备忘css元素定位

本文详细介绍了InternetExplorer浏览器中position属性的各种可能值及其作用,包括absolute、fixed、relative、static和inherit,并通过实例解释了每个值的具体应用。
注释:任何的版本的 Internet Explorer (包括 IE8)都不支持属性值 "inherit"。
[table]
|可能的值 |值 |描述 |
|absolute |生成绝对定位的元素,相对于 static 定位以外的第一个父元素进行定位。|元素的位置通过 "left", "top", "right" 以及 "bottom" 属性进行规定。|
|fixed|生成绝对定位的元素,相对于浏览器窗口进行定位。|元素的位置通过 "left", "top", "right" 以及 "bottom" 属性进行规定。|
|relative |生成相对定位的元素,相对于其正常位置进行定位。|因此,"left:20" 会向元素的 LEFT 位置添加 20 像素。|
|static | 默认值。|没有定位,元素出现在正常的流中(忽略 top, bottom, left, right 或者 z-index 声明)。|
|inherit|规定应该从父元素继承 position 属性的值。||
[/table]
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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