IE 6.0- CSS bug 一站式解决方案

鉴于历史遗留问题的复杂性,IE 6.0的暮年或许会以不确定的方式延续下去,MSIE仍然以一副大佬的模样考验着无数设计师的敬业程度。网络上可以收集到的解决IE6.0样式标准差异性问题(被大伙号称bug)的方案大多是针对单一的局部问题,还有很多问题仍然困扰着众多designers。


有幸在参阅<<CSS Mastery (ISBN978-7-115-15316-6)>>一书时获得了解决这些bug 的clue。书中作者提到Dean Edwards的IE7补丁,“这是一系列javascript文件,它们使IE 5-6/Win(CSS解读标准)能够接近IE7的水平..."。以下是Dean Edwards提供的网址 http://dean.edwards.name/IE7/ 上的内容:

 

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IE7 { css2: auto; }

version: 2.0 (beta)

IE7 is a JavaScript library to make MSIE behave like a standards-compliant browser. It fixes many CSS issues and makes transparent PNG work correctly under IE5 and IE6.

I will update this page shortly as I have made some important changes to this project .

IE7 provides Microsoft Internet Explorer with support for W3C standard CSS and HTML:

  • supports the following CSS selectors:
    • parent > child
    • adjacent + sibling
    • adjacent ~ sibling
    • [attr], [attr="value"], [attr~="value"] etc
    • .multiple.classes (fixes bug)
    • :hover, :active, :focus (for all elements)
    • :first-child, :last-child, only-child, nth-child, nth-last-child
    • :checked, :disabled, :enabled
    • :empty, :contains(), :not()
    • :before/:after/content:
    • :lang()
  • supports imported style sheets
  • preserves the cascade of the style sheet
  • does not alter the document structure
  • does not repeatedly query the DOM tree using JavaScript
  • uses pure CSS to enforce style sheet rules
  • supports the W3C box model in both standards and quirks mode
  • supports fixed positioning (flicker free)
  • supports overflow:visible
  • supports min/max-width/height
  • fixes broken (X)HTML elements (abbr, object)
  • standardised forms behavior
  • supports PNG alpha transparency
  • lightweight script (11KB)
  • works for Microsoft Internet Explorer 5+ (Windows only)

 

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p.s. 在千万大众正从IE6.0向更符合W3C标准的MS更高版本浏览器过渡的时期,在客户与技术之间妥协的时期,多一种解决的方案,也许就会影响甚至决定一个企业当时当下冬眠期的长短。

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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