牛腩新闻发布系统中遇到的Table

解决跨浏览器Table样式问题
本文探讨了在不同浏览器中实现一致Table样式的挑战。针对IE、火狐和谷歌浏览器中Table边框显示不一致的问题,给出了具体解决方案,并介绍了Table的相关属性。

牛腩新闻发布系统中 table处遇到了麻烦,这个麻烦是我们在css中已经写好了使table不显示边框的代码,在ie浏览器中显示正常,但是在火狐和谷歌浏览器中显示不正常,table的每个边框都显示了出来,因为浏览器不同带来的麻烦可是不少了,哎,不过牛老师还是挺细心的,一下就找到了问题的根源,是因为它自动给table控件生成了rules这么个参数,而且给的默认值是all

rules这个参数,它有三个值(cols,rows,none),当rules=cols时,表格会隐藏横向的分隔线,也就是我们只能看到表格的列;当rules=rows时,就隐藏了纵向的分隔线,也就是我们只能看到表格的行;而当rules=none时,纵向分隔线和横向分隔线将全部隐藏,我们就只能看到一个表格的外框了。看一下下面的对比效果你就会明白的

解决办法就是把all改为none就可以了

下面是一些table的常用的和不常用的一些属性,分享给大家 希望有一天能给你带来帮助

表格是网页制作时最常使用的元素了,可以说,大部分的网页都是由表格支撑的,没有表格的网页绝对是不完美的,也不可能做的非常漂亮。但是长期以来,表格的使用可以说都没有发挥它的最大作用,这是因为大家对表格的属性了解还不够透彻。看完下面的介绍,原来一直困扰你的问题也许一下子就非常简单地解决了,最起码可以使你制作时更加方便......

基本属性有:

width(宽度)、

height(高度)、

border(边框值)、

cellspacing(表格的内宽,即表格与tr之间的间隔)、

cellpadding(表格内元素的间隔,即tr与tr之间的间隔)、

bordercolorlight(表格的亮边框颜色)、

bordercolordark(表格的暗边框颜色)、

bgcolor(表格的背景色)、

background(表格的背景图片)、

bordercolor(表格边框的颜色),

这些都是最常用的属性,相信大家都比较了解了,具体的用法我就不过多介绍了,这次在表格内部分隔线出遇到了麻烦,那么借着这个机会我再来说说表格外部分隔线

表格外边框的显示与隐藏,是可以用frame参数来控制的。注意:只对表格的外边框起作用,对内部边、线不起作用

只显示上边框 <tableframe=above>

只显示下边框<table frame=below>

只显示左、右边框 <tableframe=vsides>

只显示上、下边框 <tableframe=hsides>

只显示左边框 <tableframe=lhs>

只显示右边框 <tableframe=rhs>

不显示任何边框<table frame=void>

看一下对比效果吧:

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
内容概要:本文围绕“考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置”展开,基于Matlab代码实现,研究在电力系统中因可再生能源出力波动和负荷变化带来的灵活性供需不确定性条件下,储能系统的优化配置方法。通过构建数学模型,结合智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)对储能的位置、容量及运行策略进行联合优化,旨在提升系统对不确考虑灵活性供需不确定性的储能优化配置(Matlab代码实现)定性的适应能力,增强电网稳定性与经济性。文中还涉及多场景仿真分析与概率性建模,以应对风光出力与负荷需求的随机波动,确保优化结果具有鲁棒性和实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、微电网、储能系统设计的工程技术人员;尤其适合研究能源系统优化、不确定性建模与智能算法应用的相关人员。; 使用场景及目标:①解决高比例可再生能源接入背景下电力系统灵活性不足的问题;②指导储能系统在配电网或微电网中的科学规划与配置;③掌握如何在不确定性环境下建立鲁棒优化或随机优化模型,并通过Matlab实现求解;④为综合能源系统、电动汽车集群调度等类似问题提供方法参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式(如场景生成、概率分布拟合)以及优化算法的选择与参数设置,同时可扩展学习YALMIP、CPLEX等工具在电力系统优化中的应用。
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