要求元素上下留空特定距离,不允许使用JavaScript或QuirksMode

Web 开发 > HTML(CSS) [问题点数:100分,结帖人cat_hsfz]
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本版专家分:5051
勋章
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微软MVP 2008年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
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百度VIP 2010年3月 授予百度VIP勋章
结帖率 100%
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本版专家分:32112
勋章
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蓝花 2008年2月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2007年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:25754
勋章
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蓝花 2008年1月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2007年8月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:25754
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蓝花 2008年1月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2007年8月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:5051
勋章
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微软MVP 2008年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
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百度VIP 2010年3月 授予百度VIP勋章
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本版专家分:17872
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黄花 2006年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:17872
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黄花 2006年10月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:5051
勋章
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微软MVP 2008年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
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百度VIP 2010年3月 授予百度VIP勋章
等级
本版专家分:25754
勋章
Blank
蓝花 2008年1月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
2007年8月 Web 开发大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:10707
等级
本版专家分:5051
勋章
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微软MVP 2008年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
Blank
百度VIP 2010年3月 授予百度VIP勋章
CatChen

等级:

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微软MVP 2008年7月 荣获微软MVP称号
2007年7月 荣获微软MVP称号
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百度VIP 2010年3月 授予百度VIP勋章
前端面试题

前端面试题汇总 ... 你做的页面在哪些流览器测试过?...Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较table布局有什么优点? 22 img的alt与title有何异同? strong与em的异同? 22 你能...

知道的JavaScript--Item29 DOM基础详解

看完JavaScript高级程序设计,整理了一下里面的DOM这一块的知识点,比较多,比较碎!DOM在整个页面的地位如图:DOM(文档对象模型)是针对HTML 和XML 文档的一个API(应用程序编程接口)。DOM描,绘了一个层次化的...

12.06 JavaScript

掌握JavaScript基础知识,能够使用JavaScript编写一些复杂度不大的交互功能。 任务:JavaScript基础 做完任务一的时候深深地感觉到自己的基础非常的薄弱,在这里再次感谢一下百度前端技术学院,做任务的时候深刻...

常见的前端面试题(二)

 答:html5不是基于sgml(标准通用标记语言),需要对dtd文件进行引用,但是需要doctype来规范浏览器的行为,  否则浏览器将开启怪异模式,而html4.01基于sgml,需要...(void)元素有哪些?  行内元素有:a

JavaScript学习--Item29 DOM基础详解

看完JavaScript高级程序设计,整理了一下里面的DOM这一块的知识点,比较多,比较碎!DOM在整个页面的地位如图:DOM(文档对象模型)是针对HTML 和XML 文档的一个API(应用程序编程接口)。DOM描,绘了一个层次化的...

关于前端基本要求及一些题

百度前端招聘基本要求: 首先肯定是前端基础知识扎实(html、css、js),这个你从网上搜一些前端面试题,问的基本都是差不多的。 css: 选择器、属性都了解,常用布局能够实现就可以了。 js: 比较复杂,...

最全前端问题及答案总结[转]

前端开发面试知识点大纲: ...CSS: 对Web标准的理解、浏览器内核差异、兼容性、hack、CSS基本功:布局、盒子模型、...JavaScript: 数据类型、面向对象、继承、闭包、插件、作用域、跨域、原型链、模块化、自定义事...

DOM基础学习-JavaScript

看完JavaScript高级程序设计,整理了一下里面的DOM这一块的知识点,比较多,比较碎!DOM在整个页面的地位如图: DOM(文档对象模型)是针对HTML 和XML 文档的一个API(应用程序编程接口)。DOM描,绘了一个...

2021最全面、最详细web前端面试题及答案总结

总结不易,希望可以帮助到即将面试还在学习中的web前端小伙伴,祝面试顺利,拿高薪! 本章是HTML考点的⾮重难点,因此我们采⽤简略回答的⽅式进⾏撰写,所以不会有太多详细的解释。我们约定,每个问题后我们标记...

BAT及各大互联网公司2014前端笔试面试题:HTML/CSS/JAVASCRIPT

BAT及各大互联网公司2014前端笔试面试题:HTML/CSS/JAVASCRIPT Html篇: 1.你做的页面在哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? IE:trident内核 Firefox:gecko内核 Safari:webkit内核 ...

2020最系统的前端面试题大全

Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别? 20 div+css的布局较table布局有什么优点? 21 img的alt与title有何异同? strong与em的异同? 21 你能描述一下渐进增强和优雅降级之间的不同吗? 22 为什么利用多个...

JS题目

第一:每个特定的域名下最多生成20个cookie 1.IE6更低版本最多20个cookie 2.IE7和之后的版本最后可以有50个cookie。 3.Firefox最多50个cookie 4.chrome和Safari没有做硬性限制 IE和Ope...

Web前端面试题集锦

前端开发面试知识点大纲: 注意转载须保留原文链接... ...CSS: 对Web标准的理解、浏览器内核差异、兼容性、hack、CSS基本功:布局、盒子模型、选择器优先级及使用、HTML5、CSS3、移动端适应。 ...JavaScript: 数据...

前端面试题目合集

分别是:HTML、CSS、JavaScript 作用:HTML实现页面结构、CSS渲染页面完成页面的表现与风格、JavaScript实现一些业务交互等功能2 HTML5 的优缺点优点: + 网络标准统一、HTML本身是由W3C推荐出来的 + 多设备、跨...

【前端】前端面试题整理

前端和计算机相关知识 你能描述一下渐进增强和优雅降级之间的不同吗 ...为什么使用多个域名来存储网络资源会更有效? 进程和线程的区别 前端开发的优化问题 Flash,Ajax各自的优缺点,使用中如何取舍? CS...

前端面试题目(都是一些总结的,从各处摘抄的题目)

(2)ie6中,父级元素浮动以后,内部元素内容撑开宽度。解决方法:元素内部的块级元素也设置浮动 (3)标签嵌套规范,如p和h1-h5里面嵌套div,解决方法:请正确的嵌套元素标签 (4)ie6小于19px,会当成19px...

2016年全面前端面试题总结

web app遇到的一些坑及小技能(持续更新...) 遇到的一些坑 ...问题:手机端 click 事件会有大约 300ms 的延迟  ...原因:手机端事件 touchstart --\> touchmove --> touchend or touchcancel --> ...

【干货分享】前端面试知识点锦集01(HTML+CSS篇)—— 附答案

作用:HTML实现页面结构,CSS完成页面的表现与风格,JavaScript实现一些客户端的功能与业务。 2. HTML5的优点与缺点?参考答案 优点:  a、网络标准统一、HTML5本身是由W3C推荐出来的。 b、多设备、跨平台  c...

史上最全前端开发面试问题及答案整理

闭包的优点是可以避免全局变量的污染,缺点是闭包会常驻内存,会增大内存使用量,使用不当很容易造成内存泄露。 闭包有三个特性: 1.函数嵌套函数 2.函数内部可以引用外部的参数和变量 3.参数和变量不会被垃圾...

最最最 具体的前端面试题(大全)

前端和计算机相关知识 你能描述一下渐进增强和优雅降级之间的不同吗 ...为什么使用多个域名来存储网络资源会更有效? 进程和线程的区别 前端开发的优化问题 Flash,Ajax各自的优缺点,使用中如何取舍? CSS CSS3 ...

网上面试题(二)

闭包的优点是可以避免全局变量的污染,缺点是闭包会常驻内存,会增大内存使用量,使用不当很容易造成内存泄露。 闭包有三个特性: 1.函数嵌套函数 2.函数内部可以引用外部的参数和变量 3.参数和变量不会被垃圾...

前端问题大杂烩

闭包的优点是可以避免全局变量的污染,缺点是闭包会常驻内存,会增大内存使用量,使用不当很容易造成内存泄露。 闭包有三个特性: 1.函数嵌套函数 2.函数内部可以引用外部的参数和变量 3.参数和变量不会被垃圾...

HTML5 面试选题

<article> 标签定义外部的内容(外部内容如blog,news)。 <aside>...使用JavaScript在网页上绘制图形图像。 <details> 用于描述某个文档部分的内容。 <summary> 定...

web前端学习常遇到的坑

常见的面试题,笔试题

前端面试题大全2

【前端】前端面试题整理 前端和计算机相关知识 你能描述一下渐进增强和优雅降级之间的不同吗 ...为什么使用多个域名来存储网络资源会更有效? 进程和线程的区别 前端开发的优化问题 Flash,A...

Html5+js测试题【完整版】

闭包的优点是可以避免全局变量的污染,缺点是闭包会常驻内存,会增大内存使用量,使用不当很容易造成内存泄露。闭包三个特性:  1.函数嵌套函数 ;  2.函数内部可以引用外部的参数和变量 ;  3.参数和变量不会...

前端面试题大全

前端开发面试知识点大纲: ...JavaScript: 数据类型、面向对象、继承、闭包、插件、作用域、跨域、原型链、模块化、自定义事件、内存泄漏、事件机制、异步装载回调、模板引擎、Nodejs、JSON、ajax等...

面试题总结(一)

出来面试了许多家公司,遇到的面试题来看,也是完全不同,对于一个初学者来说,做多少项目都是虚的,毕竟没有扎实的功底, 你说项目是你做的,人家一问就漏底不是,所以在这里总结一些自己遇到过的基础的面试题,从...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

华中科技大学educoder存储系统设计全部通关

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