08-层叠性权重相同处理

本文解析了CSS中不同选择器权重的三种现象,包括权重相同的选择器、继承权重为0的现象及继承权重遵循的'就近原则'。同时介绍了!important的使用及其对页面布局的影响。

第一种现象:当权重相同时,以后来设置的属性为准,前提一定要权重相同


#box2 .wrap3 p{
    color: yellow;
}
        
#box1 .wrap2 p{
    color: red;
}

我们会发现此时显示的是红色的。

 

第二种现象: 第一个选择器没有选中内层标签,那么它是通过继承来设置的属性,那么它的权重为0。第二个选择器选中了内层标签,有权重。

所以 继承来的元素 权重为0。跟选中的元素没有可比性。

 

#box1 #box2 .wrap3{
    color: red;
}
#box2 .wrap3 p{
    color: green;
}

我们会发现此时显示的是绿色的。

 

第三种现象:如果都是继承来的属性,谁描述的近,显示谁的属性。'就近原则'

#box1 #box2 .wrap3{
    color: red;
}
 .wrap1 #box2{
    color: green;
}

!important 的使用。

!important:设置权重为无限大 
!important 不影响继承来的权重,只影响选中的元素。不要随便使用!important,因为使用它会影响页面的布局

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zh-lei/p/9299644.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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