相对位置?screen.availWidth?expression?

ruanwxh 2009-11-16 05:21:17

document.writeln("<script language=\"javascript\">");
document.writeln("function leftPosition(width)");
document.writeln("{");
document.writeln(" return screen.availWidth - (width+21);");
document.writeln("}");
document.writeln("</script>");
………
document.writeln(" <div id=\"Layer91\" style=\"position:absolute; width:1003; height:76px; z-index:100; visibility: hidden; left:expression(leftPosition(1003)); top: 235px;\" onMouseOver=\"MM_showHideLayers(\'Layer91\',\'\',\'show\',\'Layer92\',\'\',\'hide\',\'Layer93\',\'\',\'hide\',\'Layer94\',\'\',\'hide\',\'Layer95\',\'\',\'hide\',\'Layer96\',\'\',\'hide\')\" onMouseOut=\"MM_showHideLayers(\'Layer91\',\'\',\'hide\',\'Layer92\',\'\',\'hide\',\'Layer93\',\'\',\'hide\',\'Layer94\',\'\',\'hide\',\'Layer95\',\'\',\'hide\',\'Layer96\',\'\',\'hide\')\">");


其中
document.writeln(" <div id=\"Layer91\" style=\"position:absolute; width:1003; height:76px; z-index:100; visibility: hidden; left:expression(leftPosition(1003)); top: 235px;\" onMouseOver=\"MM_showHideLayers(\'Layer91\',\'\',\'show\',\'Layer92\',\'\',\'hide\',\'Layer93\',\'\',\'hide\',\'Layer94\',\'\',\'hide\',\'Layer95\',\'\',\'hide\',\'Layer96\',\'\',\'hide\')\" onMouseOut=\"MM_showHideLayers(\'Layer91\',\'\',\'hide\',\'Layer92\',\'\',\'hide\',\'Layer93\',\'\',\'hide\',\'Layer94\',\'\',\'hide\',\'Layer95\',\'\',\'hide\',\'Layer96\',\'\',\'hide\')\">");
将left:expression(leftPosition(1003))改成left:expression(128)时,在IE窗口最大化时,层中的菜单位置是正确的,
窗口变小时,层中的菜单位置右移一段(估计是128px).我电脑屏幕的像素是1280.哪位高手可以说下为什么?
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sdlyczl 2009-11-16
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xiaofan_sap 2009-11-16
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内容概要:本文系统研究了基于交替方向乘子法(ADMM)的多主体综合能源系统分布式协同优化方法,旨在实现多个能源主体之间的高效、隐私保护的能量协同管理。通过建立各主体的局部优化模型,并引入一致性约束条件,利用ADMM算法将集中式优化问题分解为多个分布式子问题进行迭代求解,从而在保证各主体数据隐私的同时达成全局协同优化目标。研究涵盖了模型构建、算法实现、收敛性分析及数值仿真全过程,并提供了完整的Matlab代码实现,有效复现了相关学术成果,具有较强的可验证性与可拓展性。; 适合人群:具备一定数学建模能力与优化理论基础,熟悉Matlab编程,从事综合能源系统、分布式优化算法、电力系统调度等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握ADMM算法在多主体能源系统协同优化中的建模与实现方法;② 构建支持隐私保护的分布式能源调度系统;③ 利用开源代码开展算法改进、性能测试或应用于实际系统的二次开发与科研论文复现; 阅读建议:建议结合凸优化与分布式计算的基础知识,深入理解增广拉格朗日函数构造、对偶更新与收敛判据的设计原理,在代码调试过程中重点关注惩罚参数选取、变量分裂策略及通信机制的实现细节,以全面掌握算法的核心机制与工程应用要点。

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