动画

本文介绍CSS动画的基本原理,包括关键帧的定义与使用方法,动画属性如duration、delay及iteration-count的作用,以及如何设置动画的播放状态和运动形式。此外还探讨了通过class应用动画效果的技巧。

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animation
关键帧——keyFrames
类似于flash
只需指明两个状态,之间的过程由计算机自动计算
关键帧的时间单位
数字:0%、25%、100%等
字符:from(0%)、to(100%)
格式
@keyframes 动画名称
{
动画状态
}

格式(2)
@keyframes miaov_test
{
from { background:red; }
to { background:green; }
}
可以只有to

调用的标签(#div1、xxx:hover之类的)
必要属性
animation-name 动画名称(关键帧名称)
animation-duration 动画持续时间
例如:
-webkit-animation-name: ‘miaov';
-webkit-animation-duration: 4s;
例子:进度条
animation-play-state 播放状态( running 播放 和paused 暂停 )

可选属性
animation-timing-function 动画运动形式
linear 匀速。
ease 缓冲。
ease-in 由慢到快。
ease-out 由快到慢。
ease-in-out 由慢到快再到慢。
cubic-bezier(number, number, number, number): 特定的贝塞尔曲线类型,4个数值需在[0, 1]区间内


可选属性(2)
animation-delay 动画延迟
只是第一次
animation-iteration-count 重复次数
infinite为无限次
animation-direction 播放前重置
动画是否重置后再开始播放
alternate 动画直接从上一次停止的位置开始执行
normal 动画第二次直接跳到0%的状态开始执行

通过class
在class里加入animation的各种属性
直接给元素加-webkit-animation-xxx样式
animation的问题
写起来麻烦
没法动态改变目标点位置
obj.addEventListener('webkitAnimationEnd', function (){}, false);
实例1:无缝滚动

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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