CSS打造圆角效果

本文介绍了一种使用CSS实现圆角效果的方法,通过设置不同高度和边距的块元素堆叠来模拟圆角形状,避免使用图片,简化网页加载。
CSS打造圆角效果
2010-11-26 13:22

一直都希望是通过CSS来实现圆角的效果,而不是通过图片来做,找了很久,这个方法还比较简单,代码也不至于那么多

<html>
<title>test圆角</title>
<style>
#xsnazzy p {margin:0 10px; letter-spacing:1px; padding:0;padding-bottom:0.5em;}
#xsnazzy {background: transparent; margin:25px 1em 100px 1em;}
.xtop, .xbottom {display:block; background:transparent; font-size:1px;}

/*粉红色的地方是实现圆角的关键*/
.xb1, .xb2, .xb3, .xb4 {display:block; overflow:hidden;}
.xb1, .xb2, .xb3 {height:1px;}
.xb2, .xb3, .xb4 {background:#ccc; border-left:1px solid #08c; border-right:1px solid #08c;}
.xb1 {margin:0 5px; background:#08c;}
.xb2 {margin:0 3px; border-width:0 2px;}
.xb3 {margin:0 2px;}
.xb4 {height:2px; margin:0 1px;}
.xboxcontent {display:block; background:#ccc; border:0 solid #08c; border-width:0 1px;}
</style>
<body>

<div id="xsnazzy">
<b class="xtop"><b class="xb1"></b><b class="xb2"></b><b class="xb3"></b><b class="xb4"></b></b>
<div class="xboxcontent">

<p>Based on Nifty Corners By Alessandro Fulciniti<br />http://pro.html.it/esempio/nifty/</p>

<h2>Rounded borders without images</h2>
<p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit, sed diam nonummy nibh
euismod tincidunt ut laoreet dolore magna aliquam erat volutpat. Ut wisi enim
ad minim veniam, quis nostrud exerci tation ullamcorper suscipit lobortis nisl
ut aliquip ex ea commodo consequat.</p>
<p>Duis autem vel eum iriure dolor in hendrerit
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luptatum zzril delenit augue duis dolore te feugait nulla facilisi.</p>
</div>
<b class="xbottom"><b class="xb4"></b><b class="xb3"></b><b class="xb2"></b><b class="xb1"></b></b>
</div>
<br class="clear" />
</body>

<html>

关键的地方就是其中标注的部分,研究了半天其实CSS实现的圆角效果实际上是通过一个高为1px的块叠加而成的,类似于金字塔的

构造,通过设置每个元素的margin:xx 0;就可以达到在左右两端都同时进行缩进,不同的块缩进的像素不同就导致会在视觉上达到一种类似

曲线的效果,当然了,这个曲线的弧度需要自己去掌握。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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