《网站设计 开发 维护 推广 从入门到精通》—— 1.5 文字与图像版式设计

本文介绍了网页设计中文字与图像的重要性和应用技巧,包括字体、字号、行距的选择及文字图形化的处理方法。

本节书摘来异步社区《网站设计 开发 维护 推广 从入门到精通》一书中的第1章,第1.5节,作者:何新起 ,娄彦杰,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

1.5 文字与图像版式设计

文本是人类重要的信息载体和交流工具,网页中的信息也是以文本为主。虽然文字不如图像直观形象,但是却能准确地表达信息的内容和含义。在确定网页的版面布局后,还需要确定文本的样式,如字体、字号和颜色等,还可以将文字图形化。

1.5.1 字体、字号、行距

在网页中,中文默认的标准字体是宋体,英文默认是The New Roman。如果在网页中没有设置任何字体,在浏览器中将以这两种字体显示。

字号大小可以使用磅(pt)或像素(px)来确定。一般网页常用的字号大小为12磅左右。较大的字体可用于标题或其他需要强调的地方,小一些的字体可以用于页脚和辅助信息。需要注意的是,小字号容易产生整体感和精致感,但可读性较差。

无论选择什么字体,都要依据网页的总体设想和浏览者的需要。在同一页面中,如果字体种类少,则版面雅致、有稳重感;如果字体种类多,则版面活跃、丰富多彩。关键是如何根据页面内容来掌握这个比例关系。

行距的变化也会对文本的可读性产生很大影响,一般情况下,接近字体尺寸的行距设置比较适合正文。行距的常规比例为10:12,即字用10磅,则行距用12磅。如图1-15所示,行距太小,字体看着很不舒服,而行距适当放大后,字体感觉比较合适。

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行距可以用行高(line-height)属性来设置,建议以磅或默认行高的百分数为单位,如line-height:20pt或line-height:150%。

1.5.2 文字的图形化

所谓文字的图形化,即把文字作为图形元素来表现,同时又强化了原有的功能。作为网页设计师,既可以按照常规的方式来设置字体,也可以对字体进行艺术化处理。无论怎样,一切都应该围绕如何更出色地实现设计目标。

将文字图形化,以更富创意的形式表达出深层的设计思想,能够克服网页的单调与平淡,从而打动人心,图1-16所示为图形化的文字。

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本系统采用Python编程语言中的Flask框架作为基础架构,实现了一个面向二手商品交易的网络平台。该平台具备完整的前端展示后端管理功能,适合用作学术研究、课程作业或个人技术能力训练的实际案例。Flask作为一种简洁高效的Web开发框架,能够以模块化方式支持网站功能的快速搭建。在本系统中,Flask承担了核心服务端的角色,要完成请求响应处理、数据运算及业务流程控制等任务。 开发工具选用PyCharm集成环境。这款由JetBrains推出的Python专用编辑器集成了智能代码提示、错误检测、程序调试自动化测试等多种辅助功能,显著提升了软件编写维护的效率。通过该环境,开发者可便捷地进行项目组织问题排查。 数据存储部分采用MySQL关系型数据库管理系统,用于保存会员资料、产品信息及订单历史等内容。MySQL具备良好的稳定性处理性能,常被各类网络服务所采用。在Flask体系内,一般会配合SQLAlchemy这一对象关系映射工具使用,使得开发者能够通过Python类对象直接管理数据实体,避免手动编写结构化查询语句。 缓存服务由Redis内存数据库提供支持。Redis是一种支持持久化存储的开放源代码内存键值存储系统,可作为高速缓存、临时数据库或消息代理使用。在本系统中,Redis可能用于暂存高频访问的商品内容、用户登录状态等动态信息,从而加快数据获取速度,降低数据库的查询负载。 项目归档文件“Python_Flask_ershou-master”预计包含以下关键组成部分: 1. 应用程序(app.py):包含Flask应用初始化代码及请求路径映射规则。 2. 数据模型定义(models.py):通过SQLAlchemy声明数据库表对应的类结构。 3.控制器(views.py):包含处理各类网络请求并生成回复的业务函数,涵盖账户管理、商品展示、订单处理等操作。 4. 页面模板目录(templates):存储用于动态生成网页的HTML模板文件。 5. 静态资源目录(static):存放层叠样式表、客户端脚本及图像等固定资源。 6. 依赖清单(requirements.txt):记录项目运行所需的所有第三方Python库及其版本号,便于环境重建。 7. 参数配置(config.py):集中设置数据库连接参数、缓存服务器地址等运行配置。 此外,项目还可能包含自动化测试用例、数据库结构迁移工具以及运行部署相关文档。通过构建此系统,开发者能够系统掌握Flask框架的实际运用,理解用户身份验证、访问控制、数据持久化、界面动态生成等网络应用关键技术,同时熟悉MySQL数据库运维Redis缓存机制的应用方法。对于入门阶段的学习者而言,该系统可作为综合性的实践训练载体,有效促进Python网络编程技能的提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在当代储能装置监控技术领域,精确测定锂离子电池的电荷存量(即荷电状态,SOC)是一项关键任务,它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张,业界对锂离子电池SOC测算的精确度稳定性提出了更为严格的标准。为此,构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构容积卡尔曼滤波(CKF)的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展,其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中,该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流温度等时序数据,从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法,在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合实时推算,以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性,确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环(如BJDST、DST、FUDS、US06)及不同环境温度(0°C、25°C、45°C)下进行了验证测试,这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的要工况气候范围。实验表明,该系统在低温、常温及高温环境中,面对差异化的负载变化,均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节,核心代码模型文件亦包含于对应目录中,可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性,同时展现了良好的工程适用性测算精度,对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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