可能用到的负边距应用

一、左右固定,中间自适应

HTML:  

<div class="main">
        <div class="main_body">Main</div>
    </div>
    <div class="left">Left</div>
    <div class="right">Right</div>
CSS:
 body{
        margin:0;
        padding:0;
        min-width:600px;
    }
    .main{
        float:left;
        width:100%;
    }
    .main_body{
        margin:0 210px;
        background:#888;
        height:200px;
    }
    .left,.right{
        float:left;
        width:200px;
        height:200px;
        background:#F60;
    }
    .left{
        margin-left:-100%;
    }
    .right{
        margin-left:-200px;
    }
二、负边距+定为水平居中
html
<div id="test"></div>
css:
    body{margin:0;padding:0;}
    #test{
        width:200px;
        height:200px;
        background:#F60;
        position:absolute;
        left:50%;
        top:50%;
        margin-left:-100px;
        margin-top:-100px;
    }

三、多列等高
  <div id="wrap">
        <div id="left">
            <p style="height:50px">style="height:50px"</p>
        </div>
        <div id="center">
            <p style="height:100px">style="height:100px"</p>
        </div>
        <div id="right">
            <p style="height:200px">style="height:200px"</p>
        </div>
    </div>
CSS:
   body,p{
        margin:0;
        padding:0;
    }
    #wrap{
        overflow:hidden;
        width:580px;
        margin:0 auto;
    }
    #left,#center,#right{
        margin-bottom:-200px;
        padding-bottom:200px;
    }
    #left {
        float:left;
        width:140px;
        background:#777;
    }
    #center {
        float:left;
        width:300px;
        background:#888;
    }
    #right {
        float:right;
        width:140px;
        background:#999;
    }
    p {color:#FFF;text-align:center}

转载于:https://www.cnblogs.com/zengjie123/p/4679071.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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