css学习笔记(二)

今天学习下后代选择器和子代选择器

后代选择器:就是某个块级标签的子标签 就是后代选择器

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>css学习</title>
    <style>
        div p{
            color: cadetblue;
        }
    </style>
</head>
<body>
  <div><p>11111</p></div>
  <div><p>2222</p></div>
  <div><p>33333</p></div>
  <div><p>44444</p></div>
</body>
</html>

上面的div p{}就是后代选择器的语法格式中间用空格分开,空格表示所有的意思

后代选择器也包含选择器 是一种从属关系

 

子代选择器:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>css学习</title>
    <style>
        ul li>a{
            color: red;
        }
    </style>
</head>
<body>
   <ul>
       <li>
           <a href="#">bat</a>
       </li>
       <div>
           <a href="#">百度</a>
           <a href="#">腾讯</a>
           <a href="#">阿里巴巴</a>
       </div>
   </ul>
</body>
</html>

比如我单独想标签<a>中的bat字体变成红色,其他标签<a>颜色不变,那么就使用到了子代标签 这里的子 是指亲儿子,div中的a不是亲儿子 还是孙子 呵呵

 

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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