[CSS] Use Generated Content to Augment Information

本文介绍了一种使用CSS伪元素及attr()函数显示HTML元素数据属性的方法。通过:hover伪类和伪元素:after,可以将包含长度和重量信息的数据属性在鼠标悬停时展示出来。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

When you create a pseudo element, you have access to the parent HTML attributes. They can be used inside the content attribute of a pseudo element.

 

[data-length]:hover:after {
  content: attr(data-length)  " / "  attr(data-weight);
  color: orange;
  position: absolute;
  right: 1em;
}

 

    <ul>
      <li data-length="12-13 m" data-weight="9,000 kg">Tyrannosaurus</li>
      <li data-length="8-9 m" data-weight="1,500 kg">Carnotaurus</li>
      <li data-length="4-5 m" data-weight="2,500 kg">Stegosaurus</li>
      <li data-length="8-9 m" data-weight="6,000 kg">Triceratops</li>
    </ul>

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Answer1215/p/6005155.html

### 什么是Generated Content 在信息技术领域,Generated Content指的是利用算法和技术手段自动生成的内容。这类内容涵盖了文本、图像、音频以及视频等多种形式的数据,其生成过程通常不需要人工干预或仅需少量的人工指导。 #### 文本生成 通过自然语言处理技术和机器学习模型,可以实现高质量的文章撰写、摘要提取、翻译等功能。例如,在新闻报道方面,某些自动化工具能够快速编写财经报告、体育赛事总结等标准化较高的资讯类文章[^2]。 #### 图像与视觉媒体创建 借助于深度学习框架下的生成对抗网络(GAN)、变分自动编码器(VAE)以及其他先进的神经架构,系统能创造出逼真的图片、艺术作品甚至是三维物体模型。这不仅限于静态影像,还包括动态视频片段的合成。对于游戏开发而言,AIGC使得批量生产独特而丰富的游戏角色成为可能,极大地提高了效率并降低了成本[^4]。 #### 声音素材制造 除了可视化的成果外,声音也是重要的表达载体之一。基于端到端的学习方法论,现在可以从零开始构建全新的旋律线条或是模仿特定说话者的声音特质来录制旁白解说词。这种能力已经被广泛应用到了语音助手的设计当中,让交互变得更加流畅自然。 #### 数字人物塑造 随着虚拟现实技术的进步,由软件驱动的人物形象逐渐走进人们的视野。这些数字化身不仅可以作为娱乐产品的主角出现,还能够在教育辅导、客户服务等多个场景下承担起实际的工作职责。它们具备理解上下文语境的能力,并且可以根据用户的反馈做出相应的回应动作。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to(device) prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt).images[0] image.save("astronaut_rides_horse.png") ``` 上述Python代码展示了如何使用Stable Diffusion库生成一张描述宇航员骑马漫步火星表面的照片,体现了Generated Content中图像生成的具体实践案例。
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