【前端词典】这些功能其实不需要 JS,CSS 就能搞定

前言

今天我们大家介绍一些可能你乍一眼以为一定需要 JavaScript 才能完成的功能,其实 CSS 就能完成,甚至更加简单。

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直接入题

1. 每个单词的首字母大写

其实我第一次看到这个功能的时候就是使用 JS 去实现这个功能,想都没想 CSS 可以完成这个功能。马上就屁颠屁颠的写了一个方法:

function capitalizeFirst( str ) {	
    let result = '';	
    result = str.toLowerCase().replace(/( |^)[a-z]/g, (L) => L.toUpperCase());	
    return result	
}  

写完这个方法后,还有点小得意,也就没想其他方案。直到有一天看到 CSS 也能做这个功能的时候,我才反应过来明明一句 CSS 就能解决的问题,我却使用了更复杂的方案。

CSS 方案如下:

.capitalizeFirst-css {	
    text-transform: capitalize;	
}

是不是特别简单(代码在上面的 blog 仓库,访问 cssDo 路由便可,下面的案例都是这个路由下):

640?wx_fmt=png

text-transform 简单介绍

这是 CSS2 中的属性,参数有 capitalize | uppercase | lowercase | none

参数介绍:

  1. none:默认。定义带有小写字母和大写字母的标准的文本。

  2. capitalize:文本中的每个单词以大写字母开头。

  3. uppercase:定义仅有大写字母。

  4. lowercase:定义无大写字母,仅有小写字母。

从这个属性我们可以知道全部大写(小写)的需求这个属性也能轻易实现。

2. 单选高亮

可能你看到“单选高亮”没反应过来,直接来张图片你就马上清楚了:

640?wx_fmt=jpeg

不知道你是否第一次看到这种单选高亮的需求时,是怎么处理的。我第一次直接是用 JS 控制的。后来我发现这个需求用 CSS 更方便处理。

主要代码就是一段 CSS 代码:

// 省略部分代码,详细代码看仓库	
.input:checked + .colors {	
  border-color: #e63838;	
  color: #e63838;	
}	
<div class="single-check">	
    <input class="input" type="radio" name="colors" value="1">	
    <div class="colors">天空之境</div> 	
</div>

看效果:

640?wx_fmt=gif

两个选择器的区别

~选择器:查找某个元素后面的所有兄弟元素

+选择器:查找某个元素后面紧邻的兄弟元素

扩展

其实这个技巧也完全可以使用在导航栏的交互效果,个人觉得可以简化一部分工作。

3、多列等高问题

之前做 pc 端的客户画像需求时,遇到需要左右两边等到的需求(左边块的高度会随着内容变化)。

最初我使用的 JS 计算高度再赋值,可是这样会有页面闪动的效果。所以找到了两种 CSS 的处理方案:

  1. 每列设置一个很大的 padding,再设置一个很大的负的 margin

  2. 使用 display:table;

第一种有明显的缺陷:

  1. border-bottom 看不到了

  2. 设置的下方的两个圆角也不见了

所以我使用了 display:table; 的方式来实现等高,可以说非常的方便。

640?wx_fmt=png

建议不要一味的抵触 table,有的场景还是可以使用的。

4、表单验证

先声明:这里没有用到 JS,不过用到了 HTML5 关于 <input> 的新属性 —— pattern( 检查控件值的正则表达式 )。

代码如下:

input[type="text"]:invalid ~ input[type="submit"] {	
    display: none	
}	
&lt;div class="form-css"&gt;	
    &lt;input type="text" name="tel" placeholder="输入手机号码" pattern="^1[3456789]\d{9}$" required&gt;&lt;br&gt;	
    &lt;input type="text" name="smscode" placeholder="输入验证码" pattern="\d{4}" required&gt;&lt;br&gt;	
    &lt;input type="submit" &gt;&lt;/input&gt;	
&lt;/div&gt;

效果如下(样式不好看的问题请忽略):

640?wx_fmt=gif

invalid 伪类和 vaild 伪类
  • valid 伪类,匹配通过 pattern 验证的元素

  • invalid 伪类,匹配未通过 pattern 验证的元素

后记

还有一些大家比较常用的这里就不介绍了,周三愉快。

最后

你可以关注我的公众号,这里我会分享优质的文章,我们一同进步。

640?wx_fmt=png

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多一个再看,小生便多一份欢喜

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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