为什么要初始化CSS?

本文深入探讨了CSS初始化样式的必要性,解释了不同浏览器对标签默认值的差异如何导致页面显示不一致,并提供了详细的初始化样式代码,以确保跨浏览器的一致性。

因为浏览器的兼容问题,不同浏览器对有些标签的默认值是不同的,如果没对CSS初始化往往会出现浏览器之间的页面显示差异。
当然,初始化样式会对SEO有一定的影响,但鱼和熊掌不可兼得,但力求影响最小的情况下初始化

 

body, h1, h2, h3, h4, h5, h6, hr, p, blockquote, dl, dt, dd, ul, ol, li, pre, form, fieldset, legend, button, input, textarea, th, td { margin:0; padding:0; }

 

body, button, input, select, textarea { font:12px/1.5tahoma, arial, \5b8b\4f53; }

 

h1, h2, h3, h4, h5, h6{ font-size:100%; }

 

address, cite, dfn, em, var { font-style:normal; }

 

code, kbd, pre, samp { font-family:couriernew, courier, monospace; }

 

small{ font-size:12px; }

 

ul, ol { list-style:none; }

 

a { text-decoration:none; }

 

a:hover { text-decoration:underline; }

 

sup { vertical-align:text-top; }

 

sub{ vertical-align:text-bottom; }

 

legend { color:#000; }

 

fieldset, img { border:0; }

 

button, input, select, textarea { font-size:100%; }

 

table { border-collapse:collapse; border-spacing:0; } 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/itsmart/p/8029866.html

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【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)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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