移动端开发,rem单位妙用,自适应

本文探讨了在CSS中使用REM单位的方法,并提供了实际的例子帮助理解。文章对比了几种不同的资源,指出了当前资料中存在的不足之处,即缺乏具体的使用案例。通过引入LESS预处理器等方式,展示了如何更自然地编写代码。

 

 

其实我们都会,但是不会用

 

 

大家看到的都是,这样的,这样的。

 

http://www.woshipm.com/ucd/24110.html

http://www.w3cplus.com/css3/define-font-size-with-css3-rem

或者是这样的。

 

都缺少例子,和使用方式。

同学们习惯性当然是伸手党啦。要有例子才好说话。学习。

http://isux.tencent.com/web-app-rem.html

 

甚至还有这样的。

http://www.w3cplus.com/preprocessor/rem-px-browser-function-sass.html

 

用最自然的方式写码,写css

用less。

 

 

http://tongji.baidu.com/data/mobile/device

 

不少同学感叹:

 其实我们都会的了,就是不会应用

转载于:https://www.cnblogs.com/Megasu/p/4182481.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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