CSS_圆角_无图片圆角代码

trace332 trace332 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 700+累计阅读 797平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄19年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-08-02 13:20:50 发布 797 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
圆角矩形代码，HTML圆角矩形 圆角矩形代码，HTML圆角矩形，适合新手学习 立即下载

一个无图片圆角代码例子

 

 

 

HTML：

 

 

 

<div class="">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>


<div class="green_c_style">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>


<div class="yellow_c_style">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>


<div class="orange_c_style">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>



<div class="blue0_c_style">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>

 

 

<!---->

<div class="">
    <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
   
    <div class="column ">
        <!---->
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
       
        <!---->
        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
        <!---->

        <div class="c_title"><h2>新闻管理</h2></div>
        <div class="white_BG pb5px">
            <b class="rtop"><b class="r1"></b><b class="r2"></b></b>
            <div class="c_cont ">
            content
            </div>
            <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
        </div>
        <!---->
    </div>
   
    <b class="rbottom"><b class="r2"></b><b class="r1"></b></b>
</div>

收录于
结构与样式

当前文章被收录于：

结构与样式
24 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#css #class #div #c #float
#html
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Android Studio打包全攻略---从入门到精通 初出茅庐 手动打包怎么手动打包项目写完了，现在需要把应用上传到市场，问题出现—怎么把代码变成.apk（Android的可安装文件）。 1. 创建签名文件 2. 填写好签名参数 3. 生成APK 注意：签名的密码和密匙的密码注意保管，不要忘了，签名文件别泄漏了，也别搞丢了为什么要打包我最开始就有这个疑问，我们的代码不是点了下运行按钮就直接安装到手机上了吗，我们在在项目Project 阅读详情

相关推荐

打开UG会安装报错：initialization internal ERROR 的提示框,提示line 1344 of错误的解决方案

打开UG会安装报错：initialization internal ERROR 的提示框,提示line 1344 of错误的解决方案

Q82556499的博客 3522

html圆角兼容,css实现图片圆角 兼容所有浏览器实现代码

今天处理了一个页面刷新随机显示图片的功能，发现直角太丑，想实现图片圆角，本来想用php实现的，但是有点麻烦，发现了一个很好的css解决方案，立马用上：css实现图片圆角，兼容所有浏览器：复制代码代码如下:/*通用样式--容器宽度值*/.sharp{width:907px;height:606px;margin-top:20px;float:left;margin-left:10px;display...

weixin_36439236的博客 285

Xilinx ERNIC RoCEv2 FPGA实现与QP队列深度解析

本文深入解析Xilinx ERNIC RoCEv2在FPGA上的实现，重点剖析QP队列对的管理机制与深度优化策略。通过Verilog代码示例和工程实战，详细介绍了如何实现高吞吐量、低延迟的RDMA硬件卸载方案，为金融交易和数据中心应用提供性能优化指导。

solidity8miner的博客 878

将图片四角变为圆角的CSS代码

代码简介： 最近见到Facebook网站的图片圆角很特别，将一张方角的图片经过CSS定义后自动变成了圆角，后来研究了一番，发觉是用CSS控制一个圆角背景图片叠加而成，值得学习，不过因为是Facebook的资源图片，你在变动图片大小的时候最好将背景图片也变大。 　　注意，本效果在IE7以下版本浏览器有问题。 代码内容： View Code <!DOCTYPEhtmlPUBLI...

weixin_33714884的博客 975

C++ 工程实践(9)：数据抽象

陈硕 (giantchen_AT_gmail)http://blog.youkuaiyun.com/Solstice  http://weibo.com/giantchen陈硕关于 C++ 工程实践的系列文章： http://blog.youkuaiyun.com/Solstice/category/8

陈硕的Blog 1万+

VS2015+C++实战：手把手教你用海康MVS里的Demo搞定多相机同步采图与保存

本文详细解析了在VS2015+C++环境下，利用海康威视MVS工业相机SDK实现多相机同步采图与保存的全流程。从环境准备、SDK选择到多相机初始化、同步采图方案，再到异常处理与性能优化，提供了实战技巧和代码示例，帮助开发者快速掌握工业相机二次开发的核心技术。

weixin_29170327的博客 282

css实现图片圆角 兼容所有浏览器实现代码

今天处理了一个页面刷新随机显示图片的功能，发现直角太丑，想实现图片圆角，本来想用php实现的，但是有点麻烦，发现了一个很好的css解决方案，立马用上： css实现图片圆角，兼容所有浏览器： 复制代码 代码如下: /*通用样式--容器宽度值*/ .sharp{width:907px;height:606px;margin-top:20px;float:left;ma

那一抹、璀璨 1128

Python 打包与发布陷阱：如何用 setuptools 和 PyInstaller 生成跨平台可执行文件？

使用。

这里只有干货：从 Modbus 通信到 MES 对接，从 YOLO 训练到工控机部署，带你搞定工业软件开发全流程。 1209

html中对局部图片进行圆角处理,CSS3实现DIV圆角效果完整代码

复制代码代码如下:CSS3实现DIV圆角 - CSS3教程 - 计划 - 博客园 #yuanjiao{font-family: Arial;border: 2px solid #379082;border-radius: 20px;padding: 30px 30px;width: 330px;}本实例是CSS3实现DIV圆角。实现圆角的CSS3代码句是： "border-radius: 20px...

weixin_30555169的博客 978

Unity海洋渲染实战：Ceto Ocean System核心原理与高级应用指南

实时水面渲染是计算机图形学中的重要课题，涉及波浪模拟、光照交互和着色器编程等核心技术。其原理通常基于物理模型，如使用Gerstner波模拟规则海浪，或通过快速傅里叶变换（FFT）处理频谱数据生成随机海面。这些技术的价值在于能以可控的性能开销，在游戏中实现具有体积感、反射和折射效果的真实水体。在开放世界、海战模拟等应用场景中，专业的海洋系统如Ceto Ocean System，通过模块化架构整合了波浪生成、动态网格和渲染管线，为开发者提供了完整的解决方案。本文深入探讨了其双引擎波浪系统和多层渲染结构，并分享了

weixin_29002595的博客 281

计算机视觉安防监控升级：人脸识别与行为异常检测

计算机视觉安防监控升级：人脸识别与行为异常检测 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文将深入探讨人脸识别与行为异常检测技术在安防监控中的应用，包括技术原理、算法实现、应用场景以及面临的挑战与解决方案。通过实际案例和代码示例，帮助读者更好地理解和掌握这些技术，为推动安防监控系统的智能化升级提供参考。

不踩坑，不知道坑有多深；不总结，踩过的坑白踩。 23万+

php input框圆角样式,css实现图片圆角 兼容所有浏览器实现代码

今天处理了一个页面刷新随机显示图片的功能，发现直角太丑，想实现图片圆角，本来想用php实现的，但是有点麻烦，发现了一个很好的css解决方案，立马用上：css实现图片圆角，兼容所有浏览器：/*通用样式--容器宽度值*/.sharp{width:907px;height:606px;margin-top:20px;float:left;margin-left:10px;display:inline;}...

weixin_29306011的博客 182

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

CSS纯图片圆角Box的实现技巧

CSS实例教程——纯图片圆角Box的实现技巧 BY：htttp:...

weixin_33815613的博客 132

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

强大的CSS代码(Blockquote、CSS三角、Clearfix、iPad css、圆角、图片预

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

weixin_34413065的博客 194

html中div边框变圆滑,div+css用边框实现圆角矩形(多样式)

简洁型css圆角：方法1：简洁型css圆角矩形code1:复制代码代码如下:.b1,.b2,.b3,.b4,.b1b,.b2b,.b3b,.b4b,.b{}{display:block;overflow:hidden;}.b1,.b2,.b3,.b1b,.b2b,.b3b{}{height:1px;}.b2,.b3,.b4,.b2b,.b3b,.b4b,.b{}{border-left:1px s...

weixin_39860280的博客 873

html制作招聘表格代码,Html+Css做圆角表格和制作圆角表格(Table)的完整代码

css圆角效果div.RoundedCorner{background: #9BD1FA}b.rtop, b.rbottom{display:block;background: #FFF}b.rtop b, b.rbottom b{display:block;height: 1px;overflow: hidden; background: #9BD1FA}b.r1{margin: 0 5px}b...

weixin_39827905的博客 375

DIV+CSS圆角边框

简洁型css圆角： 方法1： 简洁型css圆角矩形 code1: <styletype="text/css">.b1,.b2,.b3,.b4,.b1b,.b2b,.b3b,.b4b,.b{}{display:block;overflow:hidden;}.b1,.b2,.b3,.b1b,.b2b,.b3b{}{height:1px;}.b2,.b3,...

weixin_30902251的博客 104

html如何控制图片圆角,css怎么控制图片随意圆角样式？（示例）

本篇文章主要给大家介绍如何用css使图片产生圆角边框。1、css图片左边变成圆角代码示例：css图片左边变成圆角.wrapper img {border-top-left-radius:2em;border-bottom-left-radius:2em;} 效果如下图：2、css图片居中且css图片图片圆角边框显示代码示例：css img 圆形角边示例.wrapper{width: 200p...

weixin_31613447的博客 2832

css控制图片圆角

http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">     http://www.w3.org/1999/xhtml">         另一CSS圆角框的实现方法 站长学院 代码特效 www.pigzz.com>         .rndbox {     background: #C6D9EA;     widt

lianqiangjava的专栏 1055

圆角图片样式在线生成工具

RoundedCornr是一款由专业人士设计的网站圆角图片样式在线生成工具。该网站含有多个圆角生成器，包括最基本的圆角生成器、带边框的圆角生成器、带渐变效果的圆角生成器、综合的圆角生成器。可以生成一个圆角按钮，或是一个圆角背景图片，或是一个应用到网页的圆角文本，并且生成后给出相应的HTML代码和CSS代码。地址：http://www.roundedcornr.com

twosecond 4519

html圆角边框怎么做,CSS圆角边框制作指南与实例

使用 CSS 制作圆角边框可能是网页前端设计师们最头痛的问题之一. 圆角边框看似简单, 但实现起来却很不简单, 可能需要复杂的页面结构或大量的边角图片, 方法很多, 但无论哪一种都是难以维护的.CSS 很直观, 但显然不够灵活, 导致页面设计中出现大量冗余代码. 不能使用变量和循环, 若想清除某个类型所有属性的值还需要一句一句的清除, 而不是一句完成. 而最令人痛心的莫过于现实圆角边框, 或许以下...

weixin_39559071的博客 924

三张图片拼接成圆角框

圆角框在WEB界面经常会用到的元素，正因为如此，人们也研究出了很多实现圆角框的解决方案。每种方案都有各自的优缺点，究竟哪种更好要看你的需要，看具体的应用环境，因为没有绝对的好，也没有绝对的不好，只有适合不适合。前段时间正好用到了圆角框，采用的是图片拼接的方法，下面一起看看效果吧。 效果还可以吧，其实想实现这种效果很简单，只需要三张小图片再加上几句简单的代码就可以轻松搞定，如果

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行 6605

css中 div圆角边框样式,DIV+CSS圆角边框 - 前端LOVER - 博客园

DIV+CSS圆角边框简洁型css圆角：方法1：简洁型css圆角矩形code1:.b1,.b2,.b3,.b4,.b1b,.b2b,.b3b,.b4b,.b{}{display:block;overflow:hidden;}.b1,.b2,.b3,.b1b,.b2b,.b3b{}{height:1px;}.b2,.b3,.b4,.b2b,.b3b,.b4b,.b{}{border-left:1px...

weixin_39678493的博客 947

网页前端知识汇总（一）——CSS如何为网页图片设置圆角效果

是不是有的没有玩过程序的小伙伴浏览网页时会发现有的图片是圆角的，自己保存到本地却是直角的？其实图片性质没有改变，改变的只是网页显示，用遮罩层（CSS处理）后的显示效果，那这些图片的圆角效果是怎么设置的呢？就这样，图片变成一个圆形图片了，具体角度参数可以根据自己喜好左右调整。CSS能改变的只是显示效果，并不能改变图片的本质属性。这样网页图片的大小就和父级DIV一样大小了。你可以用CSS约束他大小，如。

XYCMS博客家园 2999

Css3图片圆角，兼容所有浏览器

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <...

weixin_34409703的博客 100
上一篇： 几种常用排序法
下一篇： javascript设计模式_第二部分_装饰者模式(方法性能分析器)
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
trace332
trace332
博客等级 码龄19年 34粉丝 123原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值