《无懈可击的web设计II》读书笔记

本文介绍了一系列前端开发技巧,包括使用绝对定位实现元素脱离文档流、border-radius制作圆角、rgba颜色提升视觉效果、响应式布局策略及浮动管理等,旨在帮助开发者解决实际问题。

1、 使用absolute定位让块脱离标准文档流

脱离文档流以后可能会出现 块的重叠

一:这是个bug,用浮动代替absolute定位

二:可以利用者特性做覆盖层

例如浮动在图片下方的图片简介

使用z-index把原本因absolute之后在其他块上方的块变成背景,例子中的价格百分比的数据可视化(那样的设计还是很人性化滴)


2、 用border-radius做圆角

原始的方法:

固定宽度或者高度,用两个div嵌套完成

宽度高度都不固定,用四个div嵌套,四张角的图片完成


支持border-radius的浏览器中

-webkit-border-radius:

-moz-border-radius: 

-webkit-border-bottom-left-radius:

-moz-border-radius-bottomleft:


3、 使用rgba颜色

主要强调使用alpha值,使用透明度使得文字或者阴影更好的和背景融合,有时候可以减少例如hover要重新设定颜色的麻烦,直接设置hover透明度改变即有hover颜色变化的效果。box-shadow也可以使用rgba颜色,让阴影与北京融合效果更好。


4、 网站没必要在所有浏览器中看起来都一样

渐进式增强

在支持的浏览器里面看起来好看

在不支持的浏览器里面看起来不乱

再更低版本浏览器里面直接别给css,一个没有样式的页面好过一个样式混乱的页面

做一个高傲的web设计员,给那些墨守成规的,还在用ie5 ie6的用户一点提示,一点警告,别打dota了..赶快去换浏览器吧...


5、 浮动管理

master.css 

.group:after {

content:".";

display:block;

height:0;

clear:both:

visibility:hidden;

}

ie.css

/* IE6 */

* html .group{

height:1%;

}

/* IE7 */

*:first-child+html .group{

min-height:1px;

}



一个自己css框架的代码结构:

framework

css

ie.css //处理IEbug的代码分出来,面得代码里都见到感觉恶心

master.css //包含网站设计的所有样式

reset.css //重新设计浏览器为html元素默认设置的显示样式,例如list-style:none;

screen.css //按顺序@import reset.css master.css ie.css

img

img1.jpg

img2.jpg

index.html


6、 浮动的网格

使用em替代px(换算)

max-width的使用


7、 使用点jquery

内容概要:本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记,系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法;详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制,以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术;深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤;在路由部分,涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署(接口池与全局池)、NAT转换(静态与动态)、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置,并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用;最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群:具备一定网络基础知识,从网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员,以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标:①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能,提升实际操作能力;②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试;③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑,为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议:此笔记以实用配置为主,建议结合模拟器(如eNSP或Packet Tracer)动手实践每一条命令,对照拓扑理解数据流向,重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节,并注意不同设备型号间的命令差异。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多旋翼无人机组合导航系统,重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现,利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波(EKF)作为核心融合算法,整合GPS、IMU(惯性测量单元)、里程计和电子罗盘等多种传感器数据,提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下,通过IMU惯导数据辅助导航,实现连续可靠的位姿估计。同时,文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现,涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节,体现了较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从无人机导航、智能控制、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应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计;②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现;③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与理论推导同步学习,重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理,并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
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