4.2.01

本文介绍了一个使用CSS实现的简单示例,通过:hover伪类触发元素大小的变化,并利用transition属性为这一变化过程添加平滑过渡效果。示例中包含了一个蓝色背景的div,其内部还有一个红色背景的div。当鼠标悬停在内部div上时,该div会平滑地放大到原来的三倍。

<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>无标题文档</title>
<style>
  #d{
    width:200px;
    height:200px;
    background:blue;

    /*overflow 属性规定当内容溢出元素框时发生的事情,内容会被修剪,并且其余内容是不可见的;css过渡,给哪个属性加过度*/
    overflow:hidden;
    }
  #dd{
    width:100px;
    height:100px;
    background:red;

    /*transition 属性是一个简写属性,用于设置四个过渡属性,规定完成过渡效果需要多少秒或毫秒;css2D转换,让元素放大或减少多少倍,第一个值是宽度,第二个值是高度*/
    transition:transform 2s;
    margin:50px;
    }

  #dd:hover{

    /*transform 属性向元素应用 2D 或 3D 转换。该属性允许我们对元素进行旋转、缩放、移动或倾斜。定义 2D 缩放转换。*/
    transform: scale(3,3);
    }

</style>

</head>
<body>
  <div id="d">
    <div id="dd"></div>
  </div>
</body>
</html>

转载于:https://www.cnblogs.com/boss-H/p/10645242.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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