HTML简单了解(3)

本文详细介绍了CSS中字体属性的使用,包括字体类型、大小、粗细、样式、文本装饰及对齐方式。同时,深入探讨了CSS选择器的应用,如ID、群组、class、层次和伪类选择器,并解释了结构性伪类选择器的作用。

1.css字体

  • css字体类型: font-family(宋体,楷体、黑体,等具体需要什么字体可以自己设置)
  • css字体大小:font-size(默认大小是16px)
  • css字体粗细:font-weight(分为:(细)( 正常 )(粗))
  • css字体样式:font-style
  • css文本装饰:text-decoration: overline(上划线) underline(下划线) line-through(删除线)
  • css文本对齐:text-align(默认左对齐)( left right center justify(两端点对齐))
<style>
        div{font-family: 宋体;width: 300px;height: 300px;border: 1px black solid;}    这是给所有字体变成宋体
        .A1{font-size: 20px;}			这是字体大小为20px
        .B1{font-weight: 900;}			这是字体粗细为900
        .C1{font-style: italic;}		这是字体为倾斜
        .D1{text-decoration: overline;}		这是上划线
        .E1{text-decoration: underline ;}	这是下划线
        .F1{text-decoration: line-through;}	这是删除线
        .G1{text-align: right;}				这是右对齐				
</style>
</head>
<body>
    <div>
       <p class="A1">1.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="B1">2.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="C1">3.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="D1">4.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="E1">5.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="F1">5.测试测试测试测试测试</p>
       <p class="G1">5.测试测试测试测试测试</p>
    </div>
</body>

在这里插入图片描述

2.css选择器

以下是常用的选择器
  • id选择器
  • 群组选择器(分组选择器)
  • class选择器
  • 层次选择器
  • 伪类选择器
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Document</title>
    <style>
        .a :link{background: blue;}  		蓝色
        .s:visited{background: crimson;}	深红
        .d:hover{background: darkorange;}	橘色
        .f:active{background: deeppink;}	桃红
    </style>
</head>
<body>

	<a href="s" class="a">123456</a>
    <a href="s" class="s">123456</a>
    <a href="s"  class="d">123456</a>
    <a href="s"  class="f">123456</a>


    <div id="box">        在一个页面中,ID是唯一值。( 身份证 )


       <p class="A1"></p>       class选择器是可以复用的
                            可以添加多个class样式
                            多个样式的时候,样式的优先级根据CSS决定,而不是class属性中的顺序。
                            
             
    </div>


    

伪类选择器:
    link      访问前的选择器     ( 只能加给a标签 )
    visited   访问过后的选择器   ( 只能加给a标签 )
    hover     鼠标移入的选择器    ( 所有标签都能添加 )
    active    鼠标按下的选择器    ( 所有标签都能添加 )  
    
结构性伪类选择器:

    nth-of-type()nth-child()

    first-of-type、 first-child 

    last-of-type、  last-child

    only-of-type、 only-child

    ()中可以添加的值:number(第几个,从1开始) | n(表示一个0到无穷大的数)
</body>
</html>
这是访问过后的a标签

在这里插入图片描述

这是鼠标移入的a标签

在这里插入图片描述

这是鼠标按下的a标签

在这里插入图片描述

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解
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