css随笔概述知识点

我是这样理解知识点的:一个元素的高度是由内容决定的,不要给他设定确定的高度。div高度由其内部文档流元素的高度总和决定,并不是相等,只是决定。
文档内元素的流动方向叫文档流
内联元素从左往右流,如果遇到宽度不够的阻碍,再另起一行继续流,如果是块级元素,每个块占一行,从上往下一直流。
添加border是很方便的调试方法。
如果内联元素是个很长的单词,默认情况下是不能分开的。如果要打破需要添加word-break属性。
word-break属性取值举例break -all 、break-word

内联元素的高度(难点)
文字的居中不是让文字的中线居中对齐,而是让基线对齐。
上图对齐蓝色的小a才是正确的。
上面中间的箭头就是基线、上下分别是上下线,中间的虚线叫中线。
每种字体的浏览器默认建议行高不一样。具体情况是由设计师给的字体font-size大小然后在不同的字体情况下有不同的建议行高。
多个span在一起的时候,这一行的高度则由最高的span决定。
内联元素的高度基本是不可测的,在font-size比较小的时候可以用line-height来控制内联元素所占的高度,如果想要一个特定的高度,可以再在基础上添加padding来增加。

div{
border: 1px solid green;
line-height:24px;
padding:6px 0px;
}

/上面最后div的高度近似于40px/

脱离文档流:一旦脱离文档流,那么父元素的高度则不受该文档控制,父元素会自动忽略他。
position fixed相对于屏幕
代码块实例.topNavBar{
position: fixed;
top: 0;
left: 0;
}
/相对于屏幕左上角固定/

如果是fix定位,元素的宽度不会拓展,会往内缩,这时候一般设置width:100%但是给当前div设置100%因为它本身有一个padding宽度,再加上width:100%会超过其父元素,可以通过给要设置的div里面再添加一个div然后给这个新增的div增加padding。
绝对定位,在子元素写position:absolute;在父元素写position:relative;div{
position: absolute;
left: 4px;
top: 100%; /离父元素100%的距离,从左往右4px的距离。/
}

设置display:inline block;后,外边距margin不会合并。
随便加padding,不行就加margin
做半透层背景:background-color: rgba(0,255,0,0.8);/不要颜色(黑色),半透层背景/
背景图片居中:background-position: center center;
背景图片按比例缩放:background-size: cover;
不要设定固定的宽度,可以设置最大宽度,如果屏幕比最大宽度小可以自适应:max-width:940px;
div设置水平居中margin-left:auto;
margin-right:auto;
span等内联元素不接受宽高,设置也没用,必须设置display:inline-block;.userCard .welcome{
background: #E6686A;
color: white;
display: inline-block;
width: 70px;
height: 29px;
line-height: 29px;
text-align: center;
}
/上面的做法一般是复杂做法,虽然一般情况下(line-height不高的情况下)设置line-height与height高度相等会居中,但是实际line-height会与设定的值不一样,而且会产生bug/
上面的代码块的效果可以通过下面方法完成,从内像外做,先测原效果宽高为70 30 现有宽高是40 20,宽度现在差30左右给15pxpaading,高度差10上下给5pxpadding。.userCard .welcome{
background-color: #E6686A;
color: white;
display: inline-block;
padding: 5px 15px;
line-height: 20px;
}

/这种效果比上面还具有一种优势,无论span里面的内容(welcom)增加或减少,居中都不会变。/
/需要注意的事最后还要添加line-height:20px;尽管现在在机器上是20px了,但是有些机器可能会变动,添加line-height之后可以明确表明20px+2*5px=30px/

这两块CSS的HTML代码为Hello
用CSS画一个三角形 推荐网站:https://css-tricks.com/examples/ShapesOfCSS/div{
border: 100px solid transparent;
width: 0px;
border-left-color: #E6686A;
border-top-width: 0px;
}
/可以先画出一个10px solid red的border 给div宽高设为10X10,然后设置四边border颜色慢慢演化,忘了就自己再做一遍。/
transparent 透明是个好属性。
span里面设置display:block;就相当于div
float元素默认会收缩
hr线hr{
height: 0;
border:none;
border-top: 1px solid #DEDEDE;
}
.userCard .text hr{
margin: 20px 0px;
}
dl浮动套路.userCard dl dt,
.userCard dl dd{
float: left; /逗号分隔,表示两个都遵循float浮动/
}
.userCard dl dt{
width: 30%;
}
.userCard dl dd{
width: 70%; /利用浮动自动换行的特性左边width30%,右边width70%/
}

svg语法记住三个svg{
width: 30px;
height: 30px;
fill: white;
vertical-align: top; /缩小下边距/
}

a标签搭配svga{
display: inline-block;
border-radius: 50%; /圆形/
width: 40px;
padding: 5px 0; /不要设置高度,容易出bug/
line-height: 30px;
margin: 16px 16px;
}
/习惯加border调试/

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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