使用jq实现瀑布流闭包-1

本文介绍了一种改进的瀑布流布局实现方法,通过调整图片位置和窗口尺寸的变化来达到更好的视觉效果。作者详细解释了实现原理,并提供了一个具体的例子来说明如何计算每个元素的位置。

瀑布流是一种比较常见的网页排布,多用于产品展示或者一些特殊的列表(需要图文结合或者纯图片的列表)。在这些列表中因为图片的大小不一不能进行统一的宽高进行矩阵式排列,所以产生了瀑布流。瀑布流对于图片的展现,是高效而具有吸引力的,用户一眼扫过的快速阅读模式可以在短时间内获得更多的信息量,而瀑布流里懒加载模式又避免了用户鼠标点击的翻页操作,瀑布流的主要特性便是错落有致,定宽而不定高的设计让页面区别于传统的矩阵式图片布局模式,巧妙的利用视觉层级,视线的任意流动又缓解了视觉疲劳。

先讲我做的瀑布流,传统的瀑布流是不会跟随窗口的大小变化而改变显示的行数的,这个确实不实用。在我的程序里面我加入了这个功能。这个功能其实就是在窗口变化的时候重新调用一次函数。

我的思路是这样的,使用<ul><li></li></ul>的形式加载图片和文字,然后

1、将这些li设置为绝对定位。

2、在初始化的时候获取窗口的高度,用窗口的高度除以li的宽度并取整(取整,不是四舍五入)获得最多可以显示的行数。

3、将所有的li存进数组list,得到数组后做一个单循环,根据li的在数组的下标判断li的位置并设置它的top、left

排列的思路是这样滴,第一列第一个处于0位,那么list[0]的top值为10px,left则为0,第二个也就是list[1]top值与第一位一样,left值就是list[0]的width加上两个li之间的左右间距,以此类推,知道第一列结束。从第二列起获取在这个li上面的第一个li的高度和top值,这个值加上两个li的之间的上下间距就是该li的top值,left值可以这样判断:因为在瀑布流里面所有的width是一样的,所以可以使用该li在数组中的下标对最大显示的行数求模乘以width加上两个li之间的左右间距的和来获得。

例如:一个瀑布流中,li的宽度width为200,最大显示的行数maxNum为4,上下间距为10,左右间距为20,那么位于该列表中的第x位的li list[x]的top值和left值为:

top:$(list[x]).css({top:parseFloat(list[x - maxNum] .height) + list[x - maxNum].css("top") + 10 })

left:$(list[x]).css({left:(width + 20)*(x%maxNum)})


ok,实现的原理差不多就是这样,下次在把代码贴上来。(本人语文体育老师教的,写的不好请多见谅)


内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
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