猿型库:Axure小练习之商品对比\关注\购物车

本文介绍了如何使用Axure模拟电商网站中的商品对比、关注和加入购物车功能。通过需求分析和原型设计,详细讲解了每个功能的交互逻辑,包括鼠标移入和移出时的样式变化。并提供了交互设计步骤,帮助读者掌握Axure的使用技巧。

为了方便用选购商品,现在的电商网站,通常都会有对比、关注、加入购物车这三个功能。

我们以京东商城为例,看看如何通过Axure实现这三个功能。

 

 

效果预览:http://www.axurestudy.cn/pr/index.html

【需求分析】

通过我们对京东商城的观察,得出如下需求:

 

1、当鼠标移入“ 对比 ”框的时候,文字和边框变成红色,当鼠标移出的时候,恢复默认样式黑色;

2、当鼠标移入“ 关注 ”框的时候,关注和边框变成红色,并且黑色的心型图标向上滑动,切换为红色,当鼠标移出的时候,回复默认样式;

3、当鼠标移入“ 加入购物车 ”框的时候,边框变成红色,移出以后,边框颜色恢复为黑色;

【原型设计】

1、先往画布放置宝贝图片、价格、名称、评价数量等元件,这里请各位同学自己完成,小猿不做赘述;

2、制作对比框:拖入两个矩形,调整尺寸为一大一小,在大的矩形里面录入文字 “ 对比 ”;

3、制作关注框:拖入两个矩形,调整为一大一小,对于小的矩形框,点击右键,在弹出菜单里面点 “ 选择形状 ”,然后选择心形,就可以把矩形

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模线性化,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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