25、移动网页设计:响应式设计与媒体查询全解析

移动网页设计:响应式设计与媒体查询全解析

1. 项目背景与目标

在当今数字化时代,移动设备的使用日益普及,许多用户通过手机访问网站。因此,网页设计需要充分考虑移动设备用户的需求。这里以Trusted Friends Daycare为例,该机构位于印第安纳州卡梅尔,是一家幼儿教育和护理中心。其所有者Marjorie Kostas希望重新设计公司网站,以改善网站在移动设备上的外观,同时确保设计与平板电脑和桌面计算机兼容,并且网站的部分页面要适合打印。

本次项目的主要目标如下:
- 会话5.1
- 创建媒体查询
- 处理浏览器视口
- 应用响应式设计
- 使用CSS创建下拉菜单
- 会话5.2
- 创建弹性盒子
- 处理弹性尺寸
- 探索弹性盒子布局
- 会话5.3
- 创建打印样式表
- 处理页面尺寸
- 添加和删除分页符

2. 响应式设计概述

在之前的网页设计中,往往只创建一套布局和设计样式,而不考虑设备类型。但如今,随着移动设备的广泛使用,这种方法不再实用。设计移动网页与桌面网页在多个方面存在显著差异,具体如下表所示:
| 用户体验 | 移动设备 | 桌面设备 |
| — | — | — |
| 页面内容 | 内容应简洁明了 | 内容可以丰富,让读者全面探索主题 |
| 页面布局 | 内容应单栏布局,无水平滚动 | 屏幕较宽,内容可多栏布局 |
| 超文本

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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