实现两栏布局

一文大白话讲清楚CSS实现两栏布局和三栏布局 阅读详情

1. 利用浮动

  • 将左边元素宽度设为200px,并设置向左浮动
  • 将右边元素的margin-left设为200px,宽度为auto(默认为auto,撑满整个父元素)
.outer {
  height: 100px;
}
.left {
  float: left;
  width: 200px;
}
.right {
  margin-left: 200px;
  width: auto;
}
<!-- HTML结构如下 后面实现也基于这个结构-->
<div class="outer">
    <div class="left" style="background-color: green;">left</div>
    <div class="right" style="background-color: yellow;">right</div>
</div>

2. 浮动 + overflow

  • 左边元素固定大小,并左浮动
  • 右边元素设置overflow: hidden,这样右边就触发BFC,BFC的区域不会与浮动元素发生重叠
.outer{
height: 100px;
}
.left{
	width: 200px;
	float: left;
}
.right{
	overflow: hidden;
}

3. 利用flex布局

  • 父元素设置display: flex
  • 左边元素设置固定宽度200px
  • 右边元素设置flex: 1
.outer {
  display: flex;
  height: 100px;
}
.left {
  width: 200px;
}
.right {
  flex: 1;
}

4. 绝对定位

  • 父元素设为relative定位
  • 左边元素设置absolute定位,并设宽度200px
  • 右边元素的margin-left设置为200px
.outer {
  position: relative;
  height: 100px;
}
.left {
  position: absolute;
  width: 200px;
}
.right {
  margin-left: 200px;
}
STM32Cube高效开发教程<高级篇><FreeRTOS>(十八)-----软件定时器 一、 软件定时器概述声明:本人水平有限,博客可能存在部分错误的地方,请广大读者谅解并向本人反馈错误。本专栏博客参考《STM32Cube高效开发教程(高级篇)》,有意向的读者可以购买正版书籍辅助学习,本书籍由王维波老师、鄢志丹老师、王钊老师倾力打造,书籍内容干货满满。在FreeRTOS中,自动创建的任务有空闲任务和定时器服务任务。FreeRTOS可以通过定时器服务任务提供软件定时器功能。在某些对定时精度要求不太高,无须使用硬件定时器的情况下,我们可以使用FreeRTOS的软件定时器。 阅读详情

相关推荐

OpenNARS开源通用人工智能系统:非公理推理引擎实践指南

人工智能系统从基于规则推理到深度学习模型,始终围绕如何让机器具备智能决策能力。传统逻辑系统依赖公理和完备知识,而现实世界智能体需要在资源受限、信息不完备环境下进行推理。非公理推理系统(NARS)通过动态真值计算和信念修正机制,实现了在不确定性环境下的自主学习和决策。这种推理引擎的技术价值在于模拟人类思维的核心机制——归纳、演绎和学习,为通用人工智能(AGI)提供了不同于数据驱动的新路径。在应用场景上,NARS适用于游戏NPC决策、复杂系统故障诊断和自适应机器人控制等领域。OpenNARS作为NARS理论的开

weixin_31961675的博客 408

如何使用Flexbox实现两栏布局?

通过合理使用Flexbox的flex-wrap和属性,结合媒体查询和CSS Grid等技术,可以轻松实现响应式两栏布局。

破损的天堂鸟博客 1262

嵌入式系统中的轻量级压缩实践——miniLZO在STM32上的性能优化

本文深入探讨了miniLZO轻量级压缩算法在STM32嵌入式系统中的性能优化实践。通过对比无损压缩算法的性能特点,详细解析了miniLZO在内存占用、压缩速度方面的优势,并提供了STM32移植、参数调优及创新应用案例,帮助开发者在资源受限环境中实现高效数据压缩。

weixin_30776273的博客 84

CSS 两栏布局和三栏布局的实现

块格式化上下文(Block Formatting Context, BFC) 是Web页面的可视化CSS渲染的一部分,是布局过程中生成块级盒子的区域,也是浮动元素与其他元素的交互限定区域。●Formatting context: 块级上下文格式化,它是页面中的一块渲染区域,并且有一 套渲染规则,它决定了其子元素将如何定位,以及和其他元素的关系和相互作用。●BFC是独立的容器,容器内部元素不会影响外部元素●每个元素的左margin值和容器的左border相接触。●计算BFC的高度时,需要计算浮动元素的高度。

qq_63299825的博客 2481

SpringBoot不用三方框架,怎么动态调度定时任务,ScheduledExecutorService 详解

Spring Boot 提供了强大的定时任务支持,无需依赖任何第三方框架,即可轻松实现可配置的定时任务。通过使用 `@EnableScheduling` 注解启用定时任务支持后,我们可以利用 `@Scheduled` 注解来定义定时任务的方法,这些方法可以在指定的时间间隔或特定时间点自动执行。 我们还可以通过集成 `ScheduledExecutorService` 来实现灵活的定时任务管理。`ScheduledExecutorService` 是 Java 标准库的一部分,能够以固定速率或延迟执行任务,

横竖撇折点 1939

MAIXCAM无线连接实战:5分钟搞定远程调试与代码烧录(避坑版)

本文提供了一份详细的MAIXCAM无线连接实战指南,帮助嵌入式视觉开发者快速配置远程调试与代码烧录。文章重点介绍了通过MaixHub IDE进行Wi-Fi配置、建立远程终端连接、使用SFTP进行文件传输以及管理自启动应用程序的完整流程,并针对IP地址变动、信号中断等常见问题提供了实用的避坑解决方案,旨在提升开发效率与灵活性。

weixin_29188043的博客 299

网页两栏布局与三栏布局的实现:全面详解

网页两栏布局与三栏布局的实现:全面详解

嗨,欢迎来到我的 优快云 博客小天地!一名深耕多年的技术发烧友。在这里,我将把日常工作中积累的宝贵经验,从复杂架构设计的精妙之处,到代码优化的实战技巧,毫无保留地分享给大家。 4588

YOLOv12改进策略【卷积层】| CVPR-2020 利用DynamicConv 动态卷积 结合A2C2f进行二次创新,提高精度

在大规模视觉预训练中,通常模型的性能受到数据、参数和FLOP三个关键因素的影响。一般来说,模型的参数数量越多,FLOP也越高,但在移动设备等对计算资源有限制的场景下,需要低FLOP的模型同时又希望模型能从大规模预训练中受益。传统的方法很难在增加参数的同时保持低FLOP,因此需要一种新的设计来解决这个问题,模块应运而生。

Limiiiing的博客 829

【CSS】实现两栏布局的方式

【CSS】实现两栏布局的方式 一般两栏布局指的是左边一栏宽度固定,右边一栏宽度自适应。两栏布局的具体实现有以下几种方式: ① 利用浮动 利用浮动,将左边元素宽度设置为200px,并且设置向左浮动。 将右边元素的margin-left设置为200px,宽度设置为auto(默认为auto,撑满整个父元素)。 .container { height: 100px; } .left { float: left; width: 200px; height: 100px; background:

weixin_47750287的博客 4531

(建议收藏)2024最新 URL Scheme大全APP跳转界面地址更新中 ios快捷指令快捷方式链接跳转微信小程序必备autojs可用免root (可定制开发和提取URL Scheme 参数提取)

(建议收藏)2024最新 URL Scheme大全APP跳转界面地址更新中 ios快捷指令快捷方式链接跳转微信小程序必备autojs可用免root (可定制开发和提取URL Scheme 参数提取)

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用,接口、架构、性能全搞定。 1万+

3D高斯压缩黑科技开源!1GB场景压到42MB,Web3D迎来“WebP时刻”——SOG格式深度解析

Web3D迎来革命性突破!PlayCanvas开源全新3D高斯泼溅压缩格式SOG,将1GB场景压缩至仅42MB,体积缩小95%,加载速度提升10倍+。SOG通过将3D数据编码为WebP纹理+元数据,实现GPU零拷贝实时渲染,完美兼容WebGL/WebGPU。实测显示,4百万高斯点的场景在手机上1.5秒内完成加载,内存占用降低83%。这一技术突破为电商展示、虚拟旅游、工业设计等领域带来新机遇,开发者可通过开源工具链快速集成。SOG被誉为"3D界的WebP",有望成为下一代3D互联网的基础设

这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧,带你探索从创意到企业的技术创业之路。 866

CSS实现两栏布局和三栏布局

CSS实现两栏布局和三栏布局

太阳与星辰的博客 1047

学Simulink--机器人基础关节控制场景实例:基于Simulink的无刷直流电机(BLDC)关节六步换相位置控制仿真

本文详细介绍了基于Simulink的BLDC六步换相位置控制仿真方法,针对机器人关节的低成本控制需求。重点阐述了霍尔定位、六步换相和位置闭环三大核心原理,通过Simulink建模实现了从霍尔信号处理到位置环控制的全流程。仿真结果表明,该系统可实现0.3°的定位精度和80ms的响应时间,满足教育机器人等应用场景需求。文章还提供了核心代码模块和参数设置方法,并探讨了转矩脉动抑制、无传感器控制等进阶优化方向,为低成本机器人关节驱动提供了实用解决方案。

amy_mhd的博客 154

两栏布局和三栏布局的实现方法

本文讲述了使用css实现两栏布局和三栏布局的方法

qq_63543660的博客 1147

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

OV9734 DATASHEET,完整规格书

OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

css实现两栏布局、三栏布局

1.两栏布局 //html <div class="wrapper"> <div class="left"> 左边固定宽度,高度不固定 </div> <div class="right"> 这里的内容可能比左侧高,也可能比左侧低。宽度需要自适应。 </div> </div> (1) grid ...

远方 729

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

css 两栏布局的实现

两栏布局是一种常见的网页设计模式,它将页面分为两个主要区域:主内容区域和侧边栏。这种布局方式不仅能够提供清晰的内容结构,还能够提高页面的可读性和用户体验。随着Web技术的发展,实现两栏布局的方法也越来越多样化。本文将详细介绍几种常见的两栏布局实现方法,包括浮动布局、Flex布局和Grid布局,并提供代码示例和详细解释,帮助开发者更好地理解和运用这些布局技术。

A12536365214的博客 1096

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 | CSS实现两栏布局和三栏布局方法详解

CSS实现两栏布局和三栏布局方法详解

青春木鱼的博客 2069

实现两栏布局的几种方式

什么是布局 布局简单来说就是如何排列页面中各部分的内容 那么,如何排列呢? 页面中常见的布局 单列布局 等宽的单栏布局 中间内容略窄的单栏布局 两栏布局(一遍定宽、另一边自适应) 通过 float + overflow 来实现 通过 position 实现 通过 float + calc 来实现 通过 flex 来实现 三栏布局(左右两边定宽、中间内容自适应) 通过 float 来...

Dear 1149

两栏布局的四种实现方法

两栏布局 这个设置宽高浮动/绝对定位。一个自适应不设置宽,只设置高度,自适应的那个用margin留出固定宽度那个盒子的空间就可以。

weixin_44164982的博客 3781

两栏布局的实现方式

实现右侧宽度固定,左侧自适应的两栏布局有很多方法,这里进行一下总结:首先创建HTML文档:&lt;div class="wrapper"&gt; &lt;div class="left"&gt;左边内容内容内容内容内容。&lt;/div&gt; &lt;div class="right"&gt;右边内容内容内容.&lt;/div&gt; &lt;

gx2124的博客 706

如何使用CSS实现一个自适应两栏布局

通过上述内容的学习,我们不仅了解了自适应两栏布局的基本原理和实现方法,还探索了如何在实际项目中应用这些技术来提高用户体验。自适应两栏布局指的是两个主要的栏目(通常是一个窄的侧边栏和一个宽的内容区),它们可以根据浏览器窗口的大小自动调整自己的宽度,从而保证在任何设备上都有良好的视觉效果。希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。在不同屏幕尺寸下,可以通过调整侧边栏和内容区的宽度,甚至改变布局方向,来优化显示效果。专栏系列(点击解锁)

一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身"农奴"把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞谋福祉,坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟! 1760

两栏布局的实现

两栏布局 问:那么什么叫做两栏布局呢? 答:一般将左侧一栏宽度固定,右边一栏宽度自适应称为两栏布局 课前预习:块级元素宽度自适应,高度需要手动设置(如不设置则由高度内容撑开) 本文规范:为了叙述方便,故以类名代表相应的元素 上课中: 第一种情况(浮动:float) CSS代码 /*宽度默认为铺满整个屏幕 / .outer{ height: 100px; } .left{ float: left; width: 200px;height: inherit; background: tomato; }

小嘟的博客 435

CSS实现 两栏布局,三栏布局

两栏布局 浮动布局 <div id = "aside"> </div> <div id = "main"> </div> div{ height:500px; } #aside{ width:300px; background-color:yellow; float:left; } #main{ background-color:aqua; margin-left:300px; } 左侧栏固定宽度向左浮动,右侧主要内容则用marg

龚珂心的博客 328

【CSS 面经】两栏布局的实现:左栏固定宽度,右栏自适应

方法优点缺点使用场景Flexbox简洁灵活,适用于响应式布局对于复杂布局稍显局限基本的两栏布局,响应式设计,简洁的布局需求Grid强大的布局功能,适用于复杂的多列布局对于简单布局有点过于复杂多列布局,复杂布局需求Float兼容性好,支持旧版浏览器浮动清除问题,灵活性较差简单的两栏布局,兼容旧浏览器精准控制,适用于特殊定位和复杂布局需求布局复杂,适应性差,页面元素需精确控制特殊定位需求,复杂布局。

lph159的博客 1773

实现两栏布局的五种方式

实现两栏布局也是一道经典的面试题,两栏布局即左边固定右边伸缩,要实现两栏布局的方式超过十种了,下面举例五种,用来抛砖引玉。

weixin_42745647的博客 592

常见的两栏布局实现方法

常见的两栏布局实现方法

YiHanXii的博客 488
上一篇: 前端网络相关面试题
下一篇: 实现水平垂直居中
ZoeLandia
博客等级 码龄6年 734粉丝 183原创
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
 
 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