CSS HACK:IE6、IE7、IE8、Firefox兼容性问题解决方案

1.区别IE和非IE浏览器
#tip {
background:blue; /*非IE 背景藍色*/
background:red \9; /*IE6、IE7、IE8背景紅色*/
}

2.区别IE6,IE7,IE8,FF
【区别符号】:「\9」、「*」、「_」
【示例】:
#tip {
background:blue; /*Firefox 背景变蓝色*/
background:red \9; /*IE8 背景变红色*/
*background:black; /*IE7 背景变黑色*/
_backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:因为IE系列浏览器可读「\9」,而IE6和IE7可读「*」(米字号),另外IE6可辨识「_」(底线),因此可以依照顺序写下来,就会让浏 览器正确的读取到自己看得懂得CSS语法,所以就可以有效区分IE各版本和非IE浏览器(像是Firefox、Opera、Google Chrome、Safari等)。

3.区别IE6、IE7、Firefox (方法 1)
【区别符号】:「*」、「_」
【示例】:
#tip {
background:blue; /*Firefox背景变蓝色*/
*background:black; /*IE7 背景变黑色*/
_backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:IE7和IE6可读「*」(米字号),IE6又可以读「_」(底线),但是IE7却无法读取「_」,至于Firefox(非IE浏览器)则完全无法辨识「*」和「_」,因此就可以透过这样的差异性来区分IE6、IE7、Firefox

4.区别IE6、IE7、Firefox (方法 2)
【区别符号】:「*」、「!important」
【示例】:
#tip {
background:blue; /*Firefox 背景变蓝色*/
*background:green !important; /*IE7 背景变绿色*/
*backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:IE7可以辨识「*」和「!important」,但是IE6只可以辨识「*」,却无法辨识「!important」,至于Firefox可以读取「!important」但不能辨识「*」因此可以透过这样的差异来有效区隔IE6、IE7、Firefox。

5.区别IE7、Firefox
【区别符号】:「*」、「!important」
【示例】:
#tip {
background:blue; /*Firefox 背景变蓝色*/
*background:green !important; /*IE7 背景变绿色*/
}
【说明】:因为Firefox可以辨识「!important」但却无法辨识「*」,而IE7则可以同时看懂「*」、「!important」,因此可以两个辨识符号来区隔IE7和Firefox。

6.区别IE6、IE7 (方法 1)
【区别符号】:「*」、「_」
【示例】:
#tip {
*background:black; /*IE7 背景变黑色*/
_backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:IE7和IE6都可以辨识「*」(米字号),但IE6可以辨识「_」(底线),IE7却无法辨识,透过IE7无法读取「_」的特性就能轻鬆区隔IE6和IE7之间的差异。

7.区别IE6、IE7 (方法 2)
【区别符号】:「!important」
【示例】:
#tip {
background:black !important; /*IE7 背景变黑色*/
backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:因为IE7可读取「!important;」但IE6却不行,而CSS的读取步骤是从上到下,因此IE6读取时因无法辨识「!important」而直接跳到下一行读取CSS,所以背景色会呈现橘色。

8.区别IE6、Firefox
【区别符号】:「_」
【示例】:
#tip {
background:black; /*Firefox 背景变黑色*/
_backgroundrange; /*IE6 背景变橘色*/
}
【说明】:因为IE6可以辨识「_」(底线),但是Firefox却不行,因此可以透过这样的差异来区隔Firefox和IE6,有效达成CSS hack。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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