用Flexboxgrid和Jribbble创建Dribbble的展示网格

jribbble.com:jquery.jribbble 的演示页面 是一个用于访问 api 的 jQuery 插件。 在职的 JavaScript 该网站使用 Jribbble。 它有一个 jQuery 依赖项,将与它一起安装。 bower install CSS/SCSS 这使用node-sass ,全局安装: npm install -g node-sass 并使用 Make 命令观察 scss 更改 make css 立即下载

使用网格构建已经成为前端开发人员的日常需求。网格不仅在设计中提供了节奏感和一致性,而且当使用众所周知的网格结构时,它为跨团队工作提供了一种简单的集体设计语言。

 

FLUBBOXGRID是一个新的框架,它允许您将网格系统的可预测性和通用语言结构与FrasBox的灵活性和简单性相结合。今天,我们将通过使用FaskBox网格的基本知识,并使用它来构建一个简单的DRBOBLY饲料组合页面。让我们开始吧!

开始使用FraceBox网格CSS

开始Flexboxgrid的第一步是抓住CSS。为了发展,使用未缩小的版本。

接下来,让我们来谈谈Flexboxgrid搭建买国画网页面时是如何工作的。文档完全包含在FrimbxGrID.com的主页上,但我们将浏览高点。

响应式列

FLUBBOXGRID是为了支持四个主断点而建立的,可以任意命名以避免像素特定的断点维护问题。这些断点是手、膝、书桌和墙壁,命名为手、膝、桌和墙视口宽度(即:设备可能发现自身)。列类本身是这样构造的:

1

2

3

column-[number]--[breakpoint]

column-4--hand

column-auto--wall

FLUBBOXGRID是一个十二列网格,并使用百分比为基础的列结合功率Frasbox的岩石固体网格。

 

注意:FraceBox的浏览器支持仍然不完整;Flexboxgrid不应该依赖于需要完全跨浏览器实现的项目。

 

示例行

 

直接从文档中看到,使用FraceBox网格的示例行的标记看起来像这样:

<div class="row">

    <div class="column-12--hand

                column-8--lap

                column-6--desk

                column-4--wall">

        <div class="box">Responsive</div>

    </div>

</div>

自动列

 

在每个断点处都有一个“自动”列宽度。这与传统的宽度不同:自动规则。FrasBox将自动填充行,即使大小有多少列,不管行中是否有多少列。

<div class="row">

    <div class="column-auto--hand">

        <div class="box">auto</div>

    </div>

    <div class="column-auto--hand">

        <div class="box">auto</div>

    </div>

    <div class="column-auto--hand">

        <div class="box">auto</div>

    </div>

</div>

对准

 

可以使用FraceBox网格进行更多的操作,包括水平地排列行的列:

<div class="row start"></div>

 

<div class="row center"></div>

 

<div class="row end"></div>

以及垂直排列的:

1

2

3

4

5

<div class="row top"></div>

 

<div class="row middle"></div>

 

<div class="row bottom"></div>

FLUBBOXGRID还利用FrasBox的简单重新排序技术和动态间距选项,但现在我们将向前迈进,创造我们的运输机网格!

 

 

 

盘旋的格子

 

我们将从一个简单的空HTML文档开始,包括jQuery和规范化。随意使用HTML5样板工具,比如AcimiZr工具,但是对于这个项目,我们将继续关注你需要自己编写的JavaScript、HTML和CSS。

<!doctype html>

<html>

<head>

    <link rel="stylesheet" href="css/normalize.css">

    <link rel="stylesheet" href="css/flexboxgrid.css">

    <link rel="stylesheet" href="css/style.css">

</head>

<body>

    <script src="http://code.jquery.com/jquery-1.10.1.min.js"></script>

    <script src="js/script.js"></script>

</body>

</html>

从这里,我们将构建我们想要使用的HTML的结构,然后我们将用可移动的API来勾结所有的东西。

 

我们的网格标记

 

首先,假设我们想要建立一个网格,它每水平行至少有两个块,在墙壁断点处每行移动多达六个块。以下是我们如何做到这一点:

 

  <div class="row">

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall"></div>

</div>

column-6--hand指定在手断点(对于手持的设备),每个块将填充十二列中的六个。因此,我们将能够在这一点上在我们的布局的一排上安装两个可拖动的缩略图。

 

在搭接断点处,柱状-4圈规定每一块将是四列宽,因此我们将能够适应三行一行。

 

动态标记

假设我们想要使网格更加动态化。下面是一个使用自动宽度和可变宽度的网格行的例子。

<div class="row">

    <div class="column-6--hand column-3--lap column-2--desk column-auto--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-3--lap column-4--desk column-auto--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-3--lap column-3--desk column-auto--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-3--lap column-3--desk column-auto--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-6--lap column-5--desk column-auto--wall"></div>

    <div class="column-6--hand column-6--lap column-7--desk column-12--wall"></div>

</div>

注意:在墙壁断点中,我们实际上有一个五的网格,在没有自定义类的情况下,十二列网格系统通常是不可能的,因为十二不能被五整除。然而,利用FRACKBOX,可以很容易地自动计算列宽度。

 

 

Jribbble

 

现在我们有了网格结构,让我们编写必要的代码来引入我们的内容。我们将使用jQuery插件jLable。您可以从GITHUB获取源代码。JRANBLE将使它非常容易从运球中投篮。

 

在一个单独的JS文件中,或者在Script .js的顶部包含jLable。在下面的代码中,这个代码会带来你想要的投篮。

(function(){

    var playerId = "envato";

    $.jribbble.getShotsByPlayerId(playerId, function(data){

        var shots = data.shots;

        var h = '';

        $(shots).each(function(i, shot){

            h += '<div class="column-6--hand column-4--lap column-3--desk column-2--wall">';

            h += '<a href="' + shot.url + '"><img src="' + shot.image_teaser_url + '"></a>';

            h += '</div>';

        });

        $('.dribbble-shots').html(h);

    });

}());

 

我们首先将代码封装在一个立即调用的函数表达式中,这确保了我们保护JavaScript范围。接下来,我们设置我们的球员ID,然后我们使用jPLANLLE来投篮。一旦我们有了自己的镜头,我们就可以通过遍历每一个镜头来创建HTML,并用HTML来填充一个元素。

 

我们的HTML结构应该是这样的:

<!doctype html>

<html>

<head>

    <link href='http://fonts.googleapis.com/css?family=Maven+Pro' rel='stylesheet' type='text/css'>

    <link rel="stylesheet" href="css/normalize.css">

    <link rel="stylesheet" href="css/flexboxgrid.css">

    <link rel="stylesheet" href="css/style.css">

</head>

<body>

 

    <div class="container">

        <h1>My Dribbble Shots</h1>

        <div class="row center dribbble-shots">

        </div>

    </div>

 

    <script src="http://code.jquery.com/jquery-1.10.1.min.js"></script>

    <script src="js/script.js"></script>

</body>

</html>

注意我们已经包含了GOOGLE字体。

最小样式

下一步 ,我们将提供一些最小的样式在文件 style.css:

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

body {

    font-family: 'Maven Pro', sans-serif;

    background-color: #f1faff;

}

h1 {

    font-weight: 400;

}

*[class^=column] {

    /*max-height: 100px;*/

    overflow: hidden;

    margin-bottom: 12px;

}

*[class^=column] img {

    width: 100%;

}

 

.container {

    width: 80%;

    margin: 0 auto;

    position: relative;

    padding-top: 100px;

}

 

a {

    display: block;

    opacity: 0.9;

}

 

a:hover {

    opacity: 1;

}

您的最后的作品如下图:

网站模板下载结论:

FLUBBOXGrid提供了一种非常灵活的网格解决方案,它允许对间隔、大小、显示甚至元素的顺序进行一些非常有趣的控制。当结合引人注目的内容时,Flexboxgrid允许您轻松地使用网格之前复杂得多的内容。

基于Flexbox布局的现代CSS框架Flexboxgrid.zip FlexboxgridFlexboxgrid 是基于 Flexbox 布局的现代 CSS 框架。安装npmnpm i flexboxgrid --savebowerbower install flexboxgridcdnCDNJS<link rel="stylesheet" href="//cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/flexboxgrid/6.3.1/flexboxgrid.min.css" type="text/css" >css发展产品 标签:Flexboxgrid  CSS框架 立即下载

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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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Probability and Statistics - 4th edition

如何使用Flexbox和CSS Grid,实现高效布局

在现代网页设计时代,使用Flexbox和CSS Grid来对齐元素,变得相对容易起来。

葡萄城技术团队博客 3121

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

Flexbox和Grid有什么区别?

flexbox和grid(网格)之间有很多相似之处,首先是它们用于布局,并且比之前的任何布局技术都强大得多。它们可以拉伸和收缩,它们可以使DIV居中,它们可以重新排序,它们可以对齐物体......有很多布局情况可以使用任何一种来做我们需要做的事情,以及很多情况哪一个比另一个更适合。让我们关注差异而不是相似之处:Flexbox可以选择包装。 如果我们允许flex容器换行,当flex项填充一行时,它们...

weixin_33898876的博客 1408

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

Grid vs Flexbox:哪个更好?

这个话题已经争论了很多次,哪个更好? 对您的网站布局和内容使用Grid(网格)系统还是Flexbox?让我们深入了解两者之间的主要区别以及何时使用它们。 Grid用于二维布局,Flexbox用于一维布局。 网格布局——二维 网格布局(即Bootstrap或CSS网格)用于二维布局。这意味着什么?这意味着,如果您要同时创建包含行和列的布局,请使用网格系统。 对于布局将包含页面内容的页面容器来说,这是一个完美的解决方案。 Flexbox ——一维 将Flexbox用于一维布局,这意味着内容会沿一个方向(水

前端全栈开发者 1079

flexbox 与 grid 比较

两者各有优势,下面是一个简单比较。 Flexbox 是一维布局,grid 是二维布局。 如果你关注内容在屏幕上的位置,那么 grid 适合你。 如果你的重点在于内容流,那么使用 flexbox 更合适。 浏览器支持上面 flexbox 更好一些。 https://webdesign.tutsplus.com/articles/flexbox-vs-css-grid-which-...

纠缠AI的亮子 501

CSS 弹性盒子flexbox和grid布局

一.弹性盒子flexbox 1.简介 CSS3 弹性盒( Flexible Box 或 flexbox),是一种当页面需要适应不同的屏幕大小以及设备类型时确保元素拥有恰当的行为的布局方式。引入弹性盒布局模型的目的是提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列、对齐和分配空白空间。 2.组成 弹性盒子由弹性容器(Flex container)和弹性子元素(Flex item)组成。 弹性容器通过设置 display 属性的值为 flex 或 inline-flex将其定义为弹性容器。 弹性容器内包含了

qq_40891322的博客 1038

Grid box(网格式布局)

1.基础设置: display: grid; /* grid可以嵌套使用 */ grid-auto-rows: minmax(100px,auto);/* minmax(最小高度 最大高度) 可以设置为auto*/ /* grid-auto-rows: 300px;行高 */ grid-template-columns: 1fr 1fr;/*设置列宽*/ /* grid-template-colum

weixin_52387684的博客 1601
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halotech
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