ch3 盒模型、定位

本文深入探讨CSS中的标准盒模型、怪异盒模型、外边距叠加现象,以及三种基本定位机制:普通流、浮动、绝对定位。通过实例解析如何处理浮动元素、实现元素的相对与绝对定位,同时介绍清理浮动的方法,包括使用clear属性和overflow属性。

标准盒模型、怪异盒模型

外边距叠加

当两个或者争夺垂直外边距相遇时,他们将形成一个外边距,这个外边距的高度等于两个发生叠加的外边距的高度中的较大者。

  1. 当一个元素出现在另一个元素上面时,第一个元素的底外边距与第二个元素的顶外边距发生叠加。
  1. 当一个元素包含在另一个元素时(假设没有内边距或者边框将外边距分隔开),他们的顶和/或底外边距也会发生叠加。
  1. 外边距可以与本身发生叠加。假设有一个空元素,它有外边距,但是没有边框或内边距,这种情况下,顶外边距与底外边距就碰在一起,发生叠加。
  1. 上述情况,如果这个外边距碰到另一个元素的外边距,还会发生叠加。

 

外边距叠加实际上有重要意义,例如下图:由几个段落组成的典型文本页面,第一个段落上面的空间等于段落的顶外边距,如果没有外边距叠加,后续的所有段落之间的空间将是相邻顶外边距和底外边距的和,则段落之间的空间是页面顶部的两倍。若发生外边距叠加,段落之间的顶外边距和底外边距就叠加在一起,这样各处的距离就一致了。

 


只有普通文档流中块框的垂直外边距才会发生外边距叠加。行内框、浮动框或者绝对定位框之间的外边距不会叠加。

定位

1. 可视化格式模型

  • p、h1或div等元素被称为块级元素,意味着这些元素显示为一块内容,即“块框”。
  • strong和span等元素被称为行内元素,因为它们的内容显示在行中,即“行内框”。
  • 可使用display属性改变生成的框的类型:
    display=none:让生成的元素根本没有框,这样,这个框及其所有内容就不再显示,不占用文档中的空间。
    display=block:让行内元素表现的像块级元素一样,元素占据整行空间,可以定义元素的尺寸。
    display=inline:一般是不会定义元素的尺寸的,它是行内流动性的布局,其尺寸由Font-size决定。
    display=inline-block:让元素像行内元素一样水平的依次排列,但是框的内容仍然符合块级框的行为,即能显式的设置宽度、高度、垂直外边距、内边距,既有行内流动又有尺寸。
  • 块级框:从上到下一个接一个地垂直排列,框之间的垂直距离由框的垂直外边距计算出来。
  • 行内框:在一行中水平排列。可使用水平内边距、边框、外边距来调整它们的水平间距,但垂直内边距、边框、外边距都不影响行内框的高度,在行内框上设置显式的高度或者宽度也是没有用的。
  • 行框:由一行形成的水平框成为行框,行框的高度总是足以容纳它包含的所有行内框,行框的高度由行高line-height设置。
    修改行内框尺寸的唯一办法是修改行高(修改高度)或者水平边框、内边距、外边距(修改宽度)。
  • 匿名块框:大多数框都是由显式定义形成的,但有一种情况,即使没有显式定义也会创建块级元素,即:将一些文本(代码中的some text)添加到一个块级元素的开头时,即使没有把这些文本定义为块级元素,它也会被当成块级元素对待。
<div>
   some text
   <p>Some more text</p>
</div>
  • CSS有3种基本的定位机制:普通流、浮动、绝对定位。除非专门指定,否则所有框都在普通流中定位,普通流中元素框的位置由元素在HTML中的位置决定。

2. 相对定位

如果对一个元素进行相对定位,它将出现在它所在的位置上,然后可以通过设置垂直或水平位置,让这个元素“相对于”它的起点移动。如下:

#myBox{
    position:relative;
    left:20px;
    right:20px;
}

 

无论是否移动,元素仍然占据原来的空间,因此,移动的元素会导致它覆盖其他框。
相对定位被看作普通流定位模型的一部分,因为元素的位置是相对于它在普通流中的位置的

3. 绝对定位

绝对定位使元素的位置与文档流无关,因此不占据空间,不影响普通流中的框,普通文档流中其他元素的布局就像绝对定位的元素不存在时一样,所以他可以覆盖页面上的其他元素,可以通过设置z-index属性来控制这些框的叠放次序,z-index值越高,框在栈中的位置就越高。绝对定位的元素的位置是相对于距离它最近的已定位的祖先元素(例如:position=relative等,position=static是不可以的)确定的,若没有已定位的祖先元素,那它就相对于初始包含块的。绝对定位的框可以从它的包含块向上、下、左、右移动。

固定定位

固定定位是绝对定位的一种,差异在于固定元素的包含块是视口,所以创建的是出现在窗口中相同位置的浮动元素。

4. 浮动

浮动的框可以左右移动,直到它的外边缘碰到包含框或另一个浮动框的边缘,浮动框不在文档的普通流中,所以文档的普通流中的块框表现得像浮动框不存在一样。实际上并不完全如此,如果浮动的元素后面有一个文档流中的元素,那么这个元素的框会表现的像浮动根本不存在一样,但框的文本内容会受到浮动元素的影响,会移动以留出空间,因此行框围绕浮动框,即浮动框使文本可以围绕图像。

清理浮动:clear属性

要阻止行框围绕在浮动框的外边,需要对包含这些行框的元素应用clear属性,值可以是left、right、both、none,表示框的哪边不应该挨着浮动框,清理元素时,浏览器在元素顶上添加足够的外边距,使元素的顶边缘垂直下降到浮动框下面。

 

例子:有一张图片,希望让它浮动到一个文本块的左边,然后让这个图片和文本包含在另一个具有背景颜色和边框的元素中。

<div class="new">
    <img src=""/>
    <p>Some text </p>
</div>
.new{
    background-color:gray;
    border:solid 1px black;
}
.news img{
    float:left;
}
.new p{
    float:right;
}

 

结果如下:因为浮动元素脱离文档流,所以div.new不占据空间

 


如何让包围元素在视觉上包围浮动元素?

  1. 在这个元素的某个地方应用clear:因为在例子中没有现有的元素可以清理,所以需要在最后一个段落下面添加一个空元素并且清理它。
    <div class="new">
        <img src="" />
        <p>Some text </p>
        <br class="clear" />
    </div>
    .new{
        background-color:gray;
        border:solid 1px black;
    }
    .news img{
        float:left;
    }
    .new p{
        float:right;
    }
    .clear{
        clear:both;
    }

     结果如下:

 

  1. 还可以不对浮动的文本和图像进行清理,而是选择浮动div容器
    <div class="new">
        <img src="" />
        <p>Some text </p>
    </div>
    .new{
        background-color:gray;
        border:solid 1px black;
        float:left;
    }
    .news img{
        float:left;
    }
    .new p{
        float:right;
    }

     这种做法产生的问题:下一个元素会受到这个浮动元素的影响,为解决这个问题,有人选择浮动布局中的所有东西,然后使用合适的元素对这些浮动元素进行清理,这有助于减少或消除不必要的标记,但是浮动也会变得复杂,因此,许多人还是喜欢添加少量的额外标记。

  3.  清理浮动:overflow属性
overflow:hidden;

转载于:https://www.cnblogs.com/lmjZone/p/7738116.html

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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