html任务2 css

CSS样式与选择器详解
本文介绍了CSS样式的三种主要来源及其优先级规则,并详细解释了各种选择器的应用方法,包括ID选择器、类选择器、属性选择器、伪类选择器及关系选择器等。

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css的对于层叠来说,共有三种主要的样式来源:

浏览器对HTML定义的默认样式。
用户定义的样式。
开发者定义的样式,可以有三种形式:
定义在外部文件(外链样式):本教程中案例主要是通过这种形式定义样式。
在页面的头部定义(内联样式):通过这种形式定义的样式只在本页面内生效。
定义在特定的元素身上(行内样式):这种形式多用于测试,可维护性较差。

2css的选择

  • id选择#
  • 类选择 .
  • 属性选择 [type=’button’]
  • 伪选择器 CSS伪类(pseudo-class)是加在选择器后面的用来指定元素状态的关键字。比如,:hover 会在鼠标悬停在选中元素上时应用相应的样式。

  • 关系选择 CSS还有多种基于元素关系的选择器。通过它们你可以更精确的选择元素。见表

伪类列表
:link
:visited
:active
:hover
:focus
:first-child
:nth-child
:nth-last-child
:nth-of-type
:first-of-type
:last-of-type
:empty
:target
:checked
:enabled
:disabled

关系选择列表

常见的基于关系的选择器
选择器 选择的元素
A E 元素A的任一后代元素E (后代节点指A的子节点,子节点的子节点,以此类推)
A > E 元素A的任一子元素E(也就是直系后代)
E:first-child 任一是其父母结点的第一个子节点的元素E
B + E 元素B的任一下一个兄弟元素E
B ~ E B元素后面的拥有共同父元素的兄弟元素E

如果样式中包含冲突的规则,且它们具有相同的确定度。那么,后出现的规则优先级高。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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