通过CSS控制svg变化

配电变压器测控终端装置设计 配电变压器测控终端装置在电网运行中承担着数据采集、状态监测、故障预警及远程控制的关键任务,其性能直接关系到配电系统的安全性与可靠性。本研究围绕测控终端的硬件电路、软件算法、通信系统及系统优化展开深入分析,并基于实验测试验证系统性能。硬件设计包括模拟量输入电路、电压电流信号变换电路、A/D转换电路、控制与通信电路及系统电源电路,确保信号采集的高精度与系统的稳定性。软件部分涵盖系统控制程序、数据采集与处理程序、通信程序及显示与控制程序,实现数据的实时处理与传输。通信模块结合RS-485、CAN总线及以太网技术, 阅读详情

本文介绍使用css魔法控制svg变化,要想实现这一点只需要耐心看下去!

svg代码示例

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>svg</title>
  <style>

  </style>
</head>
<body>
  <svg width="100" height="86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
    <g>
      <title>心</title>
      <path id="svg_1" d="m39.073334,65.405621c-20.084052,-14.68342 -27.264901,-23.971887 -27.323097,-35.342652c-0.053071,-10.365845 8.811315,-20.370413 17.99769,-20.312718c4.587266,0.028868 14.427243,3.844067 17.911613,6.944866c1.755631,1.562362 2.587182,1.408298 6.495906,-1.203522c10.637898,-7.108256 21.025912,-7.257456 27.753647,-0.398585c10.75235,10.961918 8.794766,24.052449 -5.627388,37.630866c-7.667647,7.219075 -24.412104,20.026118 -26.182963,20.026118c-0.538848,0 -5.500278,-3.304975 -11.025407,-7.344376l0,0.000003z" stroke-width="1.5"
        fill="#fff"
        stroke="#000"
        />
    </g>
  </svg>
</body>
</html>
效果图

在这里插入图片描述

控制大小

svg原来的宽100、高86,我们尝试把它变成宽50px、高43px,下面是css的代码

svg {
    width: 50px;
    height: 43px;
}
效果图

在这里插入图片描述

怎么会这样?和想象的差距有点大!图像没有缩放,而是被裁减了。是时候请出svg的大神属性viewBox了,给svg标签增加属性viewBox="0,0,100,86"

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>svg</title>
  <style>
+	svg {
+        width: 200px;
+        height: 172px;
+    }
  </style>
</head>
<body>
-  <svg width="100" height="86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
+  <svg width="100" height="86" viewBox="0,0,100,86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
    <g>
      <title>心</title>
      <path id="svg_1" d="m39.073334,65.405621c-20.084052,-14.68342 -27.264901,-23.971887 -27.323097,-35.342652c-0.053071,-10.365845 8.811315,-20.370413 17.99769,-20.312718c4.587266,0.028868 14.427243,3.844067 17.911613,6.944866c1.755631,1.562362 2.587182,1.408298 6.495906,-1.203522c10.637898,-7.108256 21.025912,-7.257456 27.753647,-0.398585c10.75235,10.961918 8.794766,24.052449 -5.627388,37.630866c-7.667647,7.219075 -24.412104,20.026118 -26.182963,20.026118c-0.538848,0 -5.500278,-3.304975 -11.025407,-7.344376l0,0.000003z" stroke-width="1.5"
        fill="#fff"
        stroke="#000"
        />
    </g>
  </svg>
</body>
</html>
效果图

在这里插入图片描述

理解SVGviewBox

控制颜色

svg的填充是白色,我想修改成红色,整一个大红心,下面是css的代码

svg {
    width: 200px;
    height: 172px;
    fill: currentColor;
    color:red;
}
效果图

在这里插入图片描述

现实很残酷啊,什么变化也没有!但是你仔细看一下path标签里面有一个行内属性fill="#fff",那么问题就解决了,只需要把属性fill去掉。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>svg</title>
  <style>
+	svg {
+        width: 200px;
+        height: 172px;
+        fill: currentColor;
+        color:red;
+    }
  </style>
</head>
<body>
   <svg width="100" height="86" viewBox="0,0,100,86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
    <g>
      <title>心</title>
      <path id="svg_1" d="m39.073334,65.405621c-20.084052,-14.68342 -27.264901,-23.971887 -27.323097,-35.342652c-0.053071,-10.365845 8.811315,-20.370413 17.99769,-20.312718c4.587266,0.028868 14.427243,3.844067 17.911613,6.944866c1.755631,1.562362 2.587182,1.408298 6.495906,-1.203522c10.637898,-7.108256 21.025912,-7.257456 27.753647,-0.398585c10.75235,10.961918 8.794766,24.052449 -5.627388,37.630866c-7.667647,7.219075 -24.412104,20.026118 -26.182963,20.026118c-0.538848,0 -5.500278,-3.304975 -11.025407,-7.344376l0,0.000003z" stroke-width="1.5"
-        fill="#fff"
        stroke="#000"
        />
    </g>
  </svg>
</body>
</html>
效果图

在这里插入图片描述

其实还有另一种方法,使用fill="currentColor"。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>svg</title>
  <style>
+    svg {
+      width: 200px;
+      height: 172px;
+      color:red;
+    }
  </style>
</head>
<body>
  <svg width="100" height="86" viewBox="0,0,100,86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
    <g>
      <title>心</title>
      <path id="svg_1" d="m39.073334,65.405621c-20.084052,-14.68342 -27.264901,-23.971887 -27.323097,-35.342652c-0.053071,-10.365845 8.811315,-20.370413 17.99769,-20.312718c4.587266,0.028868 14.427243,3.844067 17.911613,6.944866c1.755631,1.562362 2.587182,1.408298 6.495906,-1.203522c10.637898,-7.108256 21.025912,-7.257456 27.753647,-0.398585c10.75235,10.961918 8.794766,24.052449 -5.627388,37.630866c-7.667647,7.219075 -24.412104,20.026118 -26.182963,20.026118c-0.538848,0 -5.500278,-3.304975 -11.025407,-7.344376l0,0.000003z" stroke-width="1.5"
-       fill="#fff"
+		fill="currentColor"
        stroke="#000"
        />
    </g>
  </svg>
</body>
</html>

虽然控制了填充,但是边框并没有改变,如果想同时控制边框只要参考上面的修改stroke属性就可以。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>svg</title>
  <style>
+    svg {
+      width: 200px;
+      height: 172px;
+      color:red;
+    }
  </style>
</head>
<body>
  <svg width="100" height="86" viewBox="0,0,100,86" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
    <g>
      <title>心</title>
      <path id="svg_1" d="m39.073334,65.405621c-20.084052,-14.68342 -27.264901,-23.971887 -27.323097,-35.342652c-0.053071,-10.365845 8.811315,-20.370413 17.99769,-20.312718c4.587266,0.028868 14.427243,3.844067 17.911613,6.944866c1.755631,1.562362 2.587182,1.408298 6.495906,-1.203522c10.637898,-7.108256 21.025912,-7.257456 27.753647,-0.398585c10.75235,10.961918 8.794766,24.052449 -5.627388,37.630866c-7.667647,7.219075 -24.412104,20.026118 -26.182963,20.026118c-0.538848,0 -5.500278,-3.304975 -11.025407,-7.344376l0,0.000003z" stroke-width="1.5"
-       fill="#fff"
+		fill="currentColor"
-       stroke="#000"
+		stroke="currentColor"
        />
    </g>
  </svg>
</body>
</html>
效果图

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

LIO-SAM编译ubuntu20.04 Noetic 一、下载二、编译&&解决报错报错如下。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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xiaojinglyd
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