css两栏布局-三栏布局-弹性盒

css flex几种多列布局 基本的等分三列布局 .container{ display: flex; width: 500px; height: 200px; } .left{ flex:1; background: red; } .middle{ flex:1; background: green; } .right{ flex:1; background: blue; } 立即下载
CSS-流式布局-两栏布局-三栏布局总结

流式布局

核心:宽度通过设置百分比,以此来达到不同的设备对应的是不同的宽度

效果图如下:

在这里插入图片描述
html如下:

 <div style="width: 100%;height: 100px;background: #eee;display: flex;">
      <div style="width: 40%;background: pink;">40%自适应</div>
      <div style="width: 60%;background: green;">60%自适应</div>
 </div>
两栏布局

核心:css连栏布局,即左列定宽,右列自适应宽。

效果图如下
在这里插入图片描述
html部分(通用):

   <div class="container">
       <div class="left">定宽</div>
       <div class="right">自适应</div>
   </div>

css部分:

方式1 浮动+margin

    <style>
        .left {
            float: left;
            /* 定宽 */
            width: 200px;
            background-color: chartreuse;
        }

        .right {
            /* 不设置宽度自适应 */
            background-color: coral;
            margin-left: 200px;
        }
    </style>

方式2 定位

    <style>
        .container {
            position: relative;
        }

        .left {
            position: absolute;
            left: 0;
            width: 100px;
            background-color: antiquewhite;
        }

        .right {
            position: absolute;
            left: 100px;
            right: 0;  /* 此项必须设置,用作撑开宽度 */
            background-color: aqua;
        }
    </style>

方式3 浮动+BFC

    <style>
        .left{
            background-color: aliceblue;
            float: left;
            width: 100px;
        }
        .right{
            background-color: aqua;
            overflow: hidden;/* BFC 区域会环绕在浮动周围 */
        }
    </style>

方式4 flex布局

    <style>
        .container {
            display: flex;
        }

        .left {
            width: 100px;
            background-color: antiquewhite;
        }

        .right {
            background-color: aqua;
            /*  flex-grow flex-shrink flex-basis 三和一*/
            /* flex-grow不足父元素宽度-增大 flex-shrink超出父元素缩小 ->至相关比例 flex-basis是用来设置盒子的基准宽度 flex-basis:0% (宽度被内容撑开)*/
            /* flex:1;  = flex:1  1  0%; */
            flex: 1;
        }
    </style>
三栏布局

注:通过三栏布局可衍生出圣杯布局哦~

核心:就是左右两侧定宽,中间自适应

效果图如下
在这里插入图片描述
html部分: (通用)

    <div class="container">
        <div class="left">
            定宽
        </div>
        <div class="right">
            定宽
        </div>
        <div class="main">
            自适应
        </div>
    </div>

css部分

方式1 浮动 + margin

思路:左右定宽 左浮动,右浮动。自适应区域设置左右的margin为 左右侧的定宽。

    <style>
        .left {
            float: left;
            background-color: antiquewhite;
            width: 100px;
        }

        .right {
            float: right;
            background-color: aqua;
            width: 100px;
        }

        .main {
            background-color: burlywood;
            margin-left: 100px;
            margin-right: 90px;
        }
    </style>

方式2 浮动 + bfc

bfc不与浮动元素重叠

    <style>
        .left {
            float: left;
            width: 100px;
            background-color: antiquewhite;
        }

        .right {
            float: right;
            width: 100px;
            background-color: aqua;
        }

        .main {
            background-color: aquamarine;
            /* bfc 不与浮动元素重叠 */
            overflow: hidden;
        }
    </style>

方式3 flex 布局

    <style>
        .contaniner{
            display: flex;
        }
        .left{
            float: left;
            width: 100px;
            background-color: antiquewhite;
        }
        .right{
            float: right;
            width: 100px;
            background-color: aqua;
        }
        .main{
            background-color: aquamarine;
           /* 此属性在两栏布局中用到过,应用在此处依旧很香!*/
            flex: 1;
        }
    </style>

方式4 定位 + margin

定位相信大家都可以想的到~

    <style>
        .container {
            position: relative;
        }

        .left {
            position: absolute;
            background-color: aquamarine;
            width: 100px;
            left: 0;
        }

        .right {
            background-color: beige;
            position: absolute;
            width: 100px;
            right: 0;
        }

        .main {
            background-color: antiquewhite;
            margin-left: 100px;
            margin-right: 100px;
        }
    </style>
弹性盒布局(补充)

这里给到一些常用到的flex属性。

1、设置flex布局:

元素添加display:flex;

2、对齐方式

flex-direction: x轴 row(默认)从左到右 row-reverse 从右往左

​ y轴 column(从上往下) column-reverse(从下往上)

3、换行

flex-wrap: wrap 换行 有行高(可用align-content解决,取消行间距)

​ nowrap 不换行(默认) x轴挤压宽度 y轴挤压高度

​ wrap-reverse 内容换行,反向显示(从上往下,不常用)

			  注:如果设置不换行,元素超出父元素尺寸 ,将会被挤压。

***简写 flex-flow:主轴属性 换行属性;

4、主轴内容的对齐方式(常用)

justify-content: flex-start 主轴顶端对齐(默认)

​ flex-end 底端对齐

​ center 居中

​ space-around 所有距离都平分,中间的距离是双倍

​ space-between 左右靠,中间剩余平分

​ space-evenly 所有距离都平分

5、侧轴对齐

​ align-items: flex-start 左

​ flex-end 右

​ center 中

​ stretch:拉伸(默认值)

​ 注:拉伸的必要条件不能设置宽或者高,

​ 如果不是默认值,则被内容撑开Ï

6 、侧轴- 设置多行内容的侧轴 (*可以取消行间距*)

​ align-content : flex-start

​ flex-end

​ center

​ stretch拉伸

​ space-around

​ space-between 上顶 下顶

​ space-evenly 上下间距一致

上述就足以玩转弹性盒子啦~end

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

CSS实现左右布局,三栏布局

css的两栏布局是比较经典的布局之一,一般是左(右)边定宽,右(左)边自适应。 实现的方式也比较多,今天主要介绍3种。 1.浮动方法,使第一个div浮动起来脱离文档流,下面的div自动向上 <body> <div class="left">左边</div> <div class="right">右边&lt...

weixin_34090643的博客 230

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

5.4 布局

三栏布局 后台页面的布局 等高 css3 的弹性盒 JS 控制 伪等高 元素的书写顺序 侧边栏使用浮动,要将浮动元素写在前面 ———— 》 如果将块盒放在前面,浮动元素会跳过块盒侧边栏使用绝对定位,可以将主内容块盒写在前面

2401_83398041的博客 801

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

前端面试题css部分

说一下css选择器的优先级 1、位于标签里的中所定义的CSS拥有最高级的优先权。 2、第二级的优先属性由位于标签中的 @import 引入样式表所定义。 3、第三级的优先属性由标签所引入的样式表定义。 4、第四级的优先属性由标签所引入的样式表内的 @import 导入样式表定义。 5、第五级优先的样式有用户设定。 6、最低级的优先权由浏览器默认。 属性选择器的权重问题: !important--------->无穷 行间样...

weixin_41277748的博客 384

12月第一次周报

居中:盒子在其包含块中居中。

2301_80133439的博客 107

布局 多栏布局 等高 元素书写顺序 后台页面的布局

越重要的代码要靠前写,因为浏览器是从上往下读取的,但我们写的代码又是显示越后面的内容进行显示。

m0_55751104的博客 276

两/三栏布局

父设置相对定位,左设置绝对定位,宽度x。右设置绝对定位,宽度y,且top、right为0。中间设置左外边距为x,右外边距为y。父设置display:flex,左右设置固定宽度x,y,中间设置flex:1。父设置display:flex,左设置固定宽x,右设置flex:1。2.左设置左浮动,固定宽x,右设置overflow:hiden。1.左设置左浮动,固定宽x,右设置左边距为x,宽度为auto。

leoz1的博客 452

css table 固定列_web__CSS布局

在工作过程中遇到了关于css布局的问题,是在Tab内容中处理好两栏布局,以及在此布局基础上继续进行多复选框排版。在排版过程中对所用到和遇到可以选型的布局进行总结。由此将CSS相关布局及适用的范围整理成此文,以便查阅。一、默认情况的布局display: block块级元素按文档中书写出现的顺序放置,垂直放置且每个块级元素在上一个元素下面另起一行dispaly: inline行内元素在空间内总是在同一...

weixin_34736362的博客 695

@规则、字体图标、BFC、布局

@规则 @规则又叫,@语句,CSS语句,CSS指令 1.important @important" ",引号中写路径 2.charset @charset"utf-8"; 告诉浏览器该CSS文件使用的字符编码集是utf-8,必须写到第一行 3.font-face <style> @font-face{ font-family: "翩翩体"; src: url("./font/翩翩体.ttf");

qq_56458222的博客 366

字节跳动最爱考的前端面试题:CSS-基础,阿里、百度等大厂技术面试题汇总

弹性盒布局,CSS3 的新属性,用于方便布局,比如垂直居中flex属性是flex-grow和flex-basis的简写。

ccc6553584的博客 506

2024 CSS - 基础保姆级教程系列一

一、是什么​响应式网站设计(Responsive Web design)是一种网络页面设计布局,页面的设计与开发应当根据用户行为以及设备环境(系统平台、屏幕尺寸、屏幕定向等)进行相应的响应和调整​描述响应式界面最著名的一句话就是“Content is like water”​大白话便是“如果将屏幕看作容器,那么内容就像水一样”​响应式网站常见特点:​同时适配PC + 平板 + 手机等​标签导航在接近手持终端设备时改变为经典的抽屉式导航​网站的布局会根据视口来调整模块的大小和位置。

qq_37779333的博客 1030

两栏布局与三栏布局

两栏布局与三栏布局

weixin_42576837的博客 722

CSS布局

* 开启bfc, 不会与浮动元素重叠 *//* 宽度随外部容器宽度而变化 *//* 侧边栏固定宽度 *//* 挤开右边的盒子 *//* 清除浮动 */

pscool的博客 310
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知夏__
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