CSS特异性(CSS Specificity)的细节之CSS样式权重的计算与理解(CSS样式覆盖规则)...

本篇讲解CSS特异性(CSS Specificity)的细节,也就是CSS样式选择器的权重计算

通过计算选择器的权重(weight)最终决定哪个选择器将获得优先权去覆盖其他选择器的样式设定,即“优先原则(priority rules)”!

 

首先,我们来一个简单的例子:

<body>
    <ul id="summer-drinks">
       <li class="favorite">First section</li>
       <li>Second section</li>
       <li>Third section</li>
    </ul>
</body>
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设置样式:

<style>
    ul#summer-drinks li {
        font-weight: normal;
        font-size: 12px;
        color: black;
    }
    .favorite {
        color: red;
        font-weight: bold;
    }
</style>
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截图:

然后查看效果我们发现,效果并不是我们想要的,我们favorite列文本文字并没有变红和加粗,这儿肯定出了一些意想不到的事,注意下面我们可以知道,我们的麻烦出现在这儿:

    ul#summer-drinks li {
        font-weight: normal;
        font-size: 12px;
        color: black;
    }
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两个不同的CSS选择器同时设置了文字的color和font-weight,而仅仅font-size只声明了一次,因此我们可以很清晰的看到效果。对于“冲突”,浏览器必须做出选择,哪一个选择器样式最终产生效果。也就引出了以下一系列标准特异性(即权重优先级)的规则

 

计算CSS样式选择器优先级的“值”

  先看看实际选择器脚色扮演优先级:

  在这里我们形象的设定:

    1、如果元素拥有内联样式(inline style),那么给内联样式1000点  例如:<h1 style="color:#fff;">

    2、对于每个ID,我们给他0100点  例如:#div

    3、对于每个Class、伪类(pseudo-classes)或属性选择器,我们给他0010点  例如:.classes,[attributes]和:hover,:focus

    4、对于每个具体标签元素引用和伪元素(pseudo-elements),我们给他0001点  例如::before和:after

这里数字你可以看成一般的数字计数什么的,例如0100,就可以看做100,只是下面运用形象点而是用0100

 

下面举例说明:

例一:

      ul#nav li.active a

例二:

      body.ie7 .col_3 h2~h2

例三:

      #footer *:not(nav) li

注意:“ :not() ”自身没有权重值(这里权重值是指上面的数点,像0100),仅括号内的有权重值!

例四:

      <li style="color:red;">

例五:

      ul > li ul li ol li:first-letter

例六:

A:

div#demo{background-image:url(n.gif);}

B:

div[id="demo"]{background-image:url(n.gif)}

  代码:

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <style>
            div{
                height:100px;
                width:100px;
            }
            div#demo{
                background:red;
            }
            div[id="demo"]{
                background:green;
            }
        </style>
    </head>
    <body>
        <div id="demo"></div>
    </body>
</html>
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  截图:

这里可以验证出:A情况中的权重比B中的权重高一点,也就是ID选择器的权重比属性选择器权重高

 

重点注意:

    1、*选择器没有权重值,当然我们可以形象设定他的权重值为0000点

    2、我们设定伪元素(例如:“ :first-line ”)权重值为0001点,而设定伪类权重值为0010点

    3、伪类中“ :not() ”本身不计权重值,而在其括号里的则相应设定权重值

    4、“ !important ”比较高级,权重比内联样式的权重还高,他的样式设定可以覆盖内联样式的样式,当然了,我们可以用相同的“ !important ”去设定不同样式来      覆盖先前的“ !important ”设定的样式(这里需要知道,同一样式文件中,相同选择器多次声明样式时,是后声明的样式也就是最新声明的覆盖前面声明的样式),这里我们也可以形象的设定“ !important ”的权重值为10000点

    5、ID选择器权重比属性选择器权重高一点  例:如上例六

 

参考文章:

   Chris Coyier的Specifics on CSS Specificity

   Vitaly Friedman的CSS Specificity: Things You Should Know    

至此,CSS选择器设定样式的优先级计算也就结束了,如果写的不好大家可以在评论中补充~~

谢谢~~

更多知识分享:微笑空间站

转载于:https://www.cnblogs.com/xuyongsky1234/p/4157575.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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CSS 特指度 (Specificity)

CSS 特指度 (Specificity):是一套计算规则,用于确定当多个CSS规则冲突时,哪个选择器更“具体”、更“特殊”,从而优先级更高。

Async Cipher 794

CSS学习笔记(十四)CSS 计数器,特异性

CSS 计数器 CSS 计数器是由 CSS 保持的“变量”,其值可以通过 CSS 规则递增(以跟踪其使用次数)。 计数器使您可以根据内容在文档中的位置来调整其外观。 带计数器的自动编号 CSS 计数器就像“变量”。变量值可以通过 CSS 规则递增(将跟踪它们的使用次数)。 如需使用 CSS 计数器,我们将使用以下属性: counter-reset - 创建或重置计数器 counter-increment - 递增计数器值 content - 插入生成的内容 counter() 或 counters() 函数

qq_43625134的博客 343

CSS特异性

What happens when an element is targeted by multiple rules, with different selectors, that affect the same property? 当一个元素被多个规则,具有不同选择器的,影响同一属性的目标定位时,会发生什么? For example, let’s talk about this eleme...

cuk0051的博客 478
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anan4621
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