第15章 CSS文本样式[上]

本文详细介绍了如何使用CSS来设置文本样式,包括字体大小、字体系列等属性,并通过实例展示了如何定义字体文件并在段落中应用自定义字体。

index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-cn">
<head>
	<meta charset="utf-8">
	<title>CSS文本样式[上]</title>
	<link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css">
</head>
<body>

<p>这是html5</p>

</body>
</html>

 

style.css

@charset "utf-8";

body {
	/*font-size: 50px;*/
	/*font-variant: small-caps;*/
}

@font-face {
	font-family: 'abc';
	src: url('BrushScriptStd.otf');
}

p {
	font-size: 50px;
	/*font-size: xx-small;*/
	/*font-size: xx-large;*/
	/*font-size: smaller;*/
	/*font-size: larger;*/
	/*font-variant: small-caps;*/
	/*font-variant: normal;*/
	/*font-style: italic;*/
	/*font-style: oblique;*/
	/*font-weight: bold;*/
	/*font-weight: bolder;*/
	/*font-weight: lighter;*/
	/*font-weight: 600;*/
	/*font-family: 微软雅黑;*/
	/*font-family: 楷体1,微软雅黑1,宋体;*/
	/*font: small-caps  italic bold 50px 楷体 ;*/
	font-family: abc;
}

 

效果图:

 

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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