CSS从入门到精通之选择器的声明

本文介绍了CSS选择器的不同类型,包括标记选择器、类别选择器和ID选择器,并详细解释了集体声明和全局声明的概念及其应用。通过具体示例帮助读者理解如何使用这些选择器来设置网页样式。
 
-------------------------------------------回顾---------------------------------------------------------------------
上一次我们说了两点内容,一起来回顾一下
1 css的分类:
                          a  外部样式:
                                         (独立存在的后缀为.css的文件。需要在页面内用链接或者导入的方式引入,才能对该页面生效;可作用的范围甚大,甚至另外一台服务器上的CSS文件都可以被当前页连接调用;实现了页面内容和样式在文件上的分离。)
                                        b 内嵌样式
                                          (写在当前页面内的<head></head>标记中的<style></style>标记中,作用的范围只是当前页面。实现了页面内容和样式在标记结构上的分离【样式在head 部分内容在body部分】)
                                        c 行内样式
                                            (写在标记内,用style属性引出,作用范围只针对该标记内容生效。)
 
以上三种CSS样式写的位置不同,作用范围也不同。而其中外部样式和内嵌样式都很好的体现了样式表的作用 :内容和样式的分离。
2  选择器
                      a 标记选择器(针对某一个标记生效,如例子中针对当前页面内的所有h1标记生效):
                      b  类别选择器(在内容标记中用class属性引出,并对该标记的内容生效)
                       c  id选择器(在某个标记的属性中,用id 属性引出,并针对该标记的内容生效)
------------------------------------------回顾完毕--------------------------------------------------------------
 
说到声明我们来看下面这个图解
那么我们今天关心的就是声明部分:
 
声明分为两种:
                    一  集体声明
                    二 全局声明(*特殊的集体声明)
 
一   下面我们来看看 集体声明的例子:

h1, h2, h3, h4, h5, p{   /* 集体声明 */
 color:purple;    /* 文字颜色 */
 font-size:15px;    /* 字体大小 */
}
h2.special, .special, #one{  /* 集体声明 */
 text-decoration:underline; /* 下划线 */
}
上面就是针对前面的几个选择器进行了依次集体声明.定义他们的文字颜色\字体大小等属性.
所以, 声明就是一种对于选择器进行的动作(概念).
 
二 接着再看全局声明:
 
*{        /* 全局声明 */
 color: purple;    /* 文字颜色 */
 font-size:15px;    /* 字体大小 */
}

h2.special, .special, #one{  /* 集体声明 */
 text-decoration:underline; /* 下划线 */
}
 
以上用*号表示全局,针对所有选择器进行声明,但是全局声明的优先级最低,所以一旦定义的属性冲突,那么全局声明就退位让闲了.
 
 
好了今天就说这么两个例子.
 
关于CSS选择器的嵌套,继承等关系...我们下回分解.....
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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