Sass 技术和相关工具介绍

本文介绍了Sass作为CSS预处理器的功能与优势,包括变量、嵌套规则等特性,并通过实例展示了如何安装和使用Sass及Compass进行项目开发。

(欢迎访问:http://www.3body.tk/iblog/

Sass是一个建立在CSS上面的元语言(meta-language),相对于CSS来说,它能够使用更加整洁和结构化的语法来描述文档的样式。Sass提供了一个简单,优雅的CSS语法,同时还实现了很多方便管理样式表的特性。

安装Sass需要的工具

Linux 用户:
sudo apt-get install ruby1.9.1 

Sass是使用Ruby实现的,所以你必须安装Ruby环境。

sudo gem install sass 

Sass是CSS3的扩展, 增加了嵌套规则,变量,混入,选择器继承等等。

sudo gem install compass

Compass是一个开源CSS生成框架

Windows 用户:

对于windows用户,需要先安装Ruby gem 然后执行下面的命令:

gem install sass
gem install compass
MAC 用户:
gem install sass
gem install compass

使用compass创建一个工程

cd path/to/where-you-want-your-project 

定位到你想创建工程的目录,对于一个自定义的theme来说,一般是 sites/all/themes。

compass create project-name 

上面的命令会使用project-name 创建一个文件夹,并将你的工程安装到这个文件夹里。

自动监视并编译compass的改变

cd path/to/project
compass watch
// 或者使用下面的快捷写法
compass watch path/to/project

如果想手动编译,执行下面的命令:

compass compile [options]

这个命令的详细参数可以参考:

http://compass-style.org/help/tutorials/command-line/

http://compass-style.org/help/tutorials/production-css/

一些实用的Sass示例

sass中的变量

全部使用同样的颜色和宽度。Sass支持变量并支持对变量做数学运算。

.SCSS Syntax
$blue: #3bbfce;
$width: 100px;
.main{
  color: $blue;
  width: $width;
}

.footer {
  width: $width / 2;
}

上面的代码会输入下面的css:

.main{
  color: #3bbfce;
  width: 100px;
}

.footer {
  width: 50px;
}
Sass的嵌套机制

Sass可以对选择子进行嵌套使用,避免重复的定义。对于属性也同样可以使用。

.SCSS Syntax

#navigation #main-menu ul {
  background: #e5e5e5;
  border: 1px solid #e2e2e2;
  li {
    padding: 5px 10px 5px 10px;
    &:hover {
      background: #ccc;
        a {
      color: #fff;
    }
    }
    a {
    text-decoration: none;
    text-shadow: 1px 2px rgb(211, 200, 200);
  }
  }

}

上面的代码会输入下面的css:

#main-menu ul {
  background: #e5e5e5;
  border: 1px solid #e2e2e2;
}

#navigation #main-menu ul li {
  padding: 5px 10px 5px 10px;
}

#navigation #main-menu ul li:hover {
  background: #ccc;
}

#navigation #main-menu ul li:hover a {
  color: #fff;
}

#navigation #main-menu ul li a {
  text-decoration: none;
  text-shadow: 1px 2px #d3c8c8;
}
Sass中的混入

混入比变量更加有用,你可以重用整个CSS,属性或者选择子的代码段。甚至可以使用传入参数。

.SCSS Syntax

@mixin left($dist) {
  float: left;
  margin-left: $dist;
}

#data {
  @include left(10px);
}

上面的代码会输入下面的css:

#data {
  float: left;
  margin-left: 10px;
}

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内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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