css基础-定位篇

本文详细介绍了CSS中的定位属性,包括absolute定位如何相对于最近的已定位祖先元素定位,relative定位如何相对自身位置调整,以及sticky定位在滚动时的粘性效果。同时提到了display和visibility的区别,并解释了置换元素的概念。

1.position:absolute;
相对于容器的位置,如果没有position:relative;容器为body

2.position: relative;
(1)确定容器时候:容器元素定位position:relative
(2)相对自己容器的定位
如果相对定位过约束了,需要把其中一个值设置为另一个值的相反数,
eg: top:10rem,bottom:-10rem;

dispaly:none//检查元素还是可以看得到的,只是不占文档流的位置
visibility:hiddern//相当于opacity:0

置换元素可以理解为可以改变的标签,即在标签里面写东西,比如input可以在里面写type改变,
img可以在里面写src ,alt…

3.position:sticky
https://www.cnblogs.com/coco1s/p/6402723.html
在这里插入图片描述
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<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
    <style>
            .container {
                background: #eee;
                width: 600px;
                height: 1000px;
                margin: 0 auto;
            }
            
            nav {
                position: -webkit-sticky;
                position: sticky;
                top:0;
            
            }
            
            nav {
                height: 50px;
                background: #999;
                color: #fff;
                font-size: 30px;
                line-height: 50px;
            }
            
            .content {
                margin-top: 30px;
                background: #ddd;
            }
            
            p {
                line-height: 40px;
                font-size: 20px;
            }
    </style>
</head>

<body>
        <div class="container">
                <nav>我是导航栏</nav>
                <div class="content">
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                    <p>我是内容栏</p>
                </div>
            </div>
</body>
</html>


<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title>Document</title>
    <style>
            .container {
                background: #eee;
                width: 600px;
                height: 1000px;
                margin: 0 auto;
            }
            
            .sticky-box {
                position: -webkit-sticky;
                position: sticky;
                height: 60px;
                margin-bottom: 30px;
                background: #ff7300;
                top: 0px;
            }
            
            div {
                font-size: 30px;
                text-align: center;
                color: #fff;
                line-height: 60px;
            }
    </style>
</head>

<body>
        <div class="container">
                <div class="sticky-box">内容1</div>
                <div class="sticky-box">内容2</div>
                <div class="sticky-box">内容3</div>
                <div class="sticky-box">内容4</div>
            </div>
</body>

</html>
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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