CSS元素和布局基本概念

CSS元素和布局

一、元素

  • 替换和非替换元素

    • 替换元素

      指用来替换元素内容的部分并非由文档内容直接表示。元素的内容一般由元素的属性来替换。常见例子:img、input标签。

    • 非替换元素

      大多数HTML、XHTML元素都是非替换元素,其内容由浏览器在元素本身生成的框中显示。

      常见例子:span、h、p标签

  • 元素显示角色

    • 块级元素

      生成一个元素框,会填充父元素的内容去,在元素框之前之后生成了分隔符。

      常见例子:p、div标签

    • 行内元素

      在文本行内生成元素框,不会打断文本。

      常见例子:a、input、span

      注:display属性可以改变元素默认的显示角色类型。

二、盒子模型

  • 基本框

    ​ 每个CSS元素生成一个或多个矩形框,称为元素框。元素框由content、padding、border、margin三部分组成。即内容、内边距、边框、外边距。

  • 包含块

    ​ 包含块就是一个元素的“布局上下文”通常由最近的块级祖先框、表单元格、行内块祖先框的内容边界构成。

三、布局

  • 浮动

    • 属性float

      float

      值:left | right | none |inherit

      应用于:所有元素

      继承性:无

    • 浮动元素

      1)将元素浮动时,会以某种方式将浮动元素从文档正常流中删除。浮动元素会导致其他内容环绕该元素。

      2)浮动一个非替换元素时,必须为该元素声明一个width,柔则元素的宽度将趋于0。

    • 浮动详解

      1)浮动元素的包含块是其最近的块级祖先元素。

      2)浮动元素会生成一个块级框(表现跟div元素一样)

      3)浮动元素会延伸,从而包含其所有后代浮动元素。(用过将父元素置为浮动元素,可以把浮动元素包含在其父元素内)

      浮动元素的规则:

      1)浮动元素左(右)外边界不能超出包含块左(右)内边界。

      2)浮动元素彼此不能"覆盖"或“重叠”。

  • 清除浮动

    • 属性clear

      clear

      值:left | right |both |none |inherit

      应用于:块级元素上

    • 清除浮动元素

      有时候不希望内容流过浮动元素,确保元素的左边或者右边不会出现浮动元素。避免发生覆盖现象。

  • 定位

    • position

      值: static | relative | absolute | fixed |inherit

      初始值:static

      应用于:所有元素

    • 包含块

      1. 根元素包含块为浏览器建立,根元素一般为html元素

      2. 非根元素的position为ralative或static,包含块由最近的块级框、表单元格、行内块祖先框内容边界构成。

      3. 非根元素的position为absolute,包含块设置为最近的position不是static的祖先元素。

        祖先为块级元素,则设置为该元素内边距边界。

        祖先为行内元素,则设置为该元素的内容边界。

        无祖先,则设置为初始包含块(根元素)。

    • 偏移属性

      top、right、bottom、left

      值: length | percentage | auto

      初始值: auto

      应用于:定位元素(absolute、fixed、relative)

      注:偏移属性会隐含的确定元素的高度和宽度,即浏览器会自动计算绝对浮动元素的宽度和高度。

    • 静态定位static

      ​ 元素正常生成,块级元素生成一个矩形框,作为文档流一部分,行内元素则创建一个或多个行框,置于父元素中。

    • 绝对定位absolute

      ​ 从文档流中删除,然后相对于其包含块定位,边界由偏移属性确定。定位元素不会流入其他元素内容,但可能覆盖其他元素。同时还会为后代元素建立一个包含块。

    • 固定定位fixed

      ​ 与绝对定位类似,只不过固定元素的包含块是视窗。固定定位时,元素会完全从文档流中去除。

    • 相对定位relative

      ​ 元素框偏移某个位置,元素任保持未定位前形状,它原本所占空间依然保留。所以相对定位元素可以覆盖其他内容。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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