响应式页面的设计与实现

来源 :信息技术与信息化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fugh824
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为了实现同一个页面对包括PC、平板和手机在内的多种终端设备的兼容,满足用户良好的浏览体验,响应式设计作为一种新型技术手段应运而生。首先介绍了响应式设计的基础知识,接着从Viewport设置、Media Queries和JavaScript的介入这三个内容入手阐述了响应式设计的核心技巧,然后以图例形式展示了常见的几种响应式设计布局方式,最后以响应式导航菜单为例,分步介绍了响应式设计的具体实现方法。响应式页面设计轻松实现了一次编写,多处适用,大大提高了网页的兼容与美观问题。
其他文献
减少碳排放量,控制电器设备能耗是其中重要的一环,非侵入式负荷监测是一种有效的控制电器设备能耗的手段。针对常规非侵入式负荷监测难以区分不同电器的种类问题,提出了使基于卷积神经网络的识别方法。从电流的噪声特性出发,通过分解噪声特性并利用该特性作为神经网络的输入参数进行训练。拟合完成后便可以通过该特性识别不同种类的电器设备。结果表明,电流噪声特性对于容性、感性和复杂电器特性的电器设备拥有良好的区分效果,并且选用的神经网络识别效率高。
主要介绍了利用Ajax和MVC框架的基本原理,打造装备资源网络共享平台,实时掌握内外部闲置、备用装备信息,实现装备总成部件及时调配、共享共用,全面提升装备保障效率和提质创效能力。其中包括主流技术(MVC框架、Easy UI前端框架、SqlServer2016数据库等),开发了一套基于B/S模式的资源共享系统,以及这些技术解决了资源共享系统研发时出现的实际问题。操作简单便捷,开发成本低、效率高,而且方便维护和功能扩展,具有较高的扩展性和可靠性。
大数据用户画像系统工程化开发过程中经常会遇到一系列数据倾斜问题。数据倾斜会造成系统计算处理性能大幅度降低导致系统响应时间无法达到产品端需求标准。工程化开发和测试中在Spark、Hive、Kafka等组件上进行离线或实时ETL作业时极易出现数据倾斜情况。针对以上问题,提出了通过ETL预处理、过滤key、自定义分区合并小文件、缓存中间数据等调优技术解决方法,并且采用SQL主键优化、随机数分配、自定义分区策略等方法和手段实施实验研究,结果表明这些方法可以显著优化MapReduce作业流程,减少系统任务调度的整体
针对高校实验室人员离开而忘记断开电源造成潜在用电安全、消防安全与能源浪费问题,设计并实现了一种基于ESP-01S与Raspberry Pi Zero W的实验室未断电预警系统。以监测到实验室未断电后拨打预警电话为目标,首先介绍了系统总体架构,然后对系统所需硬件及其初始设置进行了说明,最后基于MQTT与SQLite实现了监测信息的传输与存储,通过Python调用AT指令方式实现了电话预警。实验结果表明,系统具有部署方便、稳定可靠与成本低廉等优势,具有一定的应用与推广价值。
基于Hadoop平台开发的学情分析系统,目的是利用其强大的离线数据处理能力来海量的、静态的、考试数据进行分析处理最终得到每个人或集体的知识薄弱点,通过Hive利用其分布式文件系统HDFS用于存储并管理海量的考试数据,再用其分布式计算框架MapReduce对数据进行并行处理,然后将分析结果发往服务器端,通过ServLet接口实现响应request请求并发送数据到前端,最后通过多样化报表的方式展现于微信小程序上,对个性化教学、科学化评价和促进教育公平、提高教学质量以及培养创新人才具有不可估量的作用。
为解决传统认证方式效率慢,无法保证信息的真实性等一系列弊端,旨在证明使用区块链和认证结合的可行性,设计实现一个以区块链为底层存储平台的认证系统。系统包含求职人员、招聘公司、学历信息认证机构、工作信息认证机构等组织。通过该系统证明了使用区块链实现认证系统可行性。由于区块链存在具有不可篡改、去中心化和可追溯等特性,系统采用区块链后实现的认证系统可以让认证信息无法被随意篡改,比传统方式效率更高,速度更快,可信性更高。
5G网络具备的上行大带宽、低时延、高可靠能较好地满足园区各类业务的需求,对于公众用户的5G网络解决方案已基本成熟,但对于智慧园区的5G网络解决方案还处在探索阶段,缺乏系统性研究。基于此,提出一种5G+智慧园区解决方案。首先介绍智慧园区内涵、5G面向园区的关键能力,在此基础上重点研究5G+智慧园区总体部署策略,结合园区不同业务需求、5G无线设备覆盖、容量能力以及5G网络架构,提供完整的室内外无线覆盖方案、传输方案、MEC部署方案以及典型场景的组网方案,5G+智慧园区解决方案更好地发挥5G在智慧园区中的创新应
针对文本数据非结构化、数据量大、高维稀疏性、蕴含语义情感,无法利用现有数据挖掘技术直接对其进行分析的问题,设计并实现了对文本这种特定类型原始数据的数据挖掘。实验以新华网习近平报道专辑中关于新冠疫情的讲话原文为例,利用R语言设计图形用户界面,对比分析出2020年中国抗击疫情经历了积极应对突发疫情、遏制蔓延势头、疫情防控常态化3个阶段,并通过隐狄利克雷分配模型(latent Dirichlet allocation,LDA)挖掘出了文本所包含的核心主题,实现了中文分词、特征提取、词云图绘制、主题建模等功能。结
PM2.5是衡量空气污染物浓度的重要指标,实现对PM2.5浓度精确预测具有重大的社会意义和应用价值。基于此,提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)混合模型(long short-term memory-support vector regression,LSTM-SVR)的PM2.5浓度预测方法。该方法通过对SVR模型引入松弛变量,对LSTM模型中较大的预测误差进行修正,从而达到更好
在径向基函数(radial basis function,RBF)网络结构基础上,以三个参数的组合作为灰狼的位置矢量,选择平均平方误差的一半作为优化目标函数。将基于灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)的RBF网络命名为RBF-GWO网络。以网络实际输出与期望输出之间的差值作为更新灰狼位置矢量的依据,每次迭代最优参数值均保存在α灰狼位置参数中并返回,直至迭代结束从而完成参数训练。为了验证RBF-GWO网络的有效性,进行了数据分类与连续函数逼近实验。通过实验不仅证明了RBF-GWO网