css的继承、层叠和特殊性

本文详细解释了CSS样式中的继承、特殊性、层叠及重要性等概念,并通过实例展示了不同样式之间的优先级关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1,继承  css的某些样式是具有继承性的,那么什么是继承呢?继承是一种规则,它允许样式不仅应用于某个特定html标签元素,而且应用于其后代。

但注意有一些css样式是不具有继承性的。如border:1px solid red;

2,特殊性  有的时候我们为同一个元素设置了不同的css样式代码,那么元素会启用哪一个css样式呢?浏览器是根据权值来判断使用哪种css样式的,哪个权值高的就使用那种css样式。

权值规则:标签的权值为1,类选择器的权值为10,ID选择器的权值为100.

例如:

p{color:red;} /*权值为1*/
p span{color:green;} /*权值为1+1=2*/
.warning{color:white;} /*权值为10*/
p span.warning{color:purple;} /*权值为1+1+10=12*/
#footer .note p{color:yellow;} /*权值为100+10+1=111*/

注意:还有一个权值比较特殊--继承也有权值但很低,有的文献提出它只有0.1,所以可以理解为继承的权值最低。

3,层叠  层叠就是在html文件中对于同一个元素可以有多个css样式存在,当有相同权重的样式存在时,会根据这些css样式的前后顺序来决定,处于最后面的css样式会被应用。

4,重要性  我们在做网页代码的时,有些特殊的情况需要为某些样式设置具有最高权值,这时候我们可以使用!important来解决。

如下代码:

p{color:red!important;}
p{color:green;}
<p class="first">三年级时,我还是一个<span>胆小如鼠</span>的小女孩。</p>

这时 p 段落中的文本会显示的red红色。

注意:!important要写在分号的前面

样式优先级为:浏览器默认的样式 < 网页制作者样式 < 用户自己设置的样式,但记住!important优先级样式是个例外,权值高于用户自己设置的样式。

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值