css3 手写正方体实现3D旋转

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html:

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        </div>
        <div class="bg2">
            <div class="item">bg2</div>
        </div>
        <div class="bg3">
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        </div>
        <div class="bg4">
            <div class="item">bg4</div>
        </div>
    </div>

css:

.container {
	position: absolute;
	width: 0;
	height: 0;
	top: 50%;
	left: 50%;
	margin-left: -50px;
	margin-top: -50px;
	transform-style: preserve-3d;
	animation: moves 3.5s linear infinite;
}
.back,.prev {
	position: absolute;
	width: 100px;
	height: 100px;
	background-color: rgba(255, 0, 0, .5);
	/*border: 1px solid;*/
}
.prev {
	top: 0;
	transform: translateZ(100px);
}
.bg1,.bg2,.bg3,.bg4 {
	position: absolute;
	top: 0;
	background-color: transparent;
}
.bg1,.bg2 {
	width: 200px;
	height: 100px;
	transform: rotateY(90deg);	
}
.bg1 {
	transform: rotateY(90deg) translateZ(-100px);
}
.bg3,.bg4 {
	width: 100px;
	height: 200px;
	transform: rotateX(90deg) translateY(100px);
}
.bg3 {
	transform: rotateX(90deg) translateZ(100px) translateY(100px);
}
.item {
	background-color: rgba(0, 255, 255, .5);
	width: 100px;
	height: 100px;
	/*border: 1px solid;*/
}
.bg1>.item {
	background-color: rgba(0, 255, 0, .5);
}
.bg2>.item {
	background-color: rgba(0, 0, 255, .5);
}
.bg3>.item {
	background-color: rgba(255, 255, 0, .5);
}
@keyframes moves {
	0% {
		transform: rotateX(0deg) rotateY(0deg);
	}
	100% {
		transform: rotateX(360deg) rotateY(360deg);
	}
}
【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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