@KirkDBorne: Math for Web Design — Precision Layout and Animation: http://amzn.to/40MuYk1 亚马逊摘要:精美网站和应用…
摘要
推广《Math for Web Design》一书,该书教授用于精确网页布局和动画的数学原理,涵盖CSS、JavaScript及响应式设计。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/30 07:49
网页设计数学——精准布局与动画:http://amzn.to/40MuYk1
亚马逊摘要:
精美的网站和应用植根于成熟的数学原理。掌握数学,你将在布局计算、页面元素动画、精准色彩渲染和响应式设计方面获得超能力。《网页设计数学》教会你创建出色、精准且功能强大的前端设计所需的数学知识。
你将学会如何:
- 利用黄金比例和等比缩放改进布局与动画。
- 通过百分比尺寸优化响应性与可访问性。
- 运用物理、向量和几何变换创建UI效果。
- 掌握CSS Grid和Flexbox的代数与网格计算。
- 理解色彩理论与混合数学。
网页设计数学:精准布局与动画:McFedries, Paul:Amazon.com:书籍
来源:https://www.amazon.com/dp/B0G3GNMC8B/ref=cm_sw_r_as_gl_api_gl_i_FFB8M5M3SM2Q76PQNQ74?linkCode=ml1&tag=kirkdborne-20&linkId=9ef34234452abb9c09834f712c3f182b 注册你的印刷书即可在Manning免费获取电子书。
“构建坚如磐石布局的必备之作。” ——Chris Kardell, Centennial Bank
《网页设计数学:精准布局与动画》阐释了优秀前端设计背后的数学原理。作者Paul McFedries以引人入胜的笔触,清晰展示了数学——在CSS和JavaScript中精心应用——如何解决日常设计问题,如空间分配、选择无障碍色彩、定位元素以及让动画显得自然。当你理解了色彩、几何和运动背后的计算,就能更精准地设计,更自信地调试行为,并创建出既美观又实用的界面。
你将从头开始。早期章节介绍了所需的最低限度数学知识,并立即将其与前端工具联系起来。随后,本书进入实际布局系统,展示CSS单位如何计算、继承如何影响尺寸、盒模型如何改变公式,以及Grid和Flexbox如何分配空间。
中间章节聚焦于定义现代网页设计的响应式和视觉决策。你将学习基于百分比和视口的布局、媒体查询逻辑、流式布局以及自定义clamp()公式。你还将学习色彩的数学,包括色彩转换、和谐调色板、WCAG对比度、Alpha合成和混合模式。排版同样得到实用处理,包括字体大小、行高、行长、流式字体和模块化尺度的公式。
后续章节进入交互、运动和更丰富UI效果的数学。你将使用三角函数制作圆形菜单、旋转器、波浪路径和方向计算,配合向量和几何来对齐组件、创建悬停和视差效果,以及约束拖拽。本书进一步将这一基础延伸至贝塞尔曲线、CSS缓动、手势数学和基于滚动的动画。
《网页设计数学》是对前端专业人士实际使用的数学的一次精彩导览。每个概念的出现都是为了解决具体的设计或实现问题。CSS和JavaScript示例使解释落地,练习与解答帮助你培养流畅感。你会欣赏本书如何逐层构建一个持久的思维模型,将基础与布局、色彩、排版、动画、交互和Canvas工作连接起来,形成一个可随时重温的实用参考。
内容概要
- CSS和JavaScript数学基础
- Grid、Flexbox、响应式布局和流式尺寸
- 色彩、无障碍、排版和混合
- 几何、三角学、交互和动画数学
读者对象 面向熟悉CSS和JavaScript的开发者、设计师及UX/UI专业人士。无需高级数学知识。
关于作者 Paul McFedries拥有超过30年的专业技术写作经验。他是Manning出版社《Web设计游乐场(第二版)》和《用ChatGPT建站》的作者。他的100多本书籍在全球销量超过400万册。
目录 1 Web开发数学基础 2 JavaScript数学基础 3 CSS数学基础 4 CSS Grid数学 5 Flexbox数学 6 响应式设计的数学 7 色彩的数学 8 文本与排版数学 9 网页开发者的三角学 10 UI设计中的向量与几何 11 使用贝塞尔曲线实现平滑动画 12 基于物理的动画 13 交互与基于手势的UI数学 14 基于Canvas的数学与绘图
相似文章
@KirkDBorne: 《数学方法在数据科学》——使用Python连接理论与实践:http://amzn.to/4b7ZYQ4 —————— #ML …
推广《数学方法在数据科学》一书,该书使用Python连接理论与实践,可在亚马逊购买。
@KirkDBorne:更新了2204页的数学PDF电子书:《代数、拓扑、微分学与优化理论——面向计算…》
由Jean Gallier和Jocelyn Quaintance发布的更新版2204页数学PDF电子书,涵盖代数、拓扑、微分学以及面向计算机科学与机器学习的优化理论。
@KirkDBorne: 在此获取《Mathematics of Machine Learning》: http://amzn.to/4eN7i52 作者: @TivadarDanka v/ @PacktDataML — GitHub: http://gi…
对Tivadar Danka所著《Mathematics of Machine Learning》一书的评论,涵盖了人工智能和机器学习的数学基础,并提供了实用的Python示例和Jupyter笔记本。
@KirkDBorne: The Shape of Data — Geometry-Based Machine Learning and Data Analysis: https://amzn.to/3JRxBZL
一条推文,宣传由Colleen M. Farrelly和Yaé Ulrich Gaba合著的《The Shape of Data: Geometry-Based Machine Learning and Data Analysis in R》一书,强调其在数据科学中运用几何和拓扑的实用方法。
@KirkDBorne: 《数据科学中的图算法》: http://amzn.to/4s41GJ5 我多年来一直说:“整个世界都是一张图!”这…
推广《数据科学中的图算法》一书,该书教授图算法及其在Neo4j中的应用,涵盖知识图谱、社交网络分析和节点嵌入等主题。