解决HTML5新增语义标签在比IE9更早的版本下不兼容问题

本文介绍了解决HTML5在IE9及以下版本浏览器中显示问题的两种方法:手动创建标签并设置CSS属性,以及推荐的引入html5shiv.min.js文件,使浏览器正确识别并显示HTML5新标签。

下面这段代码在chorme、firefox等浏览器下均正常显示,但在IE9以下的版本不能正常显示:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
	<title>mytest</title>
	<meta charset="utf-8">
	<style type="text/css">
	*{
		margin: 0;
		padding: 0;
	}
	header{
		width: 100%;
		height: 50px;
		background-color: red;
	}
	article{
		width: 80%;
		height: 400px;
		background-color: green;
		float: left;
	}
	aside{
		width: 20%;
		height: 400px;
		background-color: grey;
		float: right;
	}
	nav{
		width: 100%;
		height: 30px;
		background-color: yellow;
	}
	footer{
		width: 100%;
		height: 90px;
		display: block;
		background-color: blue;
		clear: both;
	}
	</style>
</head>
<body>
<header>头部</header>
<nav>导航</nav>
<main>
	<article>左边</article>
	<aside>右边</aside>
</main>
<footer>底部</footer>
</body>
</html>

在chorme下显示是这样的:
在这里插入图片描述而在IE8及以下版本显示是这样的:
在这里插入图片描述
我设置的所有css都失效了,这说明浏览器根本就无法识别这些标签,那要怎么办呢?
接下来介绍两种方法:
1、手动创建标签(比较麻烦,不推荐)

		document.createElement("header");
		document.createElement("article");
		document.createElement("aside");
		document.createElement("main");
		document.createElement("nav");
		document.createElement("footer");

然而这样还不够,这样建出来的是行内标签,我们还得将他们的CSS设一个display:block;将他们转换成块级元素,这样设置的宽和高才能生效。
2、引入html5shiv.min.js文件(推荐,做大型项目时更简便)

<script type="text/javascript" src="html5shiv.min.js"></script>

或者

<script src="http://cdn.bootcss.com/html5shiv/r29/html5.min.js"></script>

上面那种需要将html5shiv.min.js下载到本地,可以在这里下载
下面这种直接引入就可以了。

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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