flex布局

本文深入解析Flex布局的主轴和侧轴概念,详细介绍了如何通过flex-direction属性控制布局方向,以及justify-content和align-items属性实现元素在主轴和侧轴上的对齐。

主轴和侧轴

Flex布局的伸缩容器可以使用任何方向进行布局。
容器默认有两个轴:主轴(main axis)侧轴(cross axis)
主轴的开始位置为主轴起点(main start),主轴的结束位置为主轴终点(main end),而主轴的长度为主轴长度(main size)。
同理侧轴的起点为侧轴起点(cross start),结束位置为侧轴终点(cross end),长度为侧轴长度(cross size)。详情见下图:

Flex-direction


注意,主轴并不是一定是从左到右的,同理侧轴也不一定是从上到下,主轴的方向使用flex-direction属性控制,它有4个可选值:

  • row :从左到右的水平方向为主轴
  • row-reverse:从右到左的水平方向为主轴
  • column:从上到下的垂直方向为主轴
  • column-reverse从下到上的垂直方向为主轴

如果水平方向为主轴,那个垂直方向就是侧轴,反之亦然。

justify-content有5个可选的对齐方式:

  • flex-start 主轴起点对齐(默认值)
  • flex-end 主轴结束点对齐
  • center 在主轴中居中对齐
  • space-between 两端对齐,除了两端的子元素分别靠向两端的容器之外,其他子元素之间的间隔都相等
  • space-around 每个子元素之间的距离相等,两端的子元素距离容器的距离也和其它子元素之间的距离相同。

align-items表示侧轴上的对齐方式:

  • stretch 填充整个容器(默认值)
  • flex-start 侧轴的起点对齐
  • flex-end 侧轴的终点对齐
  • center 在侧轴中居中对齐
  • baseline 以子元素的第一行文字对齐
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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