23、CSS文本布局:列、区域与排除的应用

CSS文本布局:列、区域与排除的应用

1. CSS列布局

在网页浏览中,我们会发现HTML文档多呈矩形。以往创建多列设计需结合HTML、JavaScript和CSS,较为复杂。而CSS列布局功能为我们提供了简单的解决方案。

1.1 指定列数和列间距

我们可以创建一个普通文本块,然后通过CSS让浏览器将其显示为两列或更多列。例如,要将文本块显示为四列且列间距为20像素,可使用以下代码:

<style>
div {
  column-count: 4;
  column-gap: 20px;
}
</style>
<div>
  <p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed 
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erat volutpat. Ut wisi enim ad minim veniam, quis nostrud exerci 
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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