CSS基础2-盒子模型、定位、浮动

本文详细介绍了CSS中的盒子模型,包括内容区域、内边距、边框及外边距的概念,并探讨了不同浏览器对body默认margin值的处理方式。此外,还讲解了盒模型的尺寸计算方法、绝对定位的应用及浮动元素对布局的影响。

盒子模型

1、宽高所划分的区域 contents

2、内边距 padding

3、边框 border

4、外边距        margin


box-sizing: border-box;    //以边界为尺寸内容   content-box  以内容为边界

-moz-box-sizing: border-box;  //firefox

-webkit-box-sizing: border-box;    //chrome、Safari

-ms-box-sizing: border-box;    //IE8以下

-o-box-sizing: border-box;     //presto opera

4上  右  下  左

3上   左右   下

2上下      左右

1上下左右都是这个值

body 的margin值

IE8 -->上下16px,左右8px;

IE7 -->上下16px,左右11px;


定    位

绝对定位  position:absolute

与 left/right       top/bottom 组合使用   /前后只能选其一

绝对定位就相当于在现有文档层新开了一个层

<div class='box1'>

     <div class='box2'>

           <div class='box3'></div>

    </div>

</div>

.box1{width:300px;height:300px;background-color:green;margin:100px;}

.box2{width:200px;height:200px;background-color:blue;margin:50px}

.box3{width:100px;height:100px;background-color:red;

positon:absolute;}

这时box3往上找,box2没有定位元素,box1也没有,所以box3在HTML文档里定位在全局定位.。这时如果box1 的 position:relative|absolute的话,box3在box1里定位.同理,如果box2有position就在box2里

相对定位  position:relative

浮动:float

浮动流,块级元素(不带浮动和溢出隐藏属性的块级元素)无法识别浮动流元素的位置

内联、内联块、浮动、溢出隐藏、纯文本都可以识别浮动元素的位置

清除浮动:

<div class='box1'>

   <div class='box2'></div>

   <div class='box3'> </div>

//  () 

</div>

.box1{width:200px;background-color:green;border:10px solid #000}

.box2{width:100px;height:100px;background-color:blue;float:left}

.box3{width:100px;height:100px;background-color:blue;float:left}

这时因为块级元素无法识别float,所以box1无法被撑开,这时需要加清除浮动:在box3同级出加一个块级元素(可选为p)属性为clear: both

float以后,元素变成内联块级元素

伪类,伪元素

伪类:before  after

一个冒号  是伪类   两个冒号就是伪元素

::after

伪类、伪元素里必须包含 content:

伪类伪元素可以很好地清除浮动:

div::after,

ul::after {

content:"";

display: block;

clear: both;

}



转载于:https://juejin.im/post/5b6c084c5188251b166f2842

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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