30、CSS 样式优化:从基础到高级的全面指南

CSS 样式优化:从基础到高级的全面指南

1. 测试内边距与外边距

在 CSS 中,内边距(padding)和外边距(margin)是控制元素布局的重要属性。我们先来看一个示例:

.guarantee {
    border-color: black;
    border-width: 1px;
    border-style: solid;
    background-color: #a7cece;
    padding: 25px;
    margin: 30px;
}

在上述代码中,我们为 .guarantee 类的元素设置了边框、背景颜色、内边距和外边距。设置 25 像素的内边距后,文本内容边缘与边框之间会有 25 像素的空间。同时,背景颜色会覆盖内容区域和内边距区域,但不会延伸到外边距。

添加外边距也很简单,我们可以为整个保证段落添加 30 像素的外边距:

.guarantee {
    border-color: black;
    border-width: 1px;
    border-style: solid;
    background-color: #a7cece;
    padding: 25px;
    margin: 30px;
}

当在浏览器中重新加载页面时,你会发现保证段落的文本两侧有了更多的空间,文本与边框之间有了间隔,阅读起来更加舒适。而添加外边距后,段落会更加突出,与其他文本区分开来,

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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