Css学习笔记(1)

本文深入解析CSS语法,从基本的元素选择器到复杂的派生选择器与类选择器,详细介绍了CSS选择器的使用方法及声明的构成,包括如何通过属性值使用属性选择器。同时,提供了实例演示,帮助读者快速上手CSS的样式控制。

1. Css语法简单,分2部分组成构成

    选择器 {声明1;声明2;...;声明n;}

2. 声明由1个属性和一个值构成

    如: {color: red}

3. 如果值为若干单词,需要加引号

    如: p {font-family: "sans serif"; }

4. 分组,可共享相同的声明,选择器以逗号分隔

    如: h1,h2,h3 {color: green}

5. 派生选择器,通过上下文方式定位

    如: div span {color: red}     # div元素内span元素的颜色为红色

6. 类选择器,以点号开始

    如: .start {color: red}  

        <div class='start'></div>

7. 属性选择器,根据元素所含属性选择,IE6以及一下版本不支持

    [title] {color: red}         #包含title属性的元素

    [title=www.jiani.info] {color: red}        #包含title属性且其值为www.jiani.info的元素

    [title~=jiani] {color: red}            #包含title属性且其值包含jiani,适用于空格分隔 

    <div title='hi jiani'></div>    

    [title |= jiani] {color: red}          #包含title属性且其值包含jiani,适用于'-'分隔

    <div title='jiani-site'></div>

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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