轮播图

本文详细介绍了如何使用HTML和CSS创建一个自动轮播图片的广告横幅,包括图片切换效果、导航点和左右箭头控制。通过相对定位和绝对定位的巧妙运用,实现了图片的无缝滚动和美观的用户交互界面。
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
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<title>无标题文档</title>
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body,ul,ol,li,img{margin:0;padding:0;list-style:none;}
#box{width:490px;height:170px;padding:5px;
	position: relative;border:1px solid #ccc;margin:100px auto 0;overflow:hidden;}
.ad{width:490px;height:170px;overflow:hidden;position:relative;}
#box img{width:490px;}
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	display: none;}
#arr span{ width:40px; height:40px; position:absolute; left:5px; top:50%; margin-top:-20px; background:#000; cursor:pointer; line-height:40px; text-align:center; font-weight:bold; font-family:'黑体'; font-size:30px; color:#fff; opacity:0.3; border:1px solid #fff;}
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	<div id="box" class="all">
	  <div class="ad">
	    <ul id="imgs">
	      <li><img src="images/1.jpg" /></li>
	      <li><img src="images/2.jpg" /></li>
	      <li><img src="images/3.jpg" /></li>
	      <li><img src="images/4.jpg" /></li>
	      <li><img src="images/5.jpg" /></li>
	    </ul>
	  </div>
		<div id="arr"><span id="left"><</span><span id="right">></span></div>
	</div>
</body>
</html>
<script>
	function $(id) {return document.getElementById(id)}
	var box = document.getElementById("box");
	box.onmouseover = function() {
		$("arr").style.display = "block";
	}
	box.onmouseout = function() {
		$("arr").style.display = "none";
	}

	$("right").onclick = function() {
		target -= 490;
	}
	$("left").onclick = function() {
		target += 490;
	}

	//缓动动画
	var leader = 0,target = 0;
	setInterval(function() {
		if(target >= 0)
		{
			target = 0;
		}
		else if(target <= -1960)
		{
			target = -1960;
		}
		leader = leader + (target - leader) / 10;
		$("imgs").style.left = leader + "px";
	},30)
</script>
【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型和改进思路。; 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。
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