eltble设置能和背景相连的(sao)操作

本文详细介绍了如何在Element UI的表格组件中实现压边效果,通过CSS样式调整,确保表格最后一列与背景无缝连接,同时提供了hover和点击激活时的不同样式设置。

先放效果图:
在这里插入图片描述
如图所示:
当激活了当前行,就和背景(也就是左边),看上去连接在一起

思路

1.未hover或click激活的最后一个td,样色都是设置同一个颜色
2.hover时和click激活时,再设置对应的颜色
3.其实最右边的那一列td是固定住的

<el-table :data="list" highlight-current-row @current-change="handleCurrentChange" stripe style="width: 100%" key="0">
  <el-table-column prop="stockbillNo" label="编号" align="center"></el-table-column>
   <el-table-column prop="stockbillDate" label="单据日期" width="100" align="center"></el-table-column>
   <el-table-column prop="supFactryName" label="工厂/供应商"></el-table-column>
   <el-table-column prop="stockbillSttusCode" label="状态" width="140" align="center"></el-table-column>
   <el-table-column prop="date" label="上次入库时间" width="140" align="center"></el-table-column>
   <el-table-column fixed="right" width="10" class-name="table-pin"></el-table-column><-- 就是这里-->
 </el-table>

具体操作

// 表格中有压住的效果
.el-table--striped .el-table__body tr.el-table__row--striped td{
  &.table-pin{
    background-color: #F5F7FA;
    border: 0;
  }
}
.el-table--enable-row-transition .el-table__body td{
  &.table-pin{
    background-color: #F5F7FA;
    border: 0;
  }
}
.inOrdOut .el-table th{
  &.table-pin{
    background-color: #F5F7FA;
    border: 0;
  }
}

// hover
.el-table__body tr.hover-row > td, 
.el-table__body tr.hover-row.current-row > td, 
.el-table__body tr.hover-row.el-table__row--striped > td, 
.el-table__body tr.hover-row.el-table__row--striped.current-row > td{
  background-color: #E4F1F7;
  &.table-pin{
    background-color: #E4F1F7;
    border: 0;
  }
}
// click激活的
.el-table__body tr.current-row > td{
  background-color: #E4F1F7;
  &.table-pin{
    background-color: #E4F1F7;
    border: 0;
  }
}
// click激活的
.el-table--striped .el-table__body tr.el-table__row--striped.current-row td{
  background-color: #E4F1F7;
  &.table-pin{
    background-color: #E4F1F7;
    border: 0;
  }
}

大功告成!!!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进比较](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,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进对比分析。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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进实践操作,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与改进中。
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