CSS技巧代码搜刮

1、第一收录:图片居中(注:.box 最好用在img的父级元素上,而不要是祖父级),附链接参考:

 

http://www.cssrain.cn/article.asp?id=870  ,http://www.planabc.net/2006/11/20/css_vertical_center_solution/

http://www.student.oulu.fi/~laurirai/www/css/middle/     (英文)

 

<style>
.box {
/*非IE的主流浏览器识别的垂直居中的方法*/
display: table-cell;
vertical-align:middle;

/*设置水平居中*/
text-align:center;

/* 针对IE的Hack */
*display: block;
*font-size: 175px;/*约为高度的0.873,200*0.873 约为175*/
*font-family:Arial;/*防止非utf-8引起的hack失效问题,如gbk编码*/

width:200px;
height:200px;
border: 1px solid #eee;
}
.box img {
/*设置图片垂直居中*/
vertical-align:middle;
}
</style>

 

2、简单且兼容所有浏览器的清除浮动写法:(来源http://www.ajaxbbs.net/post/webFront/simple-clear-float.html

 

另外收录一个: 清理浮动的全家  http://www.twinsenliang.net/skill/20090413.html

 

.clearfix {zoom:1} 
.clearfix:after { 
content: '\20';  
display: block;  
clear: both;  
}

 

 

写道
对于IE只要使元素拥有Layout属性即可清除浮动,方法有很多,如height:1%,overflow:hidden,zoom:1等,但我们一般应选取尽可能不造成副作用的方式,即最优办法是采用zoom:1的办法。
对于符合标准的浏览器,一般采用CSS的:after伪类为浮动元素后面增加一个清除浮动的元素来实现。上面的代码通过增加一个.号,然后通过clear:both;display:block来清除浮动,然后通过visibility:hidden和height:0来隐藏这个点号。
content:'\20'指定在浮动列表后增加一个空白字符,首先这个字符不可见,无需visibility:hidden来隐藏,其次他没有高度,无需height:0来隐藏其高度。因此这样就大大简化了原来的代码同时也达到了清除浮动的目的。

 

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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