3、CSS优化与实践:从基础到高级技巧

CSS优化与实践:从基础到高级技巧

1. 预防为主:CSS优化的重要性

本杰明·富兰克林曾说过:“一盎司的预防胜过一磅的治疗”,这句话在CSS故障排除中尤为适用。掌握一系列正确的技术,能让我们从一开始就处于有利地位,就像社区守望者一样,预防CSS问题的发生。

2. 高级选择器与样式声明

2.1 分组选择器

分组选择器可以将多个选择器组合在一起,为它们应用相同的样式声明,从而减少样式表的大小。例如,将以下代码:

h1 {font-family: Verdana, sans-serif;} 
h2 {font-family: Verdana, sans-serif;} 
h3 {font-family: Verdana, sans-serif;} 
h4 {font-family: Verdana, sans-serif;}

简化为:

h1, h2, h3, h4 {font-family: Verdana, sans-serif;}

这样不仅代码更易读,而且查找和维护也更方便。

2.2 复杂关系选择器

上下文选择器(如伪元素、伪类和属性选择器)有时被认为是高级选择器,它们可以组合多种选择器类型,创建出超特定的选择器。例如:

a.aboutus:link {text-decoration: none;} 
#una
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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