新浪右下角 会自动 伸缩出来的 flash 什么怎么制作的

tianhuo_soft 2008-07-07 05:43:21
好像什么都不能屏蔽他

我想问问那个是如何制作的 ~
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tianhuo_soft 2008-07-08
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[Quote=引用 4 楼 toxxj 的回复:]
Js+Div+CSS
[/Quote]
toxxj 2008-07-07
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[Quote=引用 3 楼 brz97 的回复:]
div层通过绝对定位 position="absolute"
然后通过javascript脚本控制坐标在左下角 top=body高度-div高度+屏幕纵向滚动 left=body宽度-div宽度+屏幕横向滚动

然后当用户缩放窗口或滚动屏幕是重新调用函数定位

示例网上可以搜索到,这里就不说了
javascript脚本和演示代码会比较多,楼主自己查一下吧
[/Quote]

不错
toxxj 2008-07-07
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Js+Div+CSS
brz97 2008-07-07
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div层通过绝对定位 position="absolute"
然后通过javascript脚本控制坐标在左下角 top=body高度-div高度+屏幕纵向滚动 left=body宽度-div宽度+屏幕横向滚动

然后当用户缩放窗口或滚动屏幕是重新调用函数定位

示例网上可以搜索到,这里就不说了
javascript脚本和演示代码会比较多,楼主自己查一下吧
tianhuo_soft 2008-07-07
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能不能说原理

或者代码
sdav 2008-07-07
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用一个DIV控制就可以了。
内容概要:本文系统研究了在电力系统负荷发生突变的动态环境下,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)进行三相状态估计的方法。通过Matlab平台实现了两种滤波算法的仿真模型,构建了包含三相电力系统建模、非线性状态方程推导、量测系统设计在内的完整状态估计框架。重点对比分析了UKF与AUKF在突变负荷扰动下的估计精度、收敛速度与鲁棒性,深入探讨AUKF通过实时调整噪声协方差实现自适应的能力,从而有效应对系统模型不确定性和外部动态变化,提升状态估计的可靠性。研究为智能电网在复杂动态工况下的实时监控、安全评估与优化控制提供了坚实的算法基础与仿真验证手段。; 适合人群:具备电力系统分析、现代控制理论基础及一定Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握UKF在非线性电力系统状态估计中的具体应用流程与实现细节;② 深入理解AUKF的自适应机制及其在负荷突变、模型失配等动态工况下提升估计性能的原理与优势;③ 为智能电网的状态监测、故障诊断、实时调度与主动防御等高级应用提供可靠的算法支持与可复现的仿真平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统状态估计的经典理论,仔细研读并运行所提供的Matlab代码,重点关注系统模型的建立、UKF/AUKF算法的参数初始化、负荷突变事件的建模方式,以及两种算法在电压、电流等状态变量估计误差上的对比分析,通过仿真结果的可视化深入理解算法差异与工程应用价值。

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