CSS HACK

本文介绍了一种区分IE8正式版与其他浏览器的有效CSS hack方法,并提供了具体的代码实例。通过使用特定的语法,可以实现对不同浏览器的样式兼容。

CSS兼容性一直是大家头疼的问题,IE6、IE7和FF已经让大家够呛,在52CSS.com以前的文章中,很多这方面的知识介绍。今天向大家介绍IE8的CSS hack。
IE8 正式版发布以来,一直在找一种区别IE8正式版的方法.在百度搜索"IE8 hack"有19万多个结果,google搜索则有243万多个结 果,但几乎没有看到任何一种有效的方法是针对IE8正式版的,要知道IE8正式版和测试版在hack上是有很大区别的.而且网络上的方法几乎都是出自一两 个人之手,最有名的可能要数那张linxz.cn的hack图片了,这张图片估计被国内的网友转载了几十万次,但目前这张图里的方法对IE8正式版是无效 的.
经过分析和总结网友们的各个无效方法,有了下面的行之有效的解决方案,或许以后还会有更好更简单的hack,但就目前来说这个方法可以解决燃眉之急.
不再讲废话,来(以下的IE8均指IE8正式版,版本号:8.0.6001.18702):
w.52css.com]

"/9" 例:"margin:0px auto/9;".这里的"/9"可以区别所有IE和FireFox.
"*" IE6、IE7可以识别.IE8、FireFox不能.
"_" IE6可以识别"_",IE7、IE8、FireFox不能.


如此,就可以完全区分开IE6、IE7、IE8、FireFox了.
什么?还是不知道怎么区分.好吧,来看个例子:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>区别IE6、IE7、IE8、FireFox的CSS hack - www.52css.com</title>
<style type="text/css">
<!--
#test,#note{
margin:0 auto;
text-align:center;
}
#test {
width:200px;
height:30px;
border: 1px solid #000000;
color:#fff;
line-height:30px;
}
.color{
background-color: #CC00FF; /*所有浏览器都会显示为紫色*/
background-color: #FF0000/9; /*IE6、IE7、IE8会显示红色*/
*background-color: #0066FF; /*IE6、IE7会变为蓝色*/
_background-color: #009933; /*IE6会变为绿色*/
}
-->
</style>
</head>

<body>
<div id="test" class="color">测试方块 www.52css.com</div>
<div id="note">
<strong style="color:#009933">IE6</strong>
<strong style="color:#0066FF">IE7</strong>
<strong style="color:#FF0000">IE8</strong>
<strong style="color:#CC00FF">FireFox</strong>
</div>
</body>
</html>

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background: red; /* 对FF Opera和Safari有效 */
#background: blue; /* 对 IE6 和 IE7有效 */
_background: green; /* 只对IE6有效 */
/*/background: orange;*/ /** 只对IE8有效 **/

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这几天最热门的tag非IE8莫属
各浏览器厂商争相发布版本更新
部分网页也存在与IE8的兼容性问题
简单一行代码,让IE8自动调用IE7的渲染模式
只需要在页面中加入如下HTTP meta-tag:
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=EmulateIE7" />
只要IE8读到这个标签,它就会自动启动IE7兼容模式,保证页面完整展示

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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