css的auto值是什么意思

k8s配置habor作为镜像地址之后,如果harbor中没有镜像,如何设置自动从阿里云官方镜像仓库下载 通过 Harbor 的远端仓库可以集中管理。如果你在上游设置了 image prefix 为 library,那么对外访问 harbor.your-domain.com/library/nginx:latest 就会被 Harbor 去上游拉取 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/library/nginx:latest 并缓存。- 将集群中的镜像地址改为 Harbor 的域名,比如 harbor.your-domain.com/library/nginx:latest。 阅读详情

auto值的介绍

auto表表示自适应,由浏览器去自动计算auto值,auto在不同的环境下表示不同的意思。

在文档流模型中的auto值:

块级元素的auto:
可以设置auto值的属性: width、height、margin。
当以上这些水平方向的属性设置为auto时,表示计算包含块的剩余可用空间。
当以上这些垂直方向上属性设置为auto时,height会自适应内容,margin上下会计算为0,原因是块级元素在垂直方向上并不要求占满一行,原理可以看我这篇博客: https://blog.youkuaiyun.com/androidioskl/article/details/122857240?spm=1001.2014.3001.5501

案例

    .parent{
        width: 300px;
        height: 300px;
        background: green;
    }
	<div class="parent">
	    <div style="width: 100px; 
	    			height: auto; 
	    			margin: auto; 
	    			background: red;">
	    我是块级元素</div>
	</div>

我们可以看到块级元素是居中,高度是由内容撑起的,首先子元素占据width占据包含块100px,因此父元素的可用空间还有200px,根据上面水平方向上的margin表示计算包含块的可用空间,因此margin左右会均分父元素的剩余空间被计算为100px,所以就导致元素居中了。而height是自适应内容的因此有内容撑起,垂直方向上的margin被计算为0,所以没有垂直居中。
在这里插入图片描述

行内元素的auto:
可用设置auto值的属性: margin,因为行内元素不能设置宽高而且垂直方向上的margin都失效,所以我们不考虑宽高和垂直方向上的属性。

当以上这些属性设置水平方向上的值为auto时,计算为0,原因和块级元素的height的一样元素在垂直方向上不要求占满一行。
案例

 <span style="margin: auto; background:red">我是行内元素</span>

可以看到水平方向上的margin没有居中,所以被计算为0;
在这里插入图片描述
行内块元素:
可以设置auto值的属性: width、height、margin。
这不用多说了,结合了块级元素和行内元素的特性。
当以上这些水平方向的上属性设置值为auto时,width会自适应内容,margin计算为0。
当以上这些垂直方向上的属性设置值为auto时,height会自适应内容,margin计算为0,

在浮动模型中的auto值:

可以设置auto值的属性: width、height、margin。

由于浮动脱离文档流因此并不要求占满一行,所以margin:auto计算为0,width和height为auto时是自适应内容。
案例

    .parent{
        width: 300px;
        height: 300px;
        background: lightblue;
    }
    .child{
      float: left
      width: auto;
      height: auto;
      margin: auto;
      background: red;
    }

在这里插入图片描述

在定位模型中的auto值:

这里首先理解一下什么叫静态位置,表示计算为文档流的位置,比如元素的left为静态位置,表示的就是元素原来在文档流中的位置到包含块左边缘的位置。
相对定位:
可以设置auto值的属性: width、height、margin、left、right、bottom、top。
width、height、margin和上面文档流的情况一样。
当left和right都为auto时,left和right计算为0px;
当left(right)为固定值时,right计算为负left(left为负right)
以上bottom和top的情况一样。
案例

    .parent{
        width: 300px;
        height: 300px;
        background: lightblue;
    }
    .child{
      position: relative;
      left: 10px;
      right: auto;
      width: 200px;
      background: red;
    }
  </style>
  
  <div class="parent">
    <div class="child">我是相对定位</div>
  </div>

我们可以看到,当left为10px时,right为auto时,right被计算为负left,所以right计算为-10px;
为什么这么做?是为了解决left、top、bottom、top同时设置时的冲突。
你想想啊,为什么left=10px和right=-10px,可以同时设置不会冲突,当然不会冲突了,向自身位置的左边偏移10px和向自身位置的右边偏移负10px,表示的不都是同一个位置,所以当然不会冲突了。
在这里插入图片描述

绝对定位
待更新

GEE:基于 Landsat 数据集生成(1986-2024)月度合成地表温度(LST)时间序列数据 优快云@_养乐多_本文将介绍使用 Landsat 时间序列计算(1986-2024)月度合成地表温度(LST)时间序列数据集的代码。 阅读详情

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_34945060的博客 7751

css样式中width:auto是什么意思

width:auto 表示宽度是可变的,浏览器会自动计算其宽度;根据验证发现,width:auto的计算方式与其定位方式有很大的关系。如果父宽度为100% 但是自身有padding值 则盒子宽度会溢出 (父内容content+padding) 会导致有滚动条如果为auto 则会减去padding值再给子div宽度 (相当于box-sizing:border-box) (虽然可以自动计算 但我觉得样式蛮丑 会导致边框对不齐 还是建议自己给个宽)...

爬楼梯的前端小白的博客 5599

css怎么取消auto样式,css中关于auto属性的使用详解

—什么是auto?+auto是自适应的意思,auto是很多尺寸值的默认值,也就是由浏览器自动计算。+块级元素中margin、border、padding以及content宽度之和构成父元素width。使用auto属性后,父元素宽度发生变化,该元素的宽度也会随之变化。下图中 auto 的值就是margin、border、padding以及content宽度之和+但是当该元素被设为浮动时,该元素的...

weixin_42506647的博客 839
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