2D转换之旋转-rotate

本文详细介绍了如何在HTML和CSS中使用`transform:rotate()`属性实现图片的顺时针和逆时针旋转,重点讲解了旋转角度、默认旋转点以及hover效果中的应用。

<!DOCTYPE html>

<html lang="en">

<head>

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">

    <title>Document</title>

    <style>

        img {

            width: 500px;

            /* 顺时针旋转45度 */

            /* transform: rotate(45deg); */

            border-radius: 50%;

            border: 5px solid pink;

            /* 过渡写到本身上,谁做动画给谁加 */

            transition: all 0.5s;



 

        }

        img:hover {

            transform: rotate(360deg);

        }

    </style>

</head>

<body>

    <!-- 重点 -->

    <!-- 1:rotate里面跟度数,单位是deg

    2:角为正,顺时针,负时,为逆时针

    3;默认旋转点是元素的中心点 -->

    <img src="images/pic.jpg" alt="">

</body>

</html>

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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