css学习笔记2---张孝祥视频

本文详细介绍了CSS中各种滤镜效果的应用方法及其参数设置,包括Alpha、BlendTrans、Blur等,并解释了如何通过CSS-P来精确控制网页元素的位置。此外还探讨了列表样式的配置选项。
Filter滤镜
参数:
Alpha(Opacity-? ,FinishOpacity=? ,Style=?,StartX=?,StartY=?(渐变透明效果的开始坐

标),FinishX,FinishY)
BlendTrans(Duration=?)
Blur(Add=?,Direction(值45的整数倍,0表示垂直向上),Strength)
Chroma(Color=(要过滤掉的某种颜色)
DropShadow(Color,Offx,OffY,Positive,)
FilpH FlipV Gray Invert Light(光源在物体上的投影效果) Xray
Glow(Color Strength (用于设置指定颜色边缘发光))
Mask(Color)在指定颜色上遮罩
RevealTrans(Duration,Transition)
Shadow(Color,Direction(45的整数倍))建立阴影效果
Wave(Add,Freq,LightStrength,Phase,Strength)波纹效果

位置:
位置属性就是指定元素的位置,它是CSS-P中的内容,CSS-P是CSS的一个扩展,它可用来控制任何网页元

素在浏览器文档窗口中的位置
Position(设置值:absolute relative static )
left ...

边缘:
margin(margin-top margin-right margin-bottom margin-left)
例如:P{margin:2em 4em}(表示上下边界距离外部2em ,左右则是4em,em表示当前自己的大小的位数)
padding(padding-top padding-right padding-bottom padding-left)用于设置元素边界与内部内容的

空隙大小
boder-width 用于设置元素边框的宽度(border-top-width ,border-right-width,border-bottom-

width,border-left-width)
boder-color与上一个类似
border-style 设置值:none dotted dashed solid double groove ridge inset outset
border(border-top ,border-right,border-bottom,border-left)
例如:A:active{border:thick double red}

列表:
list-style-type:
设置值:disc(实心圆),circle(空心圆),square(方块) ,decimal(阿拉伯数字),lower-roman(小写罗

马数字),upper-roman(大写罗马数字) none(无项目符号)
list-style-image
list-style-position:
设置值:inside ,outside
设置inside效果显示:
*主题1
这是主题内容
*主题2
设置outside
内容与星号对齐
list-style

其它属性:
Cursor:设置鼠标移动到某处光标的形状

样式规则的注释:不能嵌套
样式规则的继承:所有嵌套在某个HTML标签中的HTML标签都会继承外层标签设置的样式规则
样式规则的优先级:ID选择器>CLASS选择器>HTML标签选择器
内联样式表>嵌入样式表>链接样式表
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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