一些大厂的css reset 代码

本文详细解析了各大网站如雅虎、腾讯、新浪、淘宝和网易的CSS样式初始化代码,阐述了不同浏览器对标签默认值的差异及初始化样式表属性的重要性。

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不同的浏览器对标签的默认值不同,为了避免页面出现浏览器差异,所以要初始化样式表属性。使用通配符*并不可取,因为会遍历到每一个标签,大型网页会加载过慢,影响性能。

雅虎工程师提供的CSS初始化示例代码:

body,div,dl,dt,dd,ul,ol,li,h1,h2,h3,h4,h5,h6,pre,code,form,fieldset,legend,input,button,textarea,p,blockquote,th,td { margin:0; padding:0; }
body { background:#fff; color:#555; font-size:14px; font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; }
td,th,caption { font-size:14px; }
h1, h2, h3, h4, h5, h6 { font-weight:normal; font-size:100%; }
address, caption, cite, code, dfn, em, strong, th, var { font-style:normal; font-weight:normal;}
a { color:#555; text-decoration:none; }
a:hover { text-decoration:underline; }
img { border:none; }
ol,ul,li { list-style:none; }
input, textarea, select, button { font:14px Verdana,Helvetica,Arial,sans-serif; }
table { border-collapse:collapse; }
html {overflow-y: scroll;} 

.clearfix:after {content: "."; display: block; height:0; clear:both; visibility: hidden;}
.clearfix { *zoom:1; }

腾讯官网 样式初始化

body,ol,ul,h1,h2,h3,h4,h5,h6,p,th,td,dl,dd,form,fieldset,legend,input,textarea,select{margin:0;padding:0} 
body{font:12px"宋体","Arial Narrow",HELVETICA;background:#fff;-webkit-text-size-adjust:100%;} 
a{color:#2d374b;text-decoration:none} 
a:hover{color:#cd0200;text-decoration:underline} 
em{font-style:normal} 
li{list-style:none} 
img{border:0;vertical-align:middle} 
table{border-collapse:collapse;border-spacing:0} 
p{word-wrap:break-word} 

新浪官网 样式初始化

body,ul,ol,li,p,h1,h2,h3,h4,h5,h6,form,fieldset,table,td,img,div{margin:0;padding:0;border:0;} 
body{background:#fff;color:#333;font-size:12px; margin-top:5px;font-family:"SimSun","宋体","Arial Narrow";} 
 
ul,ol{list-style-type:none;} 
select,input,img,select{vertical-align:middle;} 
 
a{text-decoration:none;} 
a:link{color:#009;} 
a:visited{color:#800080;} 
a:hover,a:active,a:focus{color:#c00;text-decoration:underline;} 

淘宝官网 样式初始化

body, h1, h2, h3, h4, h5, h6, hr, p, blockquote, dl, dt, dd, ul, ol, li, pre, form, fieldset, legend, button, input, textarea, th, td { margin:0; padding:0; } 
body, button, input, select, textarea { font:12px/1.5tahoma, arial, \5b8b\4f53; } 
h1, h2, h3, h4, h5, h6{ font-size:100%; } 
address, cite, dfn, em, var { font-style:normal; } 
code, kbd, pre, samp { font-family:couriernew, courier, monospace; } 
small{ font-size:12px; } 
ul, ol { list-style:none; } 
a { text-decoration:none; } 
a:hover { text-decoration:underline; } 
sup { vertical-align:text-top; } 
sub{ vertical-align:text-bottom; } 
legend { color:#000; } 
fieldset, img { border:0; } 
button, input, select, textarea { font-size:100%; } 
table { border-collapse:collapse; border-spacing:0; } 

网易官网 样式初始化

html {overflow-y:scroll;} 
body {margin:0; padding:29px00; font:12px"\5B8B\4F53",sans-serif;background:#ffffff;} 
div,dl,dt,dd,ul,ol,li,h1,h2,h3,h4,h5,h6,pre,form,fieldset,input,textarea,blockquote,p{padding:0; margin:0;} 
table,td,tr,th{font-size:12px;} 
li{list-style-type:none;} 
img{vertical-align:top;border:0;} 
ol,ul {list-style:none;} 
h1,h2,h3,h4,h5,h6{font-size:12px; font-weight:normal;} 
address,cite,code,em,th {font-weight:normal; font-style:normal;} 
<think>嗯,用户想知道大型科技公司如何利用AI自动生成代码的技术和工具。首先,我需要回忆一下有哪些大厂在做这方面的事情。比如微软的GitHub Copilot,还有亚马逊的CodeWhisperer,这些应该是比较有名的工具。然后,可能还有谷歌的AlphaCode或者其他的内部工具。 接下来,用户可能想知道这些工具背后的技术,比如它们用了什么模型,是GPT-3还是Codex?还有这些工具如何工作,是自然语言生成代码吗?需要解释一下这些AI模型是如何训练的,可能是在大量的代码库上进行预训练,然后微调。 另外,用户可能还关心这些工具的应用场景,比如代码补全、生成测试用例,或者自动化文档生成。同时,可能也需要提到这些工具的优势和局限性,比如提高效率但可能存在代码质量的问题,或者安全性考虑。 还要注意引用用户提供的参考内容,比如引用[2]里提到的GitHub Copilot和OpenAI的合作,以及引用[1]中提到的宇树科技使用AI算法提升智能决策能力,可能可以联系到AI在代码生成中的智能决策部分。 还需要生成相关问题,比如技术原理、工具比较、安全性、未来趋势等。要确保问题覆盖用户可能感兴趣的各个方面,帮助用户进一步探索。 最后,检查回答是否符合格式要求,使用正确的LaTeX语法,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并且结构清晰,分点说明技术和工具,应用场景,优势挑战等部分。确保引用正确,比如在提到Copilot时加上[^2],在提到AI决策时引用[^1]。</think>### 大型科技公司使用AI自动生成代码的技术与工具 #### 1. **核心技术** - **自然语言处理(NLP)与代码理解**: 基于Transformer的模型(如OpenAI的GPT系列)通过海量代码库(如GitHub公开项目)进行预训练,学习代码语法、逻辑与自然语言描述之间的关联。例如,模型可通过注释生成函数: ```python # 计算斐波那契数列的第n项(AI生成的代码) def fibonacci(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) ``` 此类模型可解析自然语言需求,如“排序数组”对应生成快速排序代码[^2]。 - **代码补全与上下文感知**: 工具如GitHub Copilot通过分析当前代码的上下文(变量名、函数结构等),实时建议后续代码片段。例如,输入`for i in range(len(arr)):`时,AI可能自动补全冒泡排序逻辑。 - **强化学习优化**: 部分系统结合强化学习,根据代码执行结果(如测试通过率、性能指标)动态调整生成策略,类似机器人智能决策的优化过程[^1]。 #### 2. **主流工具** | 工具名称 | 开发公司 | 核心功能 | |------------------|----------------|--------------------------------------------------------------------------| | GitHub Copilot | 微软/GitHub | 基于OpenAI Codex,支持多语言代码生成与补全,集成于VS Code等编辑器 | | Amazon CodeWhisperer | 亚马逊 | 提供AWS服务集成,强调安全性与代码合规性检查 | | AlphaCode | DeepMind(谷歌)| 专注于竞赛级算法生成,在编程竞赛中达到人类前50%水平 | | Tabnine | 独立公司 | 本地化部署支持,注重隐私与定制化训练 | #### 3. **应用场景** - **快速原型开发**:根据需求描述生成基础代码框架,缩短开发周期。 - **代码审查辅助**:自动检测潜在错误(如`$x = 0 \text{ and } y = null$`导致的空指针)。 - **测试用例生成**:通过函数定义自动生成边界条件测试,如输入`max(a, b)`时生成`a < 0, b > 0`的测试组合。 - **文档自动化**:从代码中提取注释生成API文档,例如将Javadoc转换为Markdown。 #### 4. **优势与挑战** - **优势**: - 开发效率提升约30%-50%(据GitHub统计) - 减少重复性编码工作(如模板代码`getter/setter`) - 支持新手开发者快速上手复杂框架 - **挑战**: - 代码质量依赖训练数据,可能引入安全漏洞(如SQL注入模式) - 版权争议(使用开源代码训练模型的合规性) - 复杂业务逻辑仍需人工优化,例如分布式系统设计需满足$CAP$定理的权衡 #### 5. **未来趋势** - **多模态代码生成**:结合设计图、流程图等非文本输入生成完整系统。 - **领域专用模型**:针对金融、医疗等垂直领域训练专用代码生成器。 - **自主调试能力**:实现“编码-测试-修复”闭环,如自动解决`$O(n^2)$`到`$O(n \log n)$`的算法优化。 ---
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