CSS3 transform 简单使用

本文介绍并演示了CSS3中的transform属性的各种用法,包括旋转、倾斜、缩放和位移等基本变换,以及如何组合使用这些变换实现更复杂的动画效果。
/* firefox & webkit 浏览器中有效 */
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <style>
        div{
            background-color : #DEE4EE;
            color : #305999;
            width : 380px;
            height : 70px;
            line-height : 70px;
            font-weight : bold;
            text-align : center;
            margin : 50px auto;
        }
        
        .rotate{
            -webkit-transform:rotate(10deg);
            -moz-transform:rotate(10deg)
        }
        
        .skew{
            -webkit-transform:skew(40deg);
            -moz-transform:skew(40deg)
        }
        
        .scale{
            -webkit-transform:scale(1.5);
            -moz-transform:scale(1.5)
        }
        
        .translate{
            -webkit-transform:translate(-100px,-30px);
            -moz-transform:translate(-100px,-30px);
        }
        
        .animation {
            -webkit-transition : all 1s ease-in-out;
            -moz-transition : all 1s ease-in-out;
        }
        
        .multiple:hover {
            -webkit-transform : rotate(360deg) skew(-20deg) scale(3.0) translate(100px,0);
            -moz-transform : rotate(360deg) skew(-20deg) scale(3.0) translate(100px,0);
        }
    </style>
</head>
<body>
    <div>transform(base)</div>
    
    <div class="rotate">transform[旋转:rotate(10deg)]</div>
    
    <div class="skew">transform[倾斜:skew(40deg)]</div>
    
    <div class="scale">transform[缩放:scale(1.5)]</div>
    
    <div class="translate">transform[位移:translate(-100px,-30px)]</div>
    
    <div class="animation multiple">transform[animation]</div>
</body>
</html>

 [参考:http://www.daqianduan.com/css3-transform/]

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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