!important在ie7.0的hack方法

本文介绍了一种通过使用CSS :lang和:empty选择器来解决IE6.0、IE7.0与其他现代浏览器间的CSS兼容性问题的方法。这种方法利用了不同浏览器对CSS特性支持的差异。

英文原文地址: http://www.ibloomstudios.com/article7/

由于ie对!important识别存在bug,而现在大部分网页标准设计师又通过这个bug来兼容ie和ff,但是ie7.0把这个bug给修复 了,所以问题又出现了,怎么兼容ie.7.0的同时又能兼容ie6.0和ff?正所谓"上有政策,下有对策",国外的网页标准设计师通过使用css filter的办法(并不是css hack)来兼容ie7.0,ie6.0和ff,以下为我从国外网站的翻译.

新建一个css样式如下:

#item {
    width: 200px;
    height: 200px;
    background: red;
}

新建一个div,并使用前面定义的css的样式:

<div id="item">some text here</div>

在body表现这里加入lang属性,中文为zh:

<body lang="en">

现在对div元素再定义一个样式:

*:lang(en) #item{
    background:green !important;
}

这样做是为了用!important覆盖原来的css样式,由于:lang选择器ie7.0并不支持,所以对这句话不会有任何作用,于是也达到了ie6.0下同样的效果,但是很不幸地的是,safari同样不支持此属性,所以需要加入以下css样式:

#item:empty {
    background: green !important
}

:empty选择器为css3的规范,尽管safari并不支持此规范,但是还是会选择此元素,不管是否此元素存在,现在绿色会现在在除ie各版本以外的浏览器上,并在以下浏览器和操作系统下通过测试:

ie7 beta 2 preview/win
ie5.01+/win
firefox 1.5/win
opera 8.5/win & linux
netscape 7.01, 8/win
mozilla 1.7.12/win & linux
safari 2/mac
firefox 1.0.4/linux
epiphany 1.4.8/linux
galeon 1.3.20/linux

按照远作者的说法其实这不能算是一种hack,应该属于filter,不过这似乎并不是最重要的,因为通过这个办法,我们又一次了解决IE6.0,IE7.0和其他浏览器之间的兼容性问题,而且使用:lang-filter这办法,在今后的一段时间内都会有用

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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