css控制之浏览器兼容bug

本文深入探讨了IE浏览器在CSS布局中遇到的一些常见问题,包括双倍margin bug、margin bug、不识别特定CSS属性等,并提供了针对性的解决策略。文章还讨论了如何解决IE对宽度和高度的误解,以及如何避免复杂的布局问题,如内容隐藏现象。通过详细的实例解释和代码示例,旨在帮助开发者理解并解决在IE中遇到的布局挑战。
  1. ie之双倍margin值bug,, 在当前样式中声明,_display:inline,此样式只在ie中起到效果,margin值即消失。
  2. ie之不认识a:link,即a:link{color:red}无效果,可以直接写成a{color:red}和a:like{}具有相同意义。
  3. ie之3像素marginbug,即连续定义两个div(id=text1),div{id=text2},第一个div定义float:left后,第二个div不定义float的是时候两者之间会有3px的间距,正确写法第二个div下也定义floa:left,两者就不会有3px间距。靠在一起。
  4. IE与宽度和高度的问题

    IE 不认得min-这个定义,但实际上它把正常的width和height当作有min的情况来使。这样问题就大了,如果只用宽度和高度,正常的浏览器里这两 个值就不会变,如果只用min-width和min-height的话,IE下面根本等于没有设置宽度和高度。    
    比如要设置背景图片,这个宽度是比较重要的。要解决这个问题,可以这样:    
    #box{ width: 80px; height: 35px;}html>body #box{ width: auto; height: auto; min-width: 80px; min-height: 35px;}  

  5. 页面的最小宽度min -width是个非常方便的CSS命令,它可以指定元素最小也不能小于某个宽度,这样就能保证排版一直正确。但IE不认得这个,而它实际上把width当 做最小宽度来使。为了让这一命令在IE上也能用,可以把一个<div> 放到 <body> 标签下,然后为div指定一个类, 然后CSS这样设计:    #container{ min-width: 600px; width:expression(document.body.clientWidth < 600? "600px": "auto" );}    第一个min-width是正常的;但第2行的width使用了Javascript,这只有IE才认得,这也会让你的HTML文档不太正规。它实际上通过Javascript的判断来实现最小宽度
  6. IE捉迷藏的问题   

    当div应用复杂的时候每个栏中又有一些链接,DIV等这个时候容易发生捉迷藏的问题。    
    有些内容显示不出来,当鼠标选择这个区域是发现内容确实在页面。 解决办法:对#layout使用line-height属性 或者给#layout使用固定高和宽。页面结构尽量简单。


  7. 未完待续

     
内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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