html5与css3随笔

css盒模型

对于css的总结
在css中对于div如果使用了float属性则不占外div中的位置(仿佛漂浮在div元素之上)除此之外将position的属性值设置为absolute也会出现上述的效果。

其中的position的属性值是absolute表示元素相对与div的左上角的坐标定位,也是脱离文档流的做法(即它不占div内部的位置),设置属性值为relative表示的是相对于元素本身的位置定位。

Div中属性值display属性值的设定是
Block是隔离隔离其它元素(即一个元素占一个位置)div便默认是此属性
Inline是不可以设置大小,也不可以隔离其他元素

便默认是此属性值
Inline-block是可以设置大小但是不可以隔离其它元素。便默认是此属性值
在css中是不可以将height设置成100%让其显示全屏的body

当我们在最外层的div中设置height为100%时高度为0,当我为内层的div设置height为100%时如内层的div占外div的位置则高度100%就是外围div的高度,如果不占则表示的是占整个body页面的100%高度。(可以使用此方方法使div的高度占body的100%高度)

元素盒类型
css盒模型中的display属性,可以更改元素本身盒类型。其主要的类型有:1.块级元素
2.行内元素,3.行内-块级元素(内联块);4.隐藏元素

1.块级元素
所谓块级元素,就是能够设置元素尺寸、隔离其它元素功能的元素。比如:

等文档元素

2.行内元素
所谓行内元素,不能够设置元素尺寸,它只能自适应内容、无法隔离其它元素,其它元素会紧跟其后。比如
:、等文本元素。

3.行内-块元素
所谓行内-块元素,可以设置元素尺寸,但无法隔离其他元素的元素。
边框的简写形式:border:宽度、样式、颜色

背景图片的书写
background-image:url(loading.gif);

background-size的属性值
auto默认值,图像以本尺寸显示
cover等比例缩放图像,使图像至少覆盖容器,但有可能超出容器
contain等比例缩放图像,使其宽度、高度中较大者与容器横向或纵向重合
background-attachment
scroll默认值,背景固定在元素上,不会随着内容一起滚动
fixed背景固定在视窗上,内容滚动时背景不动

表格
border-collapse边框样式 相邻单元格的边框样式
属性的值
separate:默认值,单元格边框独立
collapse:单元格相邻边框被合并
使用vertical-align属性用于垂直对齐

盒子阴影和轮廓
box-shadow属性:
hoffset阴影的水平偏移量
voffset阴影的垂直偏移量
blur指定模糊值
spread指定阴影延伸半径
color设置阴影的颜色
inset将外部阴影设置为内部阴影
text-overflow属性来控制文本的溢出部分,它的作用是对溢出的部分裁剪掉,然后判定是否添加省略号
clip默认值,裁剪文本时不添加“…”省略号
ellipsis裁剪文本时添加“…”省略号

css3提供了linear-gradient属性实现背景颜色的渐变功能
径向渐变
css3提供了径向渐变,也叫做放射性渐变:radial-gradient属性值
css3边框图片效果
border-image-source //引入背景图片地址
border-image-slice //切割引入背景图片
border-image-width //边框图片的宽度
border-image-repeat //边框背景图片的排列方式
border-image-outset //边框背景向外扩张
border-image //上面五个属性的简写方式

css3变形效果
transform指定应用的变换功能
transform-orign指定变换的起点

css变形效果
transform-style属性是指定嵌套元素如何在3d空间中呈现
flat默认值,表示所有子元素在2d平面呈现
preserve-3d表示子元素在3d空间呈现

过渡效果一般是通过一些简单的css动作触发平滑过渡功能,比如::hover、:focus、:active、:checked等
指定所用的过渡属性使用transition-property

transition-timing-function当过渡效果运行时,比如产生缓动效果
属性值
ease:速度由快到慢
linear:速度是恒速
ease-in:速度越来越快
ease-out:速度越来越慢,呈一种减速状态
ease-in-out:元素样式从初始状态过渡到终止状态时,先加速,在减速
动画效果animation

页面布局
除了刚才所说的固定长度布局,还有一种是流体布局,就是布局的长度为百分比
position实现元素的绝对定位和相对定位
static默认值,无定位

absolute绝对定位,脱离文档流,以窗口文档左上角0,0为起点,所谓脱离文档流的意思,就是本身这个元

素在文档流是占位的。如果脱离了,就不占有文档的位置,好像浮在了空中一般,有了层次感。

relative 相对定位,相对元素的父元素,不脱离文档流,占位偏移

fixed以窗口参考定位,脱离文档流,会随着滚动条滚动而滚动

css3提供了一个resize属性,来更改元素尺寸大小
none默认值,不允许用户调整元素大小
both用户可以调节元素的宽度和高度
horizontal用户可以调节元素的宽度
vertical用户可以调节元素的高度

使用columns进行多列布局

css3弹性伸缩布局
旧版本
box将容器盒模型作为块级弹性伸缩盒显示
inline-box将容器盒模型作为内联级弹性伸缩盒显示
box-orient主要实现盒子内部元素的流动方向
box-direction属性主要是设置伸缩容器的流动顺序
box-pack属性用于伸缩项目的分布方式
box-align属性用来处理伸缩容器的额外空间
box-flex属性可以使用浮点数分配伸缩项目的比例
box-ordinal-group属性可以设置伸缩项目的显示位置

混合过渡版
flexbox将容器盒模型作为块级弹性伸缩盒显示
inline-flexbox将容器盒模型作为内联级弹性伸缩盒显示
flex-direction属性和旧版本box-orient属性一样,都是设置伸缩项目的排列方式
flex-wrap属性类似与旧版本中的box-lines,设置无法容纳时,自动换行
flex-flow属性是集合了排列方向和控制换行的简写形式
flex-pack属性和旧版本中box-pack一样设置伸缩项目的对其方式
flex-align属性和旧版本中的box-align一样,处理伸缩项目容器的额外空间
flex属性和旧版本中的box-flex类似,用来控制伸缩容器的比例分配
flex-order属性和box-ordinal-group属性一样控制伸缩项目出现的顺序

新版本flexbox
flex将容器盒模型作为块级弹性伸缩盒显示
inline-flex将容器盒模型作为内联级弹性伸缩盒显示
flex-dirction属性和旧版本box-orient属性一样,都是设置伸缩项目的排列方式
flex-wrap属性类似与旧版本中box-lines,但是box-lines,设置无法容纳是自动换行
flex-flow属性是集合了排列方向和控制换行的简写形式
justify-content属性和旧版本中的box-pack一样设置伸缩项目的对齐方式
align-items属性和旧版本中的box-align一样,处理伸缩项目容器的额外空间
align-self和align-items一样,都是清理额外空间,但它是单独设置某一个伸缩项目的。所用值和align-

items一致
flex属性和旧版本中的box-flex类似,用来控制伸缩容器的比例分配
order属性和box-ordinal-group属性一样控制伸缩项目出现的顺序

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频音频集合,整合了丰富的视觉听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发评估提供了重要平台。其高质量大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证超参数调整来优化模型性能。 5. 评估应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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