2015-06-17

本文详细解析了IE6浏览器在处理CSS样式时的常见兼容性问题,包括双倍边距、3像素间距、奇数宽度显示差异、图片链接下方间隙、空元素高度BUG等,并提供了相应的解决方法,如使用display:inline、font-size:0、float等技巧。文章旨在帮助开发者更好地理解和解决在IE6环境下遇到的CSS兼容性挑战。

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一、DOCTYPE的作用?严格模式和混杂模式的区别和触发条件?

  1. DOCTYPE用以规定浏览器要以哪种标准来解析(html或者xhtml页面)。
  2. 在严格模式下,页面以标准规范呈现,而在混杂模式下,页面以一种宽松的向后兼容的规范呈现。
  3. 触发条件:严格模式:1.包含完整DOCTYPE时,将会执行严格模式,包含严格DTD的DOCTYPE和包含过渡DTD与URI的DOCTYPE一般是以严格模式执行,但是包含过渡DTD但没有URI的DOCTYPE以混杂模式解析,DOCTYPE不存在或者存在方式不正确也会由混杂模式解析。
  4. 在IE6以及以前的浏览器中有一个BUG是,如果第一个元素不是DOCTYPE,那么浏览器将会按照混杂模式解析,所以不要随意加入xml的申明到xhtml中。

二、行内元素有哪些?块级元素有哪些?CSS的盒模型?

  1. 块级元素:div p h1 h2 h3 h4 form ul
  2. 行内元素: a b br i span input select
  3. Css盒模型:内容,border ,margin,padding

三、IE6下常见BUG

  

一、IE6双倍边距bug

当页面上的元素使用float浮动时,不管是向左还是向右浮动;只要该元素带有margin像素都会使该值乘以2,例如“margin-left:10px” 在IE6中,该值就会被解析为20px。想要解决这个BUG就需要在该元素中加入display:inline 或 display:block 明确其元素类型即可解决双倍边距的BUG

二、IE6中3像素问题及解决办法

当元素使用float浮动后,元素与相邻的元素之间会产生3px的间隙。诡异的是如果右侧的容器没设置高度时3px的间隙在相邻容器的内部,当设定高度后又跑到容器的相反侧了。要解决这类BUG的话,需要使布局在同一行的元素都加上float浮动。

三、IE6中奇数宽高的BUG

IE6中奇数的高宽显示大小与偶数高宽显示大小存在一定的不同。其中要问题是出在奇数高宽上。要解决此类问题,只需要尽量将外部定位的div高宽写成偶数即可。

四、IE6中图片链接的下方有间隙

IE6中图片的下方会存在一定的间隙,尤其在图片垂直挨着图片的时候,即可看到这样的间隙。要解决此类问题,需要将img标签定义为display:block 或定义vertical-align对应的属性。也可以为img对应的样式写入font-size:0

五、IE6下空元素的高度BUG

如果一个元素中没有任何内容,当在样式中为这个元素设置了0-19px之间的高度时。此元素的高度始终为19px。

解决的方法有四种:

1.在元素的css中加入:overflow:hidden

2.在元素中插入html注释:<!– >

3.在元素中插入html的空白符:&nbsp;

4.在元素的css中加入:font-size:0

六、重复文字的BUG

在某些比较复杂的排版中,有时候浮动元素的最后一些字符会出现在clear清除元素的下面。

解决方法如下:

1.确保元素都带有display:inline

2.在最后一个元素上使用“margin-right:-3px

3.为浮动元素的最后一个条目加上条件注释,<!–[if !IE]>xxx<![endif]–>

4.在容器的最后元素使用一个空白的div,为这个div指定不超过容器的宽度。

七、IE6中 z-index失效

具体BUG为,元素的父级元素设置的z-index为1,那么其子级元素再设置z-index时会失效,其层级会继承父级元素的设置,造成某些层级调整上的BUG。详细解释可以阅读IE6中部分情况下z-index无效的原因,以及解决办法

结语:实际上IE6中,很多BUG的解决方法都可以使用display:inline、font-size:0、float解决。因此我们在书写代码时要记住,一旦使用了float浮动,就为元素增加一个display:inline样式,可以有效的避免浮动造成的样式错乱问题。使用空DIV时,为了避免其高度影响布局美观,也可以为其加上font-size:0 这样就很容易避免一些兼容上的问题。

      

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/binhuguang/p/4583035.html

以下是一个简单的基于Transformer算法的代码示例,可以用来预测SNumber。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LayerNormalization, MultiHeadAttention, TimeDistributed, concatenate # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop(['SNumber'], axis='columns') y = data['SNumber'] # 标准化输入特征 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False) # 构建Transformer模型 def transformer_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(32, activation='relu')(x) x = LayerNormalization()(x) x = Dropout(0.2)(x) x = Dense(1)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=x) return model # 训练模型 model = transformer_model((X_train.shape[1],)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=16, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 可视化预测结果 plt.plot(y_test.values, label='True') plt.plot(y_pred, label='Predicted') plt.legend() plt.show() ``` 需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上可能需要进行更多的特征工程和调整模型参数来获得更好的预测结果。
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