gooooooooooooooogle. 字母 ‘o’ 是用CSS sprite平铺的,这样就替代了重复加载15次字母,它只是加载了包含所有字母的精灵,一次完成。 创建我们的CSS sprite - 步骤一: 制作图片 Ok, 首先,我们必须制作我们的精灵图片。你可以使用Fireworks,Photoshop或任何你能使用的软件。这里是我做的: 正如你看到的,精灵是由一些中间被1像素款的线划分开来的图像组成的。这种区分不是真的必须的,就像你所看到的谷歌的精灵,但当我们写CSS的时候它使我们的工作更加方便,请相信我。 步骤二: 创建我们的精灵图片显示者(显示层) 一旦我们制作了我们的精灵图片,我们必须制作一个透明的1px x 1px gif图片。这个图片稍后会是在我们的精灵里用来显示不同的图片的东西。 步骤三:编写CSS代码 首秀安,我们先创建一个类’sprite’,它将加载我们的Sprite图片。 .sprite {background:url(../images/mySprite.png);} 在加载我们的精灵之后,我们必须精确定义里面的图片的高度和宽度。 左右的图片有同样的高度,所有的应用也是,我可以给他们一个class来共用他们的高度。我将使用这两个class:’monster’ 和 ‘application’。 .sprite {background:url(../images/mySprite.png);} .monster {height:128px;} .application {height:61px;} 现在,我们必须定义每一个图片的宽度,因为他们是不同的。我们将为他们中的每一个定义一个class。 .sprite {background:url(../images/mySprite.png);} .monster {height:128px;} .application {height:61px;} /* Monsters */ .doctor {width:103px;} .octopus {width:89px;} .wolf {width:115px;} .star {width:126px;} .dog {width:128px;} /* Applications -*/ .css {width:61px;} .activityMonitor {width:58px;} .dashboard {width:51px;} .quicktime {width:53px;} .scanner {width:74px;} 做完了? Ok, 现在到最精彩的部分了。为了恰当的显示,我们必须对每一个图片定义个 background-position。 这个background-position 必须一直有负值,因为我们的背景图片必须向左移动,来显示不同的图片。 我们必须让精灵里面的图片想左上角移动,因为那里是我们开始看图片的起点。那个角相当于 X轴的0px, [...]
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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
 
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