div滚动条

最新推荐文章于 2022-01-10 10:45:58 发布
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博客内容包含一个HTML的div元素设置，通过设置样式实现了一个宽度为400px、高度为400px且带有滚动条的区域，与前端开发相关。

<div style=" overflow:scroll; width:400px; height:400px;”></div>

guo美玲
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vue.js-div滚动条隐藏但有滚动效果的实现方法
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01-10 3712
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【CSS】css实现移动端或手机网页上溢出滚动但隐藏滚动条的原理和方法
Mickeymouse
03-23 1万+
要实现可以滚动但又不显示滚动条的原理很简单，只要在外面再套一个盒子，想办法把滚动条挤出盒子外隐藏掉就好了下面以导航栏允许横向滚动不显示滚动条的方法为例：&lt;div style="overflow:hidden;height:60px;"&gt; &lt;div style="overflow-x:scroll;width:400px;"&gt; &lt;ul style="width:8...
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这里向大家描述一下DIV滚动条属性及样式设置，所谓DIV滚动条，就是利用DIV标签，在里面嵌入CSS样式表，加入overflow的属性值，这样，当div所规范的区域内的内容达到一定程序时，滚动条就派上用场。DIV滚动条属性及样式设置所谓DIV滚动条，就是利用DIV标签，在里面嵌入CSS样式表，加入overflow的属性值，这样，当div所规范的区域内的内容达到一定程序时，滚动条就派上用场。其功能大...
div滚动条事件
m0_51282855的博客
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DIV滚动条样式是可以设置的，CSS滚动条同样也可以显示与隐藏，对div设置滚动条，设置其横向滚动条和纵向滚动条样式应该怎么做呢？要设置CSS滚动条样式，需要用到overflow-y和overflow-x来设置div盒子对象右侧和底部滚动条效果。同时也可以使用CSS样式设置html框架iframe的滚动条隐藏，接下来为大家介绍。常规overflow怎么设置overflow-y:scroll 总是显...
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08-28
实现div滚动条默认最底部以及默认最右边的示例代码 在网页开发中，我们经常需要实现div滚动条默认最底部以及默认最右边的效果，以便用户可以快速地查看最新的信息内容。今天，我们将分享一个简单而实用的示例代码，...
CSS样式设置div滚动条示例代码
09-22
CSS（层叠样式表）是用于描述网页样式的标记语言...总结来说，通过上述的CSS属性和值的设置，可以完成对div滚动条样式的定制，让滚动条与网页的整体设计风格相匹配。这样既增强了用户界面的美观性，也提高了用户体验。
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基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
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本项目旨在构建一个基于Web的家具在线销售平台，该系统致力于实现家具商品的高效数字化管理与用户交互。平台核心功能涵盖：主页展示、个人中心、用户账户管理、家具分类维护、商品信息管理、订单处理及系统配置等模块。管理员通过预设凭证登录后，可全面管理平台的各项业务与数据。 技术实现采用Spring Boot与Node.js作为后端支撑，结合Vue.js前端框架及Element UI组件库，数据库选用MySQL，项目管理依赖Maven。开发环境推荐使用IntelliJ IDEA，同时兼容Eclipse。系统遵循浏览器/服务器（B/S）架构模式，确保跨平台访问的便捷性。 部署时需配置数据库连接参数，相关设置在项目资源文件中指定。初始化数据库可执行提供的SQL脚本。应用启动后，管理员可通过特定路径访问后台管理界面，普通用户则通过前端入口浏览与购买商品。具体技术细节与操作流程可参考附带的文档资料。 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！
推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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