CSS选择器

CSS选择器详解
本文详细介绍了CSS中的各种选择器,包括基本选择器、组合选择器、属性选择器、伪类选择器和伪元素选择器,并解释了它们的使用场景及优先级规则。


 

优先级

不同级别

1. 在属性后面使用 !important 会覆盖页面内任何位置定义的元素样式。

2.作为style属性写在元素内的样式

3.id选择器

4.类选择器

5.标签选择器

6.通配符选择器

7.浏览器自定义

同一级别

同一级别中后写的会覆盖先写的样式

基础选择器

 

选择器含义
*通用元素选择器,匹配页面任何元素(这也就决定了我们很少使用)
#idid选择器,匹配特定id的元素
.class类选择器
element标签选择器
 
组合选择器

 

选择器含义
E,F多元素选择器,用”,分隔,同时匹配元素E或元素F
E F后代选择器,用空格分隔,匹配E元素所有的后代
E>F子元素选择器,用”>”分隔,匹配E元素的所有直接子元素
E+F直接相邻选择器,匹配E元素之后相邻同级元素F
E~F普通相邻选择器(弟弟选择器),匹配E元素之后同级元素F(无论直接相邻与否)

 

属性选择器

 

选择器

含义
E[attr]匹配所有具有属性attr的元素,div[id]就能取到所有有id属性的div
E[attr=value]匹配属性attr值为value的元素,div[id=test],匹配id=test的div
E[attr~=value]匹配所有属性attr具有多个空格分隔、其中一个值等于value的元素
E[attr|=value]匹配所有att属性具有多个”-”分隔、其中一个值以value开头的元素,主要用于lang属性,比如“en”
E[attr ^=value]匹配属性attr的值以value开头的元素
E[attr $=value]匹配属性attr的值以value结尾的元素
E[attr *=value]匹配属性attr的值包含value的元素

 

伪类选择器

 

选择器含义
E:first-child匹配元素E的第一个子元素
E:link匹配所有未被点击的链接
E:visited匹配所有已被点击的链接
E:active匹配鼠标已经其上按下、还没有释放的E元素
E:hover匹配鼠标悬停其上的E元素
E:focus匹配获得当前焦点的E元素
E:lang(c)匹配lang属性等于c的E元素
E:enabled匹配表单中可用的元素
E:disabled匹配表单中禁用的元素
E:checked匹配表单中被选中的radio或checkbox元素
E::selection匹配用户当前选中的元素
E:root匹配文档的根元素,对于HTML文档,就是HTML元素
E:nth-child(n)匹配其父元素的第n个子元素,第一个编号为1
E:nth-last-child(n)匹配其父元素的倒数第n个子元素,第一个编号为1
E:nth-of-type(n)与:nth-child()作用类似,但是仅匹配使用同种标签的元素
E:nth-last-of-type(n)与:nth-last-child() 作用类似,但是仅匹配使用同种标签的元素
E:last-child匹配父元素的最后一个子元素,等同于:nth-last-child(1)
E:first-of-type匹配父元素下使用同种标签的第一个子元素,等同于:nth-of-type(1)
E:last-of-type匹配父元素下使用同种标签的最后一个子元素,等同于:nth-last-of-type(1)
E:only-of-type匹配父元素下使用同种标签的唯一一个子元素,等同于:first-of-type:last-of-type或 :nth-of-type(1):nth-last-of-type(1)
E:empty匹配一个不包含任何子元素的元素,文本节点也被看作子元素
E:not(selector)匹配不符合当前选择器的任何元素

 

伪元素选择器

 

选择器含义
E:first-line匹配E元素内容的第一行
E:first-letter匹配E元素内容的第一个字母
E:before在E元素之前插入生成的内容
E:after在E元素之后插入生成的内容

转载于:https://www.cnblogs.com/zodiacblog/p/3981673.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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