css中的position定位详解

本文详细介绍了CSS中的四种定位方式:static、relative、absolute、fixed。解释了每种定位方式的工作原理及应用场景,并通过实例说明它们如何影响网页布局。

position可以取四个值:static、relative、absolute、fixed。

static是盒子的默认的定位方式,即标准流方式。

relative:它的定位基准是该盒子的标准流定位,即相对于标准流定位再进行偏移。如果某个盒子采用这个定位了,则它不会影响其父盒子的定位、对它后面的兄弟盒子而言,兄弟盒子则认为它任然在标准流定位的的地方,即认为它没有进行偏移。

absolute:它的定位基准是该盒子的最近已经定位的祖先盒子(意思是该祖先盒子的position属性的值不是static而是relative、absolutel、fixed其中一个)。如果它的祖先盒子都没有改变position属性值(即都是采用默认值static)则它的定位基准是浏览器的屏幕。它对后面的兄弟盒子而言,兄弟盒子当它不存在了。在它的几个偏移值中,如果有没有进行设置的(即为零的)则保持它的标准流中的位置值。

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值