CSS伪类与伪元素

 

定义:

  • 伪类:用于向某些选择器添加特殊的效果
  • 伪元素:用于将特殊的效果添加到某些选择器

一句话解释:CSS 引入伪类和伪元素的概念是为了实现基于文档树之外的信息的格式化(意思就是对那些我们不能通过class、id等选择元素的补充)

  伪类的效果可以通过添加实际的类来实现
  伪元素的效果可以通过添加实际的元素来实现

例如:

<p>
    <em class="first-child">This</em>
    <em>is a text</em>
</p>
em.first-child {
    color: red;
}
伪类
<p>
    <em class="first-child">This</em>
    <em>is a text</em>
</p>
em.first-child {
    color: red;
}
伪元素:
<p>
    <em class="first-child">This</em>
    <em>is a text</em>
</p>
p::first-letter {
    color: red;
}

伪类就像真正的类一样,可以叠加使用

但是伪元素在一个选择器中只能出现一次,并且只能出现在末尾

总结

  • 伪类与伪元素都是用于向选择器加特殊效果
  • 伪类与伪元素的本质区别就是是否抽象创造了新元素
  • 伪类只要不是互斥可以叠加使用
  • 伪元素在一个选择器中只能出现一次,并且只能出现在末尾
  • 伪类与伪元素优先级分别与类、标签优先级相同
 
 






转载于:https://www.cnblogs.com/QQBOSS/p/9847929.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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