BFC 是什么

BFC原理与应用

BFC 是什么

2.5 BFC 是什么?

参考自前端精选文摘:BFC 神奇背后的原理

2.5.1 在解释 BFC 是什么之前,需要先介绍 Box、Formatting Context 的概念。

  1. Box: CSS 布局的基本单位
    Box 是 CSS 布局的对象和基本单位, 直观点来说,就是一个页面是由很多个 Box 组成的。元素的类型和 display 属性,决定了这个 Box 的类型。 不同类型的 Box, 会参与不同的 Formatting Context(一个决定如何渲染文档的容器),因此 Box 内的元素会以不同的方式渲染。让我们看看有哪些盒子:

    • block-level box:display 属性为 block, list-item, table 的元素,会生成 block-level box。并且参与 block fomatting context;
    • inline-level box:display 属性为 inline, inline-block, inline-table 的元素,会生成 inline-level box。并且参与 inline formatting context;
    • run-in box: css3 中才有, 这儿先不讲了。
  2. Formatting context
    Formatting context 是 W3C CSS2.1 规范中的一个概念。它是页面中的一块渲染区域,并且有一套渲染规则,它决定了其子元素将如何定位,以及和其他元素的关系和相互作用。最常见的 Formatting context 有 Block fomatting context (简称 BFC)和 Inline formatting context (简称 IFC)。

CSS2.1 中只有 BFC 和 IFC, 中还增加了 GFC 和 FFC。

2.5.3 BFC 定义

BFC(Block formatting context)直译为"块级格式化上下文"。它是一个独立的渲染区域,只有 Block-level box 参与, 它规定了内部的 Block-level Box 如何布局,并且与这个区域外部毫不相干。

BFC 布局规则:

  • 内部的 Box 会在垂直方向,一个接一个地放置。
  • Box 垂直方向的距离由 margin 决定。属于同一个 BFC 的两个相邻 Box 的 margin 会发生重叠。BFC 会阻止垂直外边距(margin-top、margin-bottom)折叠
  • 每个元素的 margin box 的左边, 与包含块 border box 的左边相接触(对于从左往右的格式化,否则相反)。即使存在浮动也是如此。
  • BFC 的区域不会与 float box 重叠。
  • BFC 就是页面上的一个隔离的独立容器,容器里面的子元素不会影响到外面的元素。反之也如此。
  • 计算 BFC 的高度时,浮动元素也参与计算

2.5.4 形成条件

  • 根元素
  • float 属性不为 none
  • position 为 absolute 或 fixed
  • display 为 inline-block, table-cell, table-caption, flex, inline-flex
  • overflow 不为 visible
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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