ie6 png不透明的解决方法

针对IE6对PNG透明效果的支持问题,介绍了两种传统解决方法及其局限性,并推荐了一种高效解决方案——DD_belatedPNG,利用VML语言实现更好的兼容性和性能。

该死的ie6,十多年前的浏览器已经早已无法满足现在的网页需求了,但由于微软捆绑,和XP顽强的生命力,很多菜鸟甚至根本不知道什么叫浏览器,只知道桌面上那个蓝色的e字图标能打开百度。使这样的浏览器依然生存着,并占有很大的国内市场。

ie6对png透明的不支持很让人恶心。png做为先进的网页图片格式具有很多优势。更清晰,犹其在处理透明方面远胜于gif,不会有毛边。如何使得自己网页上有高清的透明效果呢?,传统的方法有两个:

一:使用gif(效果经常令人揪心)

二:使用和背景相同颜色的“伪透明”(这种情况经常用到,但如果背景不是单一的色块,而是复杂的图片,这种方式就很不适用了)

今天耗子要讲一种比较好的让ie6支持透明png的方式----DD_belatedPNG,DD_belatedPNG使用了微软的VML语言进行绘制,而其他多数兼容IE6支持PNG问题的js用的是AlphaImageLoader滤镜,因此对系统的占用率要小得多。

DD_belatedPNG官方网站:http://dillerdesign.com/experiment/DD_belatedPNG/#download

使用方法:在网页的最底部或者header中加入

 
 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/haozime/archive/2010/04/13/2639170.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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