17、网页设计与功能实现:从样式定制到客户端功能添加

网页设计与功能实现:从样式定制到客户端功能添加

1. 网站基础设置与重置

在进行网站开发时,有时需要将工作区面板恢复到初始状态。可以从“Panels”菜单中,点击“Reset Workspace Layout”,让所有面板回到原始状态。之后,点击“View”,选择“Toolbars”,再点击“Dynamic Web Template”来关闭该工具栏。

完成一系列操作后,即便网站页面的内容创建和调整工作仍有很多,但此时已拥有一个多页面、自定义设计且具备完整导航功能的网站。所学到和运用的技术,可作为未来构建网站时文件夹架构和导航布局的基础。使用动态网页模板(Dynamic Web Template)和级联样式表(Cascading Style Sheets),能让网站更易于扩展、管理和维护。

若不继续进行下一个练习,可以从“Window”菜单中选择“Close All Pages”关闭所有打开的页面,然后退出开发工具。

2. 为替代媒体进行样式设计

级联样式表的一个显著优点是实现了内容与展示的分离。可以创建一个专门用于打印的样式表,并通过样式表链接中的媒体属性将其附加到主页面。具体操作步骤如下:
1. 打开之前创建的站点中的“Main.dwt”文件(若之前练习后该文件未关闭则无需再次打开)。
2. 在“Folder List”面板中,展开“Images”文件夹,右键点击“Main.css”,从上下文菜单中选择“Copy”,再次右键点击并选择“Paste”,此时“Images”文件夹中会粘贴一个名为“Main_copy(1).css”的文件副本。
3. 右键点击新创建的副本,从上下文菜单中选择“Rename”,将

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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