BR-060psd网页模板：欧美日韩风格前端设计

网页psd
前端模板
0 下载量 95 浏览量 更新于2024-11-01 收藏 65.74MB ZIP 举报
资源摘要信息: BR-060psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip 在当今的网页设计领域中，使用PSD（Photoshop Document）格式的文件是非常普遍的。PSD文件是由Adobe Photoshop编辑的源文件，它允许网页设计师保存设计的分层信息，这些信息包括设计的各个元素和图形。因此，PSD文件在网页模板设计中扮演着至关重要的角色，尤其是在制作具有特定风格的前端页面时。 从提供的文件信息来看，BR-060psd网页模板是一个包含了网站设计视觉效果的PSD源文件，且该模板专注于欧美、日本、韩国等国际风格。这个模板不仅包含了设计的布局和样式，而且还提供了可以用于切片的资源。切片是指将PSD文件中的元素切割成可直接用于网页的图片或图像片断，这是网页制作过程中将设计转换为实际网页的重要步骤。 接下来，我们将详细探讨文件中提到的几个关键词： 1. 网页psd：这指的就是网页设计的Photoshop源文件。设计师使用Photoshop软件来创建和编辑网页布局、颜色、字体和其他视觉元素。PSD文件能够保持所有的设计层次，这意味着设计师在设计阶段可以无限制地对模板进行修改和调整，直到达到理想的效果。 2. 前端模板：前端模板是指在网站开发中，用于构建网站前端部分的模板。它包含了网站的HTML结构、CSS样式和可能的JavaScript交互。前端模板通常是设计者创建好的PSD文件的最后成品，用于让前端开发人员根据这些设计来编码实现页面。 3. 网站psd效果图切片：在网页设计中，"切片"是一种将PSD分层设计转换为网页实际图片的过程。这个过程包括选择PSD中将要导出为图像的部分，然后将它们保存为网页设计所需的图片格式（例如，.png或.jpg）。切片之后的图片可以在网页上展示，但通常它们会被用来制作网页的背景图或一些布局元素。 4. PSD欧美日韩风格前端页面：这个描述指出了这个模板所具有的特定风格。"欧美"、"日本"、"韩国"的风格涵盖了多种不同的设计元素和美学特点。比如，欧美风格可能更倾向于简洁、现代的设计；日本风格可能强调简约、对称、自然元素的使用；而韩国风格可能包括明亮的颜色、细腻的图案和光滑的界面设计。设计师可以利用这个模板来快速实现这些风格化的网站设计。 在文件名称列表中出现的"gwf015"可能是指该PSD模板的内部编号，或者是模板的某个特定部分或设计元素的标识。 总而言之，BR-060psd网页模板是设计者可以利用的资源，它包括了欧美日韩风格的前端页面设计元素，不仅提供了完整的PSD文件，还可能包含了用于制作网页图片的切片，这样的模板能够帮助设计师和前端开发者更快地制作出具有特定美学风格的网站前端页面。

BR-036psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip

2023-08-02 上传
"BR-036psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip"这个压缩包文件，包含了设计者精心打造的一款网页模板，适用于欧美、日韩等不同设计风格的网站，旨在为开发者提供高质量的设计素材，帮助快速...

BR-045psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip

2023-08-02 上传
"BR-045psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip"这一资源，正是这样一套融合了欧美和日韩设计风格的网页模板，包含了多个关键页面的PSD文件，便于开发者和设计师进行网页设计和切片工作。...

BR-039psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip

2023-08-02 上传
"BR-039psd网页模板_网站psd效果图切片_PSD欧美日韩风格前端页面.zip" 是一个包含了多种风格的网页设计资源包，旨在为前端开发者和设计师提供一套完整的欧美、日韩风格的网页设计素材。这个压缩包不仅包括了PSD...

SELECT * FROM PMS_SHEET ps, PMS_EQUIPMENT pe WHERE ps.EQUIPMENT_TYPE = pe.EQUIPMENT_TYPE AND ps.IS_ACTIVE = 'Y' AND (ps.ORG_RRN = :orgRrn OR ps.ORG_RRN = 0) AND pe.IS_ACTIVE = 'Y' AND (pe.ORG_RRN = :orgRrn OR pe.ORG_RRN = 0) AND ps.CATEGORY = 'DC' AND (ps."TYPE" <> 'SC' OR (ps."TYPE" ='SC' AND EXISTS ( SELECT 1 FROM PMS_SCHEDULE psd WHERE psd.EQUIPMENT_ID = pe.EQUIPMENT_ID AND psd.SHEET_RRN = ps.OBJECT_RRN AND psd.SCHEDULE_TIME BETWEEN '2023/06/01 00:00:00' AND '2023/06/30 23:59:59' ) ) ) 这个sql执行的结果为什么会报错 ORA-01861: 文字与格式字符串不匹配

2023-06-09 上传
AND psd.SCHEDULE_TIME BETWEEN TO_DATE('2023-06-01 00:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AND TO_DATE('2023-06-30 23:59:59', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') ) ) ); ``` 或者： ``` SELECT * FROM PMS_SHEET ps,...

mne.time_frequency.psd_array_welch

2023-07-08 上传
mne.time_frequency.psd_array_welch函数是MNE-Python库中用于计算一组连续多普勒变换(PSD)的函数。PSD是一种频谱分析方法，用于研究时间序列信号在不同频率上的能量分布。 该函数的输入是一个二维的numpy数组，...

static int cps_wls_register_psy(struct cps_wls_chrg_chip *chip) { struct power_supply_config cps_wls_psy_cfg = {}; struct power_supply *chg_psy = NULL; struct mtk_charger *info = NULL; chg_psy = power_supply_get_by_name("mtk-master-charger"); if (chg_psy == NULL || IS_ERR(chg_psy)) { pr_info("%s Couldn't get chg_psy\n", func); } info = (struct mtk_charger )power_supply_get_drvdata(chg_psy); if (info == NULL) { pr_info("%s Couldn't get chg_psy\n", func); } chip->boot_mode = info->bootmode; / 8 = KERNEL_POWER_OFF_CHARGING_BOOT / / 9 = LOW_POWER_OFF_CHARGING_BOOT */ if (chip->boot_mode != 8 && chip->boot_mode != 9) { cps_wls_rx_send_ept_packet(0x0B); pr_info("probe reset RX !\n"); } chip->wl_psd.name = CPS_WLS_CHRG_PSY_NAME; chip->wl_psd.type = POWER_SUPPLY_TYPE_UNKNOWN; chip->wl_psd.properties = cps_wls_chrg_props; chip->wl_psd.num_properties = ARRAY_SIZE(cps_wls_chrg_props); chip->wl_psd.get_property = cps_wls_chrg_get_property; chip->wl_psd.set_property = cps_wls_chrg_set_property; chip->wl_psd.property_is_writeable = cps_wls_chrg_property_is_writeable; chip->wl_psd.external_power_changed = cps_wls_charger_external_power_changed; cps_wls_psy_cfg.drv_data = chip; cps_wls_psy_cfg.of_node = chip->dev->of_node; chip->wl_psy = power_supply_register(chip->dev, &chip->wl_psd, &cps_wls_psy_cfg); if (IS_ERR(chip->wl_psy)) { return PTR_ERR(chip->wl_psy); } return CPS_WLS_SUCCESS; }请详细分析一下这段函数

2023-06-15 上传
函数的参数是指向一个cps_wls_chrg_chip结构体的指针，该结构体包含了无线充电器的相关信息。 函数首先创建一个power_supply_config结构体，并将其初始化为空。然后通过power_supply_get_by_name函数获取名为“mtk-...

psd_array_welch

2023-07-25 上传
psd_array_welch是mne库中的一个函数，用于计算信号的功率谱密度。它采用了Welch方法，通过将信号分成多个重叠的段并对每个段进行傅里叶变换来估计功率谱密度。该函数的参数包括输入信号x、采样频率sfreq以及其他可...

在下面代码中加入接收端的收到的复信号的时域图，再加一个隔直流的代码，用python import time import adi import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio sdr = adi.Pluto() # Configure properties sdr.rx_rf_bandwidth = 4000000 sdr.rx_lo = 1900000000 sdr.tx_lo = 2000000000 sdr.tx_cyclic_buffer = True sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -30 sdr.gain_control_mode_chan0 = "slow_attack" # Read properties print("RX LO %s" % (sdr.rx_lo)) print(sdr.sample_rate) # Create a sinewave waveform fs = int(sdr.sample_rate) N = 1024 fc = int(3000000 / (fs / N)) * (fs / N) ts = 1 / float(fs) t = np.arange(0, N * ts, ts) i = np.cos(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 q = np.sin(2 * np.pi * t * fc) * 2 ** 14 i=i+2**15 q=q+2**15 iq = i + 1j * q # Send data sdr.tx(iq) # Collect data for r in range(20): x = sdr.rx() print(x) y=abs(x) print(y) print('------------------------') plt.figure(0) plt.plot(y) f, Pxx_den = signal.periodogram(x, fs) #plt.clf() # plt.figure(1) plt.semilogy(f, Pxx_den) plt.ylim([1e-7, 1e4]) plt.xlabel("frequency [Hz]") plt.ylabel("PSD [V**2/Hz]") plt.draw() plt.pause(0.05) time.sleep(0.1) plt.show()

2023-05-24 上传
以下是加入接收端的收到的复信号的时域图和隔直流的代码的修改后的完整代码： ```python import time import adi import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal # Create radio ...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 329, in <module> process(i) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 295, in process trial_band_power = trial_psd_extraction_integration(X) # data shape (12, 8064) File "C:\Users\20238\PycharmProjects\pythonProject2\study\SAE_test.py", line 191, in trial_psd_extraction_integration psd_origin, f = mne.time_frequency.psd_multitaper(raw, fmin=0, fmax=60, n_fft=128, picks='all', verbose=None) AttributeError: module 'mne.time_frequency' has no attribute 'psd_multitaper' Process finished with exit code 1

2023-03-27 上传
这是Python的一个错误提示。它告诉我们在文件路径为"C:\Users\20238\...在这个文件中的第295行的函数"process"中，调用了一个名为"trial_psd_extraction_integration"的函数，并将其结果赋给了变量"trial_band_power"。

详细解释以下Python代码：import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show()，并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

2023-06-06 上传
psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # 绘制时域图 plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel(...
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