美工!我不得不说

本文针对前端设计中出现的问题进行了深入探讨,特别是在设计、画图、切图、转HTML及使用CSS和JavaScript等环节中遇到的实际难题。作者还分享了与美工合作的经验,并提出了对于前端设计流程的一些思考。

实在是非常非常的郁闷,美工,我真的不得不说。

缘于近期一个项目,找个2个美工,基本都是首页效果图设计得不错,其他页面稍次,但基本还能接收。等到转HTML了,开始问题一箩筐了:CSS不熟,DIV不熟,FRAMESET不懂,图切的不到位,无法实现...最后还只能自己搞了,更不能奢侈他们能做JS的动态交互了。

 

这里要讨论几个问题:

首先是美工的职责,美工到底要做多少东西?总结一下前端设计有以下一些步骤:

1、设计

2、画图

3、切图

4、转HTML

5、DIV+CSS

6、JS+CSS的Widgets(滚动公告,ToolTip等)

 

...剩下的就是跟后端动态代码的整合,至此整个Web前端才算完成。

 

设计:“你们要设计好啊,我按你们的设计画啊!”,囧

画图:“我是按你们的要求画的,你上面没说要画成什么样”,囧

切图:“怎么我的表格头是一个静态图片?!”“因为表格线无法做成样式”,囧

转HMTL:...算了,我自己来吧

DIV...

JS...

 

大家现在都热衷EXT,是否跟这有关呢?起码我就不用再“麻烦”美工了...

欢迎大家都来说说!

 

PS:听别人说原来还有一种人叫UI工程师,美工只负责画图,切图转HTML都是这些人搞的...

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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