移动端自适应布局 rem

时间: 2023-09-01 22:02:28 浏览: 68
移动端自适应布局 rem 是一种相对单位,它是相对于根元素(html标签)的字体大小来计算长度的。通过给根元素设置一个基准字体大小(一般是10px),然后使用rem作为其他元素的长度单位,可以使页面中的元素按照比例自适应不同屏幕大小。 为了实现移动端自适应布局,我们可以按照以下步骤进行操作: 1. 设置根元素(html)的字体大小为10px或其他适当的基准值。可以使用CSS的媒体查询来针对不同屏幕大小设置不同的根元素字体大小。 2. 在CSS中使用rem作为长度单位,来指定元素的尺寸。例如,如果想要一个元素的宽度为屏幕宽度的一半,可以将其宽度设置为50rem。 3. 维护一个标准的设计稿尺寸(一般是750px或其他宽度)。在设计稿中的尺寸除以基准字体大小(例如10px)即为对应的rem值。 4. 使用JavaScript来动态计算根元素的字体大小,以适应不同屏幕大小。可以通过监听屏幕大小变化事件,然后根据不同的屏幕尺寸动态改变根元素的字体大小。 通过使用rem单位,我们可以使页面中的元素随着屏幕的变化而自适应调整大小,从而在不同设备上呈现良好的布局效果。
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在Vue中 使用sass配合 vw vh 做移动端自适应布局

可以使用`node-sass`和`sass-loader`来解析`.scss`文件,同时使用`postcss-loader`和`autoprefixer`来自动添加浏览器厂商前缀,最后使用`css-loader`和`style-loader`将CSS样式注入到HTML页面中。 在Vue项目中,可以在`vue.config.js`文件中进行配置: ```javascript module.exports = { css: { loaderOptions: { sass: { prependData: ` @import "@/assets/scss/_variables.scss"; @import "@/assets/scss/_mixins.scss"; ` }, postcss: { plugins: [ require('autoprefixer')({ overrideBrowserslist: ['last 2 versions', '>1%'] }) ] } } } } ``` 然后,可以在`.vue`文件中使用`<style lang="scss">`标签来编写Sass样式,例如: ```scss // _variables.scss $base-font-size: 16px; $base-width: 750px; // _mixins.scss @function px2rem($px) { @return ($px / $base-font-size) * 1rem; } @mixin center() { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); } // index.vue <style lang="scss"> .container { width: $base-width; margin: 0 auto; } .title { font-size: px2rem(32px); margin-top: px2rem(20px); } .box { width: 50vw; height: 50vh; background-color: #f00; @include center(); } </style> <template> <div class="container"> <h1 class="title">Hello World!</h1> <div class="box"></div> </div> </template> ``` 以上示例中,`$base-font-size`和`$base-width`变量定义在`_variables.scss`中,`px2rem()`和`center()`混合宏定义在`_mixins.scss`中,然后在`index.vue`中引入并使用它们来实现移动端自适应布局。

移动端怎么做自适应布局

对于移动端自适应布局,可以使用响应式设计的方法,通过媒体查询和弹性布局来实现。可以使用CSS3的@media规则来设置不同的样式,根据不同的屏幕尺寸和设备类型来适配不同的布局。同时,也可以使用弹性布局来实现自适应,比如使用百分比、rem等单位来设置元素的宽度和高度,以适应不同的屏幕尺寸。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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