6、SASS与Compass:打造灵活用户界面样式

SASS与Compass:打造灵活用户界面样式

1. SASS变量

SASS允许定义特定值的变量,变量名以 $ 开头,可在整个样式表中使用。例如:

$blue: #4D74C1;
$red: #800000;
$baseMargin: 10px;
$basePadding: 5px;

这些变量可用于标准CSS声明:

.box1 {
  border: 1px solid $blue;
  padding: $basePadding;
  margin: $baseMargin;
}

还能使用基本数学函数:

.box2 {
  border: 1px solid $blue;
  padding: $basePadding * 2;
  margin: $baseMargin / 2;
}

SASS有许多内置颜色调整函数,如下表所示:
| 函数名 | 功能 |
| ---- | ---- |
| darken | 按百分比使颜色变暗 |
| lighten | 按百分比使颜色变亮 |
| complement | 返回互补色 |
| invert | 返回反色 |
| saturate | 按数值使颜色饱和 |
| desaturate | 按数值使颜色不饱和 |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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