让你网页同时兼容FireFox和IE

本文介绍了在不同浏览器(如Firefox和IE)中实现CSS兼容性的多种技巧,包括如何处理DOCTYPE对CSS的影响、解决box模型差异等问题。
CSS 兼容要点:DOCTYPE 影响 CSS 处理

FireFox: div 设置 margin-left, margin-right 为 auto 时已经居中, IE 不行。

FireFox: body 设置 text-align 时, div 需要设置 margin: auto(主要是 margin-left,margin-right) 方可居中。

FireFox: 设置 padding 后, div 会增加 height 和 width, 但IE不会, 故需要用 !important 多设一个 height 和 width。

FireFox: 支持 !important, IE 则忽略, 可用 !important 为 FireFoxFF 特别设置样式。

div 的垂直居中问题: vertical-align:middle; 将行距增加到和整个DIV一样高 line-height:200px; 然后插入文字,就垂直居中了。缺点是要控制内容不要换行。

cursor: pointer 可以同时在 IE FF 中显示游标手指状,hand 仅 IE 可以。

FireFox: 链接加边框和背景色,需设置 display: block, 同时设置 float: left 保证不换行。参照 menubar, 给 a 和 menubar 设置高度是为了避免底边显示错位, 若不设 height, 可以在 menubar 中插入一个空格。

使用XHTML+CSS构架好处不少,但也确实存在一些问题,不论是因为使用不熟练还是思路不清晰,我就先把一些我遇到的问题写在下面,省的大家四处找。

1.在mozilla firefox和IE中的BOX模型解释不一致导致相差2px解决方法:

div{margin:30px!important;margin:28px;}

注意这两个margin的顺序一定不能写反,据说!important这个属性IE不能识别,但别的浏览器可以识别。所以在IE下其实解释成这样:

div{maring:30px;margin:28px}

重复定义的话按照最后一个来执行,所以不可以只写margin:XXpx!important;

2.IE5和IE6的BOX解释不一致IE5下div{width:300px;margin:0 10px 0 10px;}div的宽度会被解释为300px-10px(右填充)-10px(左填充)最终div的宽度为280px,而在IE6和其他浏览器上宽度则是以300px+10px(右填充)+10px(左填充)=320px来计算的。这时我们可以做如下修改:

div{width:300px!important;width /**/:340px;margin:0 10px 0 10px}

关于这个/**/是什么www.qpsh.com也不太明白,只知道IE5和firefox都支持但IE6不支持,如果有人理解的话,请告诉我一声,谢了!:)

3.ul标签在Mozilla中默认是有padding值的,而在IE中只有margin有值所以先定义:

ul{margin:0;padding:0;}

就能解决大部分问题。

4.关于脚本,在xhtml1.1中不支持language属性,只需要把代码改为:

<script type="text/javascript">

就可以了。

5.如果你在BOX容器里使float和text-align的方向设为一致:

{float:left;text-align:left;margin:0 0 0 200px;}

我们可做如下修改:

{float:left;text-align:left;margin:0 0 0 200px;display:inline;}
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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