580 多个Loading 效果,炫酷!

本文分享了国外CSS专家利用纯CSS实现的500多个独特的Loading效果,通过简单的HTML结构和CSS代码展示,适合学习和应用CSS技巧。

今天来分享国外 CSS 大佬使用纯 CSS 制作的 580 多个 Loading 效果。网址:https://css-loaders.com/

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这些与效果的 HTML 结构都很简单,只需一行:

<div class="loader"></div>

想要哪个效果,直接点击就可以复制其 CSS 代码,例如:

/* HTML: <div class="loader"></div> */
.loader {
  width: 40px;
  aspect-ratio: 1;
  background: #25b09b;
  clip-path: polygon(0 0,100% 0,100% 100%);
  animation: l2 2s infinite cubic-bezier(0.3,1,0,1);
}
@keyframes l2 {
  25%  {clip-path: polygon(0    0,100% 0   ,0 100%)}
  50%  {clip-path: polygon(0    0,100% 100%,0 100%)}
  75%  {clip-path: polygon(100% 0,100% 100%,0 100%)}
  100% {clip-path: polygon(100% 0,100% 100%,0 0   )}
}

这里使用 clip-path 属性定义一个多边形裁剪路径,形状是一个从左上角到右下角的三角形。然后,使用动画关键帧@keyframes定义了一个名为"l2"的动画,在动画的关键帧定义中,根据时间的百分比,通过不断改变clip-path属性的值来实现裁剪路径的变化:

  • 25%时,裁剪路径为从左上角到右下角的直线

  • 50%时,裁剪路径为从左上角到右下角的对角线

  • 75%时,裁剪路径为从右上角到右下角的直线

  • 100%时,裁剪路径为从右上角到右下角的对角线

这样就实现了一个简单的 Loading 效果。

我们不仅可以直接使用这些 Loading 效果,还可以通过这些 Loading 效果的 CSS 代码来学习 CSS。

【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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