34、CSS 定位与分层控制全解析

CSS 定位与分层控制全解析

在网页开发中,CSS 的定位属性对于创建美观、易用的网页布局至关重要。本文将详细介绍 CSS 中的定位属性,包括绝对定位、相对定位、固定定位以及 z-index 属性,同时分享一些实用的技巧和示例代码。

1. 列表元素与导航栏的定位与样式设置

在网页布局中,列表元素和导航栏的定位是关键的一步。以下是一些相关的 CSS 规则和设置:
- 对齐列表元素底部边框 :为了让 <ul> 元素内列表元素的底部边框与 JT 标志的底部对齐,我们使用以下规则分别将带有 gifts food id 的 <ul> 元素定位在标志的左右两侧:

ul#gifts {
    left: 0;
}
ul#food {
    right: 0;
}
  • 修正 Opera 导航栏渲染问题 :为了解决 Opera 浏览器中导航栏的渲染问题,我们为每个 <ul> 元素分配 50% 的宽度:
div#nav > div > ul {
    top: 2.92em;
    width: 50%;
}

在 Opera 中,由于 <ul>

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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