bootstrap菜单、按钮及导航学习笔记5-3

本文介绍如何在Bootstrap框架中使用下拉分隔线来组织下拉菜单的不同部分,通过添加带有divider类的<li>元素实现。示例代码展示了具体的实现方式。

在Bootstrap框架中的下拉菜单还提供了下拉分隔线,假设下拉菜单有两个组,那么组与组之间可以通过添加一个空的<li>,并且给这

个<li>添加类名“divider”来实现添加下拉分隔线的功能。对应的样式代码:

/*源码bootstrap.css文件第3034行~第3039行*/

.dropdown-menu .divider {
  height: 1px;
  margin: 9px 0;
  overflow: hidden;
  background-color: #e5e5e5;
}

效果如下:



<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
<title>下拉分隔线</title>
<link rel="stylesheet" href="//maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.2.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="style.css">
</head>

<body>
 <div class="dropdown">
  <button class="btn btn-default dropdown-toggle" type="button" id="dropdownMenu1" data-toggle="dropdown">
    下拉菜单
    <span class="caret"></span>
  </button>
  <ul class="dropdown-menu" role="menu" aria-labelledby="dropdownMenu1">
    <li role="presentation"><a role="menuitem" tabindex="-1" href="#">下拉菜单项</a></li>
    <li role="presentation"><a role="menuitem" tabindex="-1" href="#">下拉菜单项</a></li>
    <li role="presentation"><a role="menuitem" tabindex="-1" href="#">下拉菜单项</a></li>
    <li role="presentation" class="divider"></li>
    <li role="presentation"><a role="menuitem" tabindex="-1" href="#">下拉菜单项</a></li>
  </ul>
</div> 
  <script src="http://libs.baidu.com/jquery/1.9.0/jquery.js"></script>
  <script src="//maxcdn.bootstrapcdn.com/bootstrap/3.2.0/js/bootstrap.min.js"></script> 
</body>
</html>


【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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