Bootstrap学习笔记-栅格

本文通过实例演示了如何使用Bootstrap的栅格系统进行响应式布局设计。包括基本的列定义、列偏移、嵌套列及列排序等关键特性。

1.源码

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <script src="/js/jquery-1.12.3.min.js"></script>
    <link rel="stylesheet" href="//cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/css/bootstrap.min.css">
    <link rel="stylesheet" href="/css/jquery.bootgrid.min.css">
    <script src="//cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.5/js/bootstrap.min.js"></script>
    <script src="/js/jquery.bootgrid.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="/js/bootstrap-datetimepicker.min.js"></script>
    <link rel="stylesheet" href="/css/bootstrap-datetimepicker.min.css" type="text/css"></link>
    <title>Title</title>
    <style>
        .row{
            margin-bottom: 20px;
        }
        .row .row{
            margin-top: 10px;
            margin-bottom: 0px;
        }
        [class*="col-"]{
            padding-top: 15px;
            padding-bottom: 15px;
            background-color: #eee;
            background-color: rgba(86,61,124,.15);
            border: 1px solid #ddd;
            border: 1px solid rgba(86,61,124,.2);
        }
    </style>
</head>
<body>
    <!-- 栅格测试 -->
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
            <div class="col-md-1">col-md-1</div>
        </div>
        <div class="row">
            <div class="col-md-3">col-md-3</div>
            <div class="col-md-3">col-md-3</div>
            <div class="col-md-3">col-md-3</div>
        </div>

        <div class="row">
            <div class="col-md-3">col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3co
                l-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3col-md-3</div>
            <div class="col-md-3">col-md-3</div>
            <div class="col-md-3">col-md-3</div>
        </div>

        <div class="row">
            <!-- col-md-offset-4 偏移四个 -->
            <div class="col-md-4 col-md-offset-4">col-md-4</div>
        </div>

        <!--嵌套使用-->
        <div class="row">
            <div class="col-sm-9">
                one
                <div class="row">
                    <div class="col-xs-8">
                        first
                        <div class="col-xs-4">
                            two
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>

        <!--列的排序-->
        <div class="row">
            <div class="col-md-9 col-md-push-3">col-md-9</div>
            <div class="col-md-3 col-md-pull-9">col-md-3</div>
        </div>

    </div>
</body>
</html>

2.效果

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值