自适应网页设计(Responsive Web Design)解析 (第一期)

本文介绍了响应式网页设计的基本原理及实现方法,包括不同设备自适应布局的思想与具体代码示例,展示了如何使用媒体查询实现不同分辨率下的样式调整。

Responsive web design的概念 相信大家在网上也看到过许多相关的资料,下面我就根据自己最近对他的研究,分享一下他的几个重要点:

一、适用于不同移动设备自适应布局的主要思想:不同分辨率的设备引用不同样式,首先在自适应页面的头部加入如下代码:

<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />

然后 通过不同分辨率引用不同样式:

@media screen and (min-width:320px) and (max-width: 480px) 

上行代码是设定设备分辨率在 320px 到480px 之间的设备的样式,html页面中按照以上写法,就可以实现简单的自适应啦,大家可以试试奥

二、模块与模块之间的处理:

每个模块要设置相对宽度或者屏幕宽度的百分比,不可设定固定宽度。

模块与模块之间最好不要用定位,可用浮动控制模块的位置

概念大家都能查到,下面贴一个小例子:

<!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="utf-8"/> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" /> <title>自适应demo</title> <style> body{ max-width: 100%; } .s1{ float: left; } @media screen and (max-width:480px){ .s1{ max-width: 100%; } .s1 img{ max-width: 100%; } } @media screen and (min-width:481px) and (max-width:768px){ .s1{ width:45%; margin: 10px; } .s1 img{ max-width: 100%; } } @media screen and (min-width:769px){ .s1{ width:22%; margin: 10px; } .s1 img{ max-width: 100%; } } </style> </head> <body> <section class="s1"> <img src="http://pic6.nipic.com/20100423/4537140_133035029164_2.jpg"> 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 </section> <section class="s1"> <img src="http://pic6.nipic.com/20100423/4537140_133035029164_2.jpg"> 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 </section> <section class="s1"> <img src="http://pic6.nipic.com/20100423/4537140_133035029164_2.jpg"> 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 </section> <section class="s1"> <img src="http://pic6.nipic.com/20100423/4537140_133035029164_2.jpg"> 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子这是一个自适应的小例子 </section> </body> </html>

上面例子简单的引入的自适应网页设计的概念,大家可以缩放浏览器窗口查看自适应的效果。下一期将介绍几种图片自适应的写法和区别,谢谢

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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