css在IE6中的bug集合

本文列举了IE6浏览器下常见的12个CSS布局问题,并提供了详细的解决方法。这些问题涉及3px偏移BUG、双倍margin边距、空标签高度、图片下方空隙等问题。

1.3px偏移BUG 
 问题描述:浮动元素与非浮动元素相邻(包括横向和纵向的相邻),会产生3px偏移; 
 解决办法:方法一、添加float:left给非浮动元素,使其也浮动 
      方法二、使用过滤器*html #float{height:1%;},为浮动元素定义任意高度,迫使其拥有布局 

2.双倍margin边距 
 问题描述:浮动元素设置浮向margin边距属性时,其值会加倍; 
 解决办法:添加display:inline,设置内联元素显示。 

3.空标签高度 
 问题描述:当该空标签的高度设置在19px以下时,其高度始终是19px; 
 解决办法:添加overflow:hidden,设置溢出隐藏。 

4.图片下方空隙 
 问题描述:所在区块内图片下方会有空隙; 
 解决办法:添加display:block,设置块元素显示。 

5.左右边距失效 
 问题描述:子元素设置左右边距失效; 
 解决办法:添加zoom:1等,激发父元素的layout; 

6.相对位置和文字溢出 
 问题描述:父元素设置overflow:hidden,子元素设置position:relative,子元素溢出; 
 解决办法:方法一、不放置注释; 
      方法二、注释不要放置于2个浮动的区块之间; 
      方法三、将文字区块包含在新的<div></div>之间; 
      方法四、去除文字区块的固定宽度; 
      方法五、在后面加一个<br />或者空格;(不推荐); 
      方法六、使用IE注释格式,如:<!–[if !IE]>Put your commentary in here…<![endif]–> 
      方法七、添加position:relative给父元素。 

7.最小高度 
 问题描述:IE忽略min-height属性,它认为height就是最小高度; 
 解决办法:使用ie6不支持但其余浏览器支持的属性!important。 

8.PNG图片透明 
 问题描述:IE支持100%透明的PNG,IE6只是不支持png的Alpha透明 
 解决办法:img { filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(...); } 

9.图像缩放 
 问题描述:IE缩放效果 
 解决办法:img { -ms-interpolation-mode: bicubic; } 

10.盒模型Hack 
 问题描述:基于w3c标准,元素总宽度应该是总宽度 = margin-left + border-left + padding-left + width + padding-right + border-right + margin-right。但是,IE计算宽度时没有加上填充和边框:总宽度 = margin-left + width + margin-right 
 解决办法:使用w3c的标准兼容模式,IE6或者之后的版本能基于w3c的标准计算 

11.div遮盖select 
 问题描述:IE6以及以下版本,选择框Select会覆盖Div中的内容 
 解决办法:在Div内容中加入不显示的Iframe框架 

12.中文注释后样式失效 
 问题描述:如果css有中文注释,css为ANSI编码,html为utf-8编码,注释下面的样式不起作用 
 解决办法:统一css 和 html 的编码 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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