字体和颜色样式——css学习笔记

CSS文本样式详解

                                        

  cs 有许多样式文本的属性,本节主要是使用css来控制文本的 字体,格式 ,颜色,文本修饰

 

一:改变字体和指定字体外观的属性

1: 用font-family属性定义网页中的字体,每个font-family包括一系列具相同特征的字体

      字体系杨浦五种: sans-serif ‚serif   monospace   cursive和fantasy. 而每个系有包括许多字体

 
Sans-serif Family   系列是没有衬线的字体 在电脑频幕上这些字体要比Serif字体更具可读性

Ssrif 系列是有衬线(指字母主线端的短细线)的字体,一般用于报纸印刷
 Monospace Family系列的字母具有相同宽度。这些字体主要用来显示软件代码实例

Cursive 系列是一些看起来像是手写的字体,有时用于标题

 Fantasy 系列是一些有固定装饰的字体,这些字体并不多见,在规范Web设计中不常用。

body{
             font-family: Verdana, Geneva, Arial, sans-serif; 
}

 

 2:用font-size属性控制字体大小
body{
           font-size: 14px;(使用像素)  百分数用与别的字体大小的相对值来定义字体大小<font-size:  150%;>
           还可以用em  定义字体大小  用“em ” 是制定比例因数  <font-size:1.2em;> 还有一种就是关键字 <font-size:  small;>
}

 

 

 

 

3: 用color属性给文本添加颜色 
body{
          color:  silver;(用词来指定颜色)
}

 

4:font-weight属性设置字体的粗细
body{
           font-weight:  bold, lighter, normal, bolder;
}

 

5:用text-decoration属性给文本添加更多样式。

       应用text-decoration属性,可以用overlines,underlines和line-thoughs等来修饰文本

body{
           text-decoration: underline;
}

 

 二:给字体添加样式

   italic(斜体) 文本  是向右倾斜的有时候多一些弯曲的衬线,可以用font-style属性在css中给文本添加斜体(italic)样式:

Italic和oblique是让字体倾斜显示的两种格式。

font-style:  italic;

有的字体并不支持italic(斜体)格式,就用oblique斜体文本代替。oblique也是倾斜的,不过字体不是专门设计的倾斜字母,浏览器只是把普通字母倾斜显示了

font-style:  oblique;

 

 三:  如何制定Web 颜色?方法有。。。

      1.  可以用颜色名直接定义(17中颜色)17种颜色名预先定义了红色,绿色和蓝色三原色的比例

          在css中可以这么写

body {
             background-color:  silver;(css颜色名不分大小写)
}                                   ↓写颜色名

   2. 可以根据红,绿,蓝的相对百分比来定义颜色

   3. 可以用十六进制代码定义——(是描述红,绿,蓝成分多少的简略表达法) (常用)

           (1)  十六进制代码是以#开头的如  #cc6600.  则

                     前两位代表红色,中间代表绿色,最后两位代表蓝色。

           (2) 十六进制代码基于16个数字(0-f)的。用十六进制,从0到15只需以为数就够了,9以上用字母

                 如看到“b”  就知道是代表11

           (3) 把十六进制颜色分成三部分: 每个十六进制颜色都由红色,绿色,蓝色三部分组成。

                    #  cc    66   00

                        ↓红    绿    蓝

               把每个十六进制数转化成相应的十进制数  每部分的值都可以换算成0—255的一个数。

                         cc-- 

                        ↓12×16=192     192+12=204——十六进制的204等于十六进制的CC

               下面的也这么算  (6x16)+6=102      (0x16)+0=0

              完成

 

四: 关于text-decoraions的所有内容《含有下划线》

       文本修饰允许你在浏览器,闪烁文本中添加一些underlines,overlines, line-throughts之类的修饰效果。

      要添加文本修饰,只要在元素中设置tex-decorations属性便可

           

em{
          text-decoration: line-through;
}这条规则将会使元素<em>d的文本中央有条线穿过
如果文本继承了你不想要的文本修饰,用“none”就可以去掉
           em{
                text-decoration: none;(文本就没有修饰了)
 }

 

 

 五:行间距

line-height属性可以定义文本的行间距   可以像其他与字体有关的属性一样,也可以用像素,em或百分数等与字体大小有关的值定义行间距
 

 

 

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/flowerbaby/archive/2012/10/15/2723423.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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