标签背景实现

本文详细介绍了如何通过HTML和CSS为网站创建具有个性化背景和悬停效果的导航栏,包括如何针对不同链接应用不同的样式。通过将链接包裹在<span>标签中并赋予特定的class,实现灵活多样的样式定制。

以前在做导航条时,<a>标签都采用相同的初始背景与鼠标滑过背景.所以可以在CSS中写入总的效果CSS代码即可.如

a{

   background:url(bg1.jpg) no-repeat;

}

a:hover{

  background:url(bg11.jpg) no-repeat;

}

这样所有的<a>都采用了相同初始和鼠标滑过样式...

 

但如果几个不同的<A>标签,要采用不同的背景,用以上的方法就不行了.如有四个<A>标签,每一个的初始背景与鼠标滑过背景都不一样.那么就不能用以上的统一设置方法了.必须对每个<A>采用单独的,不同的设置..

 

我的实现方法为,把每个<A>标签,用<SPAN></SPAN>括起来,然后给<SPAN>设置class属性,如第一个<A>的设置为:

 

<span class="first"><a href="1.htm">1111</a></span>

 

然后对此写上CSS代码(可以是页内样式,也可以是外部文件样式)如下:

 

.first{

   ......(省略的样式设计)

}

.first a{

   background:url(bg1.jpg) no-repeat;

}

.frist a:hover{

   background:url(bg11.jpg) no-repeat;

}

以上设置意思为:first样式中的<a>初始图片和鼠标滑过图片.

同理对第二个,第三个,第四个这样处理.如:

<span class="second"><a href="2.htm">2222</a></span>

 

.second{

   ......(省略的样式设计)

}

.seconda{

   background:url(bg1.jpg) no-repeat;

}

.seconda:hover{

   background:url(bg11.jpg) no-repeat;

}

第三个......

第四个......

 

这样就很巧妙的解决了,不同<A>标签的不同图片样式..

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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