【HTML】div居中显示

本文介绍了四种使用CSS实现子元素在父元素内水平和垂直居中的方法:通过绝对定位、表格单元格显示、Flex布局及调整偏移量的方式。每种方法均有其适用场景和局限性。

方法1:

.parent {
          width:800px;
          height:500px;
          border:2px solid #000;
          position:relative;
}
 .child {
            width:200px;
            height:200px;
            margin: auto;  
            position: absolute;  
            top: 0; left: 0; bottom: 0; right: 0; 
            background-color: red;
}

方法2:

.parent {
            width:800px;
            height:500px;
            border:2px solid #000;
            display:table-cell;
            vertical-align:middle;
            text-align: center;
        }
        .child {
            width:200px;
            height:200px;
            display:inline-block;
            background-color: red;
        }

方法3:

.parent {
            width:800px;
            height:500px;
            border:2px solid #000;
            display:flex;
            justify-content:center;
            align-items:center;
        }
        .child {
            width:200px;
            height:200px;
            background-color: red;
        }

方法4:

.parent {
            width:800px;
            height:500px;
            border:2px solid #000;
            position:relative;
        }
        .child {
            width:300px;
            height:200px;
            margin:auto;
            position:absolute;/*设定水平和垂直偏移父元素的50%,
再根据实际长度将子元素上左挪回一半大小*/
            left:50%;
            top:50%;
            margin-left: -150px;
            margin-top:-100px;
            background-color: red;
        }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mqxs/p/8846732.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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