CSS笔记3-盒子模型/外边距内边距

本文详细介绍了CSS中的盒子模型,包括其作用意义、空间位置的覆盖关系及基础设置等内容。此外,还介绍了如何设置边框的颜色、粗细和样式,以及内外边距的使用方法。

盒子模型

作用意义:决定不同元素之间的位置关系(平面位置、空间位置)
空间位置的覆盖关系:
从下往上:背景色<背景图片<元素内容

边框border
基础设置:

p:first-of-type
	{
		border:solid 10px;  /*代表实线表框*/
		border-color:red;	/*代表上下左右:red*/
	}
	p:nth-of-type(2)
	{
		border:solid 10px;  /*代表实线表框*/
		border-color:red blue;	/*代表上下:red 左右blue*/
	}	
	p:nth-of-type(3)
	{
		border:solid 10px;  /*代表实线表框*/
		border-color:red blue green;	/*代表上:red 下:green 左右blue*/
	}
	p:nth-of-type(4)
	{
		border:solid 10px;  /*代表实线表框*/
		border-color:red blue green yellow;	/*代表上:red 下:green 左:yellow 右blue 顺时针*/
	}
	/*也可以直接设定单方向边框颜色 
	border-top-color:blue;
	boder-bottom-color:yellow;
	border-left-color:green;
	border-right-color:red;
	*/

对边框border的粗细设置:

	p:first-of-type
	{
		border:solid;
		/*border-width:thin; 细边框 
		 border-width:thick; 粗边框
		 border-width:medium;适中边框
		 border-width:10px; 自定义边框
		 border-top-width:10px; 对上边框进行单独设置 
		*/
		 /*四条边框单独设置*/
		border-width:thick thin medium 20px;
	}

边框样式

	p:first-of-type
	{
		/*点框border:dotted;
		  虚线框:border:dashed;
		 双线框:border:double;
		border-top-style:solid; 只加上边框
		*/
		border-style:solid dotted dashed double;
		border-width:10px;
	}

缩写

p:nth-of-type(2)
	{
		border-top:red dotted thick
	}	

外边距margin

p:nth-of-type(2)
	{
		background-color:yellow;
		/*margin-top:1px;
		margin-bottom:100px;*/
		margin:100px 0 10px 50px
	}	
	p:nth-of-type(3)
	{
		margin-top:100px;
		margin-bottom:-90px;  /*外边距也可以是负值*/
	}

内边距padding
内容和边框的距离为内边距

		padding:100px;
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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