关于reset.css的一些思考与探究

本文介绍了YUI提供的Reset CSS的作用及使用方法。通过重置浏览器默认样式,该方案有助于实现跨浏览器的一致显示效果。

项目多了,大家多会有自己积累的一些reset.css的经历或者自己改进的代码,其实初衷还是很简单的,达到复用重置浏览器的一些默认样式,实现跨浏览器兼容

 

1、最早关注的还是YUIReset CSS 

 

在线的压缩版本地址:http://yui.yahooapis.com/3.4.1/build/cssreset/cssreset-min.css

 

直接上代码吧:

 

body,div,dl,dt,dd,ul,ol,li,h1,h2,h3,h4,h5,h6,pre,form,fieldset,input,textarea,p,blockquote,th,td { 
	margin:0;
	padding:0;
}
table {
	border-collapse:collapse;
	border-spacing:0;
}
fieldset,img { 
	border:0;
}
address,caption,cite,code,dfn,em,strong,th,var {
	font-style:normal;
	font-weight:normal;
}
ol,ul {
	list-style:none;
}
caption,th {
	text-align:left;
}
h1,h2,h3,h4,h5,h6 {
	font-size:100%;
	font-weight:normal;
}
q:before,q:after {
	content:'';
}
abbr,acronym { border:0;
}
 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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