ie bug 解决方法

ESP32-S3 JTAG调试失效原因与实战解决方案 JTAG是一种标准的嵌入式芯片边界扫描调试接口,其核心原理是通过TAP控制器实现对芯片内部寄存器和逻辑单元的访问控制;在ESP32-S3中,JTAG并非即插即用的物理接口,而是深度耦合于Boot ROM启动流程、GPIO48使能信号及时序窗口的安全协议;该设计带来显著技术价值——提升芯片调试安全性与启动可控性,但也导致兼容性差、配置复杂等工程挑战;典型应用场景包括中断逻辑排查、Micro-ROS节点调试、OneNet数据上传故障定位等需精准内存与寄存器观测的开发任务;本文聚焦ESP32-S3特有的JTAG_ 阅读详情

第一类是精确按照设计图开发的前端开发人员,可以说是精确到1px的,他们很容易就会发现设计图的不足,并且在很少的情况下会碰到浏览器的兼容性问题,而这些问题往往都死浏览器的bug,并且他们制作的页面后期易维护,代码重用问题少,可以说是比较牢固放心的代码。

第二类是基本按照设计图来开发的前端开发人员,很多细枝末节差距很大,不如间距,行高,图片位置等等经常会差几px。某种效果的实现也是反复调试得到,具体为什么出现这种效果还模模糊糊,整体布局十分脆弱。稍有改动就乱七八糟。代码为什么这么写还不知所以然。这类开发人员往往经常为兼容性问题所困。修改好了这个浏览器又乱了另一个浏览器。改来改去也毫无头绪。其实他们碰到的兼容性问题大部分不应该归咎于浏览器,而是他们的技术本身了。

文章主要针对的是第一类,严谨型的开发人员,因此这里主要从浏览器解析差异的角度来分析兼容性问题。(相关文章推荐:主流浏览器CSS 3和HTML 5兼容清单)

浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同

问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。

碰到频率:100%

解决方案:CSS里    *{margin:0;padding:0;}

备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设置各个标签的内外补丁是0。

浏览器兼容问题二:块属性标签float后,又有横行的margin情况下,在IE6显示margin比设置的大

问题症状:常见症状是IE6中后面的一块被顶到下一行

碰到频率:90%(稍微复杂点的页面都会碰到,float布局最常见的浏览器兼容问题)

解决方案:在float的标签样式控制中加入 display:inline;将其转化为行内属性

备注:我们最常用的就是div+CSS布局了,而div就是一个典型的块属性标签,横向布局的时候我们通常都是用div float实现的,横向的间距设置如果用margin实现,这就是一个必然会碰到的兼容性问题。

浏览器兼容问题三:设置较小高度标签(一般小于10px),在IE6,IE7,遨游中高度超出自己设置高度

问题症状:IE6、7和遨游里这个标签的高度不受控制,超出自己设置的高度

碰到频率:60%

解决方案:给超出高度的标签设置overflow:hidden;或者设置行高line-height 小于你设置的高度。

备注:这种情况一般出现在我们设置小圆角背景的标签里。出现这个问题的原因是IE8之前的浏览器都会给标签一个最小默认的行高的高度。即使你的标签是空的,这个标签的高度还是会达到默认的行高。

浏览器兼容问题四:行内属性标签,设置display:block后采用float布局,又有横行的margin的情况,IE6间距bug

问题症状:IE6里的间距比超过设置的间距

碰到几率:20%

解决方案:在display:block;后面加入display:inline;display:table;

备注:行内属性标签,为了设置宽高,我们需要设置display:block;(除了input标签比较特殊)。在用float布局并有横向的margin后,在IE6下,他就具有了块属性float后的横向margin的bug。不过因为它本身就是行内属性标签,所以我们再加上display:inline的话,它的高宽就不可设了。这时候我们还需要在display:inline后面加入display:talbe。

浏览器兼容问题五:图片默认有间距

问题症状:几个img标签放在一起的时候,有些浏览器会有默认的间距,加了问题一中提到的通配符也不起作用。

碰到几率:20%

解决方案:使用float属性为img布局

备注:因为img标签是行内属性标签,所以只要不超出容器宽度,img标签都会排在一行里,但是部分浏览器的img标签之间会有个间距。去掉这个间距使用float是正道。(我的一个学生使用负margin,虽然能解决,但负margin本身就是容易引起浏览器兼容问题的用法,所以我禁止他们使用)

浏览器兼容问题六:标签最低高度设置min-height不兼容

问题症状:因为min-height本身就是一个不兼容的CSS属性,所以设置min-height时不能很好的被各个浏览器兼容

碰到几率:5%

解决方案:如果我们要设置一个标签的最小高度200px,需要进行的设置为:{min-height:200px; height:auto !important; height:200px; overflow:visible;}

备注:在B/S系统前端开时,有很多情况下我们又这种需求。当内容小于一个值(如300px)时。容器的高度为300px;当内容高度大于这个值时,容器高度被撑高,而不是出现滚动条。这时候我们就会面临这个兼容性问题。

浏览器兼容问题七:透明度的兼容CSS设置

做兼容页面的方法是:每写一小段代码(布局中的一行或者一块)我们都要在不同的浏览器中看是否兼容,当然熟练到一定的程度就没这么麻烦了。建议经常会碰到兼容性问题的新手使用。很多兼容性问题都是因为浏览器对标签的默认属性解析不同造成的,只要我们稍加设置都能轻松地解决这些兼容问题。如果我们熟悉标签的默认属性的话,就能很好的理解为什么会出现兼容问题以及怎么去解决这些兼容问题。

/* CSS hack*/ 
我很少使用hacker的,可能是个人习惯吧,我不喜欢写的代码IE不兼容,然后用hack来解决。不过hacker还是非常好用的。使用hacker我可以把浏览器分为3类:IE6 ;IE7和遨游;其他(IE8 chrome ff safari opera等)

◆IE6认识的hacker 是下划线_ 和星号 *

◆IE7 遨游认识的hacker是星号 *

比如这样一个CSS设置:

height:300px;*height:200px;_height:100px; 
IE6浏览器在读到height:300px的时候会认为高时300px;继续往下读,他也认识*heihgt, 所以当IE6读到*height:200px的时候会覆盖掉前一条的相冲突设置,认为高度是200px。继续往下读,IE6还认识_height,所以他又会覆盖掉200px高的设置,把高度设置为100px;

IE7和遨游也是一样的从高度300px的设置往下读。当它们读到*height200px的时候就停下了,因为它们不认识_height。所以它们会把高度解析为200px,剩下的浏览器只认识第一个height:300px;所以他们会把高度解析为300px。因为优先级相同且想冲突的属性设置后一个会覆盖掉前一个,所以书写的次序是很重要的。


3.div在浏览器居中. css代码:position:absolute;  top:50%;  height:240px;border:1px solid red;  margin:0 auto; margin-top:-120px; width:300px; left:50%; margin-left:-150px;适用于所有浏览器.

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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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