19、CSS2选择器、伪元素、伪类及媒体类型详解

CSS2选择器、伪元素、伪类及媒体类型详解

1. CSS2选择器

CSS2引入了许多新的选择器,为网页开发者在将CSS属性关联到网页元素时提供了更大的灵活性。不过目前主流浏览器尚未支持这些新选择器。

1.1 通用选择器

通用选择器使用标准的Windows/Unix“通配符”字符星号(“ ”)来指定。它允许网页开发者选择网页文档中某个选择器的所有实例。当在给定选择器前添加“ ”时,它会对文档中该选择器(不包含“ ”)的所有实例进行格式化。例如, [LANG=”EN”] 等同于 [LANG=”EN”] 在网页中出现的任何位置。

1.2 子选择器

子选择器用于当一个元素被视为某个“父”元素的“子”元素时。它在至少两个网页元素之间使用小于号(“>”)。列表元素可被视为有序或无序列表标签“父”元素的“子”元素,同理,网页上所有显示的内容都可被视为body标签的子元素。子选择器使网页开发者能够指定,当某个子元素出现在特定父元素之后时,应按照描述的方式进行格式化。示例代码如下:

<HTML>
<HEAD>
<TITLE>子选择器示例</TITLE>
<STYLE>
OL > LI {FONT-SIZE: 12PT}
UL > LI {FONT-SIZE: 10PT}
</STYLE>
</HEAD>
<BODY>
<OL>
  <LI>有序列表项1</LI>
  <LI&g
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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