Polymer2.0 iron-flex-layout

本文介绍了一个使用Polymer框架创建的自定义HTML元素,该元素可以实现视频列表的自适应布局。根据视频数量的不同,组件能够调整每个视频的大小和布局,确保在不同屏幕尺寸上都能提供良好的观看体验。
<link rel="import" href="../../bower_components/polymer/polymer-element.html">
<link rel="import" href="../../bower_components/iron-flex-layout/iron-flex-layout-classes.html">
<dom-module id="my-video">
    <template>
        <custom-style>
            <style is="custom-style" include="iron-flex">
                #container{
                    width: var(--video-container-width,100vw);
                    height: var(--video-container-height, 56.25vw);
                }
                #container > div{
                    box-sizing: border-box;
                    padding: 10px;
                }
            </style>
        </custom-style>
        <section id="container" class$="layout horizontal wrap around-justified [[alignV]] ">
            <dom-repeat items="[[videoList]]" >
                <template>
                    <!--替换成视频-->
                    <div style$="[[style]]">
                        <img src="" alt="video-content" style="width: 100%; height: 100%;">
                    </div>
                </template>
            </dom-repeat>
        </section>
    </template>
    <script>
        class MyVideo extends Polymer.Element {
            static get is()
            {
                return 'my-video';
            }

            static get properties()
            {
                return {
                    videoList: Array,
                    alignV: String
                }
            }

            static get observers()
            {
                return [
                    'videoListChanged(videoList)'
                ]
            }

            videoListChanged(videos){
                this.initVideoView(videos.length)
            }
            initVideoView(len){
                if(len == 3 || len > 4){
                    this.style=  "width: 33.3333%; height:33.3333%;"
                }else if(len == 2 || len == 4){
                    this.style = "width: 50%; height:50%;"
                }
                else{
                    this.style = "width: 100%; height:100%;"
                }
                if(len < 7) this.alignV = 'center-aligned';
                else this.alignV = null;
            }
        }

        customElements.define(MyVideo.is, MyVideo);
    </script>
</dom-module>

<style>
      html, body{
        margin: 0;
        padding: 0;
     }
</style>
<my-video video-list='[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]'></my-video>

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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