纯HTML+CSS打造轮播图

前端开发:从零打造轮播图组件 通过本文的介绍,我们详细阐述了如何使用 HTML、CSS 和 JavaScript 开发一个功能丰富的轮播图组件。从需求分析出发,确定了组件的基本功能、交互功能和其他功能;通过技术选型,选择了合适的技术栈来实现组件;在代码实现部分,给出了具体的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码,并对代码进行了详细的解释;在性能优化部分,介绍了图片懒加载、节流与防抖、硬件加速等优化方法;在功能扩展部分,实现了无限循环、触摸滑动和响应式布局等功能;最后,讨论了兼容性与跨平台支持的问题。 阅读详情

本文介绍了如何利用纯HTML+CSS技术,不写一句js代码如何打造轮播图的方法

话不多说,先看效果:

效果图:

代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>CSS3仿JS轮播图</title>
    <link rel="stylesheet" href="lbimage.css"/>
</head>
<body>
    <div class="photo" id="photo">
        <!--//1-->
        <input type="radio" name="btn" id="img1" checked/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img1.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img6" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img2" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <!--//2-->
        <input type="radio" name="btn" id="img2"/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img2.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img1" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img3" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <!--//3-->
        <input type="radio" name="btn" id="img3"/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img3.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img2" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img4" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <!--//4-->
        <input type="radio" name="btn" id="img4"/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img4.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img3" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img5" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <!--//5-->
        <input type="radio" name="btn" id="img5"/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img5.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img4" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img6" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <!--//6-->
        <input type="radio" name="btn" id="img6"/>
        <div class="control">
            <div class="image"><img src="images/img6.jpg"/></div>
            <div class="nav">
                <label for="img5" class="up leftjianbian"><</label>
                <label for="img1" class="down rightjianbian">></label>
            </div>
        </div>
        <div class="dots">
            <label for="img1" class="dot" id="dot1"></label>
            <label for="img2" class="dot" id="dot2"></label>
            <label for="img3" class="dot" id="dot3"></label>
            <label for="img4" class="dot" id="dot4"></label>
            <label for="img5" class="dot" id="dot5"></label>
            <label for="img6" class="dot" id="dot6"></label>
        </div>
    </div>
</body>
</html>
css部分:
@charset "utf-8";
body{
    background-image: url("images/bbbefb51f8198618b654e23e48ed2e738ad4e69a.jpg");
    background-size: cover;
}
img{
    width: 850px;
    height: 500px;
}
.photo{
    width: 900px;
    height: 550px;
    border: 1px solid #555555;
    margin: auto auto;
    position: relative;
    background: #ffffff;
    box-shadow: 0 10px 80px rgba(0,0,0,.6)
}
.photo input{
    display: none;
}
.image{
    position: absolute;
    top: 0px;
    left: 0px;
    width: 800px;
    height: 450px;
    margin: 25px 25px;
    transform: scale(0);
    opacity: 0;
    transition: all 0.7s;
}
.image img{

}
.nav label{
    width: 150px;
    height: 500px;
    margin: 25px 25px;
    position: absolute;
    z-index: 10;
    opacity: 0;
    display: none;
    cursor: pointer;
    transition: opacity 0.2s;
    color: #ffffff;
    font-size: 50px;
    line-height: 450px;
    text-align: center;
    text-shadow: 0 0 15px #555555);
}
.leftjianbian{
    background: linear-gradient(right , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -o-linear-gradient(right , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -ms-linear-gradient(right , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -moz-linear-gradient(right , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -webkit-linear-gradient(right , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
}
.rightjianbian{
    background: linear-gradient(left , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -o-linear-gradient(left , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -ms-linear-gradient(left , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -moz-linear-gradient(left , rgba(250, 242, 239,0) 1% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
    background: -webkit-linear-gradient(left , rgba(250, 242, 239,0) 10% , rgba(158, 148, 166,0.5) 100%);
}
.image:hover + .nav label{
    opacity: 0.5;
}
.nav label:hover{
    opacity: 1;
}
.nav .down{
    right: 0;
}
input:checked + .control .image{
    opacity: 1;
    transform: scale(1);
    transition: all 1s;
}
input:checked + .control .nav label{
    display: block;
}
.dots{
    width:100%;
    height: 20px;
    position: absolute;
    bottom: 30px;
    text-align: center;
}
.dot{
    width: 10px;
    height: 10px;
    margin: 0px 5px;
    border-radius: 50%;
    position: relative;
    display: inline-block;
    background: rgba(0,0,0,0.3);
}
input#img1:checked ~ .dots label#dot1,
input#img2:checked ~ .dots label#dot2,
input#img3:checked ~ .dots label#dot3,
input#img4:checked ~ .dots label#dot4,
input#img5:checked ~ .dots label#dot5,
input#img6:checked ~ .dots label#dot6{
    background: rgba(0,0,0,0.7);
}


前端必备技能——轮播图(原生代码+插件) 今天咱就是让你不仅自己能写出轮播图代码,还能用插件插入轮播图 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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