设计中默认样式的强大威力

  默认样式,就是最原生态的样式。就像大家经常用的按钮或者蓝色有下划线的超链接。本文,潜行者m将从两个元素来讨论默认样式在设计中的应用。

  超链接的默认样式

  超链接的默认样式 超链接是网页中最常用最基础的元素,可以说是必不可少的。我们设置超链接,也是希望人们去点击,去使用它。那么我们拿什么让人们知道,这是一个超链接呢?你可以在旁边说,这里有个超链接,快来点击我。但是,当人们看到这几个字的时候,是需要思考的,实际情况下,人们是不想思考的。所以,我们设计的目的,就是让人们一看上去,就觉得这是一个可以点击的超链接。这里几个超链接,我分别为他们加上了样式,请看下图:

  请你告诉我,这里面究竟哪一个才是可以点击的超链接?很显然,第一个超链接是默认样式,这种蓝色下划线的样式,已经深入人心,任何一个经常上网的朋友,看到这个就知道它是一个可以点击的超链接。但是有个非常明显的问题,这种蓝色下划线的样式实在是太丑了。而且和我的设计风格不相似。那么,我们就可能会考虑后面三种。

  现在,我们的任务就变成了,如何让后面的这三个超链接,变得让人以为这是一个可以点击的超链接。这时,我们需要结合具体的文境来说。请看下面这张图,我已经把上面这三个超链接加入了文章中:

  这是比较常见的文章环境,当超链接在文章中时,我们就会发现一些东西。现在请你告诉我,这四个链接的位置以及究竟哪一个链接可以点击?很显然,第一个下划线的可以点击。然后红色、蓝色链接也可以轻易找到,但是黑色的却不见了。因为它的样式和文章的一样。

  当我们抛开第一个,请你再告诉我,究竟哪个是可以点击的超链接?很显然,是红色后面的蓝色超链接,因为蓝色是超链接的默认颜色,是标志性的颜色,所以我们会认为蓝色是可以点击超链接。如果排除蓝色链接,你还会点击什么?这时候,你会发现文中突然黑字里面出现了一个红色超链接。这是你的大脑会进行短暂的思考,这个红色超链接是什么,为什么别的都是黑色的,它是红色的?它是不是有特殊的功能,是不是可以点击?要不我把鼠标移动上去,看看吧。

  当我们把鼠标移动上去之后,发现鼠标变成了小手状,红色还变了色,而且还加了下划线。OK,这个就是可以点击的超链接了。

  至于黑色超链接,潜行者m就直接找不到了,碰巧鼠标移动到什么,可能会变成小手。但是一般人是无法注意到了。

  通过这个案例,我们可以分析出,超链接应当如何定义:

  尽可能的使用默认的蓝色,甚至加上下划线。如果与风格不符,请使用与其他文字差别较大的色彩来表示,这是一段与众不同的文字,它有特殊的含义。

  当鼠标移动上去的时候,请定义:hover,让其进行变色,并且加上下划线,因为这是一个超链接默认的样式,经过这样处理之后,能够让人深信不疑的认为这是一个超链接。

  如果你无法合理的配色或者你的作品无法使用多种色彩,请尝试让字体变大或者变小或者倾斜,让超链接变得与众不同,这样就会让人产生疑问。

  如果你无法比较合理的完成上面三条,请不要使用默认样式。

  按钮的默认样式

  按钮也是使用比较广泛的网页元素,通常用于表单提交,或者其他需要点击的地方。通常有以下三种形式的定义

  第一种就是默认情况下的,而第二种只是简单的个边框,使其去掉默认样式平面化,第三中则可以代表使用图片背景的自定义按钮。

  当你第一眼看到这三个按钮的时候,很显然,第一个是最想按钮,并且可以让人产生点击欲望的按钮。除了第一个之外的后面两个呢?这里需要注意一下,第三个是有一个变色处理的,当鼠标移动到上面,会变成这样:

  默认的按钮样式以及满足不了我们网站的风格,所以我们目前的任务,就是让后面两个按钮,变得像可以点击的按钮。我们主要来分析一下,为什么后面两个按钮不像前面那个可以点击的按钮,有什么特点和区别。

  1,外观要像一个按钮,其中第三个要比第二个更像按钮,因为它是圆角、椭圆形的,它要比直来直去的方框更容易给人以按钮的感觉。

  2,要有3d突出感,按钮是一个突出的东西,给人一种3d突出的感觉更让人容易相信这是一个可以点击的按钮,例如淘宝购买按钮

  可以通过添加阴影或者渐变等,制造这种突出的效果。

  3,要有变换特效,及时的和浏览者沟通,告诉他们,这是一个可以点击的按钮。

  4,如果你的设计,无法很好的完成上面说的三点,请使用默认样式。

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 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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值