sass实战演练03 - 响应式处理(1):变量模板、mixin实战用法

深入前端领域,解析Sass的多列布局实现方法 本文旨在帮助前端开发者理解并掌握使用Sass实现多列布局的各种技术和方法。我们将覆盖从基础到进阶的内容,包括变量、Mixin、函数等Sass特性的应用,以及如何构建响应式的网格系统。文章将从Sass基础开始,逐步深入到多列布局的实现原理和具体方法,最后通过实际案例展示如何应用这些技术。Sass:一种CSS预处理器,扩展了CSS的功能,增加了变量、嵌套规则、Mixin等特性多列布局:将页面内容划分为多个垂直列的布局方式网格系统:用于创建页面布局的结构化框架Sass。 阅读详情

css3的@media属性
@media mediatype and|not|only(media feature){
//…
}

举个栗子:
@media screen and (max-width:480px){
h1{color:red;}
}
当屏幕宽度小于480px的时候生效

换成sass写法
这里我们要借助@mixin
首先我们要定义不同的屏幕尺寸(使用变量)
xs:′screenand(max−width:480px)′;//手机屏幕sm:’screen and (max-width:750px)’; //pad屏幕
md:′screenand(max−width:970px)′;//中等屏幕lg:’screen and (max-width:1170px)’; //大屏幕

1.在vars.scss文件中定义好变量:

$blue-font:#1b85ff;

$gray-border:solid 1px gray;

/*字体大小和文字颜色*/
$title-font-size:48px;
$title-font-color:#666;

$xs:'screen and (max-width:480px)';    //手机屏幕
$sm:'screen and (max-width:750px)';    //pad屏幕
$md:'screen and (max-width:970px)';    //中等屏幕
$lg:'screen and (max-width:1170px)'; //大屏幕

2.写@mixin
我们项目中是单独的mixin.scss文件:

@mixin media-xs(){
  $title-font-color:red;
  $title-font-size:36px;  //重新设置了变量的值,这个值修改不能写到@media里面
  @media #{$xs} {
    h1:first-child{ //大标题
      color: $title-font-color;
      font-size: $title-font-size;
    };
  }
}

3.index.css中使用

 @include  media-xs;

4.最后用gulp编译的文件index.css:

@charset "UTF-8";
* {
  margin: 0;
  padding: 0;
  font-size: 14px; }

/*字体大小和文字颜色*/
.container div {
  text-align: center; }
  .container div h1 {
    font-size: 24px;
    color: #999999; }
  .container div h1:first-child {
    color: #666;
    font-size: 48px; }
  @media screen and (max-width: 480px) {
    .container div h1:first-child {
      color: red;
      font-size: 36px; } }

.container .searchdiv input {
  height: 40px;
  width: 60%;
  border: solid 1px gray; }

.container .searchdiv button {
  height: 40px;
  width: 60px;
  border: solid 1px gray; }

预览效果:
屏幕宽度小于 480px,大标题字体为36,颜色为红色
这里写图片描述

前端 Sass 网格布局的使用方法 现代前端开发中,网格布局是实现复杂页面结构的“万能钥匙”,但原生CSS网格的重复代码(如多设备适配的列数调整)常让开发者头疼。本文聚焦“如何用Sass优化网格布局开发流程”,覆盖基础概念、Sass语法与网格的结合技巧,以及实际项目中的落地方法。本文从“为什么需要Sass+网格”出发,用生活化案例解释核心概念,再通过代码示例演示Sass如何简化网格配置,最后结合实战项目展示完整开发流程。Sass:CSS预处理器(“CSS的增强版”),支持变量、嵌套、混合器等高级语法。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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