CSS兼容实现各浏览器的透明度

本文介绍了如何使用CSS在不同浏览器中实现元素的透明效果。包括当前CSS标准的opacity属性,以及针对IE、旧版Mozilla和Safari浏览器的特定属性。

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WEB开发中透明度经常使用到,久不用又忘了,今天网上找了一下,记录下来,方便以后直接看,懒人计划微笑

.transparent_class {  /* 兼容各浏览器实现透明度 */
      filter:alpha(opacity=50);  
      -moz-opacity:0.5;  
      -khtml-opacity: 0.5;  
      opacity: 0.5;  
} 

UPDATE: I wanted to pull this post out of the archives and update it a bit because it there seems to be a good amount of interest in this subject.
Here is what each of those CSS properties is for:

  • opacity: 0.5; This is the “most important” one because it is the current standard in CSS. This will work in most versions of Firefox, Safari, and Opera. This would be all you need if all browsers supported current standards. Which, of course, they don’t.
  • filter:alpha(opacity=50); This one you need for IE.
  • -moz-opacity:0.5; You need this one to support way old school versions of the Mozilla browsers like Netscape Navigator.
  • -khtml-opacity: 0.5; This is for way old versions of Safari (1.x) when the rendering engine it was using was still referred to as KTHML, as opposed to the current WebKit .

完整的HTML如下:

<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>兼容各浏览器实现透明度<title>
<style type="text/css">
.transparent_class {  /* 兼容各浏览器实现透明度 */
      filter:alpha(opacity=50);  
      -moz-opacity:0.5;  
      -khtml-opacity: 0.5;  
      opacity: 0.5;  
      background:#00F;
      color:yellow;
} 
</style>
</head>
<body>
<div class="transparent_class" style="width:500px; height:100px; border:1px solid red;">
兼容各浏览器实现透明度
</div>
</body>
</html>


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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