css练习2

本文通过一个具体的示例展示了如何使用CSS进行背景颜色、宽度、高度等基本样式设置,并利用HTML创建了一个包含列表的简单联系信息展示框。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <style>
        div{
            background-color: #19242C;
            width: 300px;
            height: 300px;
            color: white;
            box-sizing: border-box;
        }
        ul{
            list-style: none;
            padding: 0px;
            margin: 0px;
            text-align: center;
            width: 100%;
            height: 100%;
            margin-left: 50px;
        }
        li{
            background-image: url("img/ico.png");
            background-repeat: no-repeat;
            width: 20px;
            height: 40px;
            white-space: nowrap;
            line-height: 40px;
            text-indent: 25px;
        }
        #l1{
            background-position: 2px 10px;
        }
        #l2{
            background-position: -20px 10px;
        }
        #l3{
            background-position: -40px 10px;
        }
        #l4{
            background-position: -60px 10px;
        }
        #l5{
            background-position: -80px 10px;
        }
    </style>
    <title>Title</title>
</head>
<body>
<div>
    <h2>联系我们</h2>
    <ul>
        <li id="l1">总机:0427-3293318</li>
        <li id="l2">总机:0427-3293318</li>
        <li id="l3">总机:0427-3293318</li>
        <li id="l4">总机:0427-3293318</li>
        <li id="l5">总机:0427-3293318</li>
    </ul>
</div>

</body>
</html>

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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