html总结

本文详细介绍了HTML中的三种标签类型——块标签、行标签及行块标签的特点及其代表元素,并阐述了如何清除它们的默认样式。

在html中到现在为止有三种标签类型,分别是块标签,行标签以及行块标签,他们之间的特点是不同的,在实际开发中可相互之间进行转换,我们说一下他们的特点以及代表(他们之间有默认样式,为了看的舒服,本文章主要说一下如何清除默认样式):

块标签特点:1.独占父亲一行

                            2.宽度与父亲同宽

                            3.高度由内容撑开

                            4.如果他的上一级不是块标签,那么不能把它作为它的父级标签,只能向上寻找,直到找到他的父级标签就可以了

(body有外边距默认样式,需要清除)

块标签代表:div 主要是用来给页面搭结构(没有默认样式)

                            h1-h6文本样式(有文字加粗(font-weight:bold),外边距(margin),文字大小样式需要清除)

                            ulliolli 主要是基于列表的方式(ul(ol)有外边距样式,内边距样式,它的前面有实心圆,需要清除)

                            p段落标签(有外边距样式,需要清除)

以上这些是关于块标签的特点,接下来说的是行标签特点

行标签:1.不能设置行高

            2.宽度高度都由内容撑开

            3.margin-top不能设置

            4.并成一排

            5.中间有回车,两个标签之间有间隙

行标签代表:a 超链接(有一个下划线标签,需要清除)

href属性就是用来存放当鼠标点击时救会进入另一个网页,

target属性表示网页打开方式

         _self:表示在当前页面打开

         _blank:表示新开一个空白界面打开

                            Span:文本插入标签(按照我的思路,如果一行文本中间有几个与其他文本样式不同时,我就用此标签并且设计其样式)(无默认样式)

                            Strong:强调标签(有默认加粗样式,需要定点清除)

接下来就是最后一个:行块标签,我们需要它的特点以及代表

行块标签:1.可设置宽高

                     2.宽高度由内容撑开

主要代表:img 图片显示标签

                            Src主要用来标明图片位置

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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