(转)CSS中行内元素与块级元素

DT与H2标签冲突
本文探讨了在HTML页面中DT标签与H2标签的不兼容问题,特别是在Firefox浏览器下的表现差异。文章详细解释了W3C标准下块级元素与行内元素的区别,并列举了各类HTML元素的分类。
CSS中行内元素与块级元素

今天在遇到了这样一个问题,在一个页面制作中使用了如下代码:

<dl>
        <dt><h2>标题</h2><span>链接</span></dt>
        <dd>内容</dd>
</dl>

测试发现IE下面正常显示,在FF下dt中的内容却跑到了第二行,在css代码中不管怎么改,FF下的问题也么有解决,最好在蓝色理想论他发现了同样的问题,把h2标签换为strong解决了问题。

W3C标标准下,dt只能嵌套行内元素(如span,strong),并不是所有的标签可以嵌套块级元素的。 象<div> <dd> <li> <form> <noscript>之类的可以嵌套块级元素。所以,当dt中嵌套了h1,h2,h3等块级元素的时候,在IE下显示正常,但在火狐(FF) 下就不能正常显示,因为火狐对W3C的标准支持的比较完好。

虽然一些元素可以通过css(display:block / inline)实现行内元素和块级元素的互转,但有些则不可以。比如dt下面嵌套h1,h2,h3如此标签,本身就是不符合W3C规范的。

虽然问题解决了,但对行内元素(也叫内联元素)和块级元素自己还不是很了解。下面内容是从网上搜集整理而来。

在标准文档流里面,也就是没有其它一些css样式控制的情况下,块级元素会占据一行,也就是宽带始终是与浏览器宽度一样,与内容无关。而行内元素的宽度只与内容有关。

内联元素(inline element)一般都是基于语义级(semantic)的基本元素。内联元素只能容纳文本或者其他内联元素,常见内联元素"a"。

块元素(block element)和内联元素(inline element)都是html规范中的概念。块元素和内联元素的基本差异是块元素一般都从新行开始。而当加入了css控制以后,块元素和内联元素的这种属 性差异就不成为差异了。比如,我们完全可以把内联元素cite加上display:block这样的属性,让他也有每次都从新行开始的属性。

块元素(block element):

* address - 地址
* blockquote - 块引用
* center - 举中对齐块
* dir - 目录列表
* div - 常用块级容易,也是css layout的主要标签
* dl - 定义列表
* fieldset - form控制组
* form - 交互表单
* h1 - 大标题
* h2 - 副标题
* h3 - 3级标题
* h4 - 4级标题
* h5 - 5级标题
* h6 - 6级标题
* hr - 水平分隔线
* isindex - input prompt
* menu - 菜单列表
* noframes - frames可选内容,(对于不支持frame的浏览器显示此区块内容
* noscript - )可选脚本内容(对于不支持script的浏览器显示此内容)
* ol - 排序表单
* p - 段落
* pre - 格式化文本
* table - 表格
* ul - 非排序列表


内联元素(inline element):


* a - 锚点
* abbr - 缩写
* acronym - 首字
* b - 粗体(不推荐)
* bdo - bidi override
* big - 大字体
* br - 换行
* cite - 引用
* code - 计算机代码(在引用源码的时候需要)
* dfn - 定义字段
* em - 强调
* font - 字体设定(不推荐)
* i - 斜体
* img - 图片
* input - 输入框
* kbd - 定义键盘文本
* label - 表格标签
* q - 短引用
* s - 中划线(不推荐)
* samp - 定义范例计算机代码
* select - 项目选择
* small - 小字体文本
* span - 常用内联容器,定义文本内区块
* strike - 中划线
* strong - 粗体强调
* sub - 下标
* sup - 上标
* textarea - 多行文本输入框
* tt - 电传文本
* u - 下划线
* var - 定义变量

转载于:https://my.oschina.net/dtec/blog/41512

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MOAMOP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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