巧用CSS的Border属性

本文介绍如何使用CSS的“border”属性为文本、导航菜单等元素添加边框,并讲解了边框线的类型、宽度和颜色的设定方法。

制作过网页的人都有为画线而烦恼的经历,本文介绍的小技巧也许对你有所帮助。我们先来认识一下“Border”(画边框),它是CSS的一个属性,用它可以给能确定范围的HTML标记(如TD、DIV等等)画边框,它可以定义边框线的类型、宽度和颜色,利用这个特性,可以制作一些特殊效果。下面将通过实例来说明其应用技巧。

  1、给文本加边框

   上面这个例子中的小白线,当然可以用图象来做,但我在这里是用CSS的“border”的扩展属性画了边框的一条边,这样代码要少的多。画边框的单边与上例的边框的四条边类似,一个边框的四条边的属性如下:

边框线名称:border-top(上边框线)、border-right(右边框线)、border-bottom(下边框线)和boder-left (左边框线);每条边框线的类型、宽度和颜色的取值与“boder”属性相同。如本例中要定义每个单元格的左边框线为白色线,线的宽度为“1px”的实 线,则CSS代码是这样的:style="border-left: 1px solid #ffffff"。

在单独定义边框线时,若不给出某个值,那么就取其默认的初始值。在dreamweaver中定义CSS非常方便,不用编写代码;把常用的边框线一次定义 好,放在外连式CSS文件中,要用时调用一下就行了,非常方便。  3、在一个边框中采用不同宽度和颜色的边框线

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在本例中的效果,当然可以用上例中的方法来实现,但那样代码过多,可采用另一种合并的方法,把四条边的属性值分类放在一起,如本例的代码是这样的:

style="border-style:solid; border-width: thin thin thick thick;border-color:#00ff00 #00ff00 #0000ff #0000ff" 。

从上面可以看出,我把边框线的类型、宽度和颜色归类在一起定义了,这里请注意几点:

一、四条边框线的位置顺序是:上边框线、右边框线、下边框线、左边框线;

二、我在本例中边框线的类型只取了一种实线类型,实际上四条边也可以分别定义不同的类型;

三、属性值可以定义一个、两个、三个或者四个。如果仅定义一个属性值,则其余三个自动取相同值,如:border-style:solid与border -style:solid solid solid solid的效果完全一样;如果仅给出两个或三个值,那么缺失边的属性值将取与对边相同的值。如:boder-width:thin thick与border-width:thin thick thin thick效果相同,border-width:1px 2px 3px与border-width:1px 2px 3px 2px的效果相同。

Border属性的灵活应用,可以产生许多特殊效果,方法与上面介绍的相同,不再一一举例了。

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上面的示例中,给一段文字加了不同的边框,只是为了说明边框线的颜色、粗细是可变的。第一个边框的CSS代码是:style="border:thin solid red";“border”后面的三个参数的含义是:边框线的宽度是:thin(细线);边框线的类型:solid(实线);边框线的颜色:red(红 色)。我们定义边框,实际上就是设定这三个参数值。

边框线的宽度有三个标准值:thin(细线)、medium(中粗线)和thick(粗线),此外,也可以自定义宽度,如:1pt、5px、2cm等。

边框线的类型有九个确定值:none(无边框线)、 dotted(由点组成的虚线)、 dashed(由短线组成的虚线)、 solid(实线)、 double(双线,双线宽度加上它们之间的空白部分的宽度就等于border-width定义的宽度)、 groove(3D沟槽状的边框)、 ridge(3D脊状的边框)、 inset(3D内嵌边框,颜色较深)、 outset(3D外嵌边框,颜色较浅),注意:如果系统不支持这些边框的属性值,那么“dotted”、“dashed”、“double”、 “groove”、“ridge”、“inset”和“outset”都会被“solid”代替。

边框线的颜色:可以用十六进制的颜色代码,如#00ffcc。

从上面可以看出,给文本加边框确实很简单,上例中后面那几个边框的设置,我不讲你也明白了吧!在这里告诉你一点小技巧,给一段文本加边框,可把CSS加在 〈P〉标记里;给几段文本加边框,先把那几段文本用DIV标记括起来,再把CSS加在〈DIV〉标记里;若是要给一行文本加几个不同的边框,则需要把文本 放在表格里,再把CSS分别加到〈TD〉标记里。  2、给导航菜单加分隔线

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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