盒子模型与flex模型】的更多相关文章

一.盒子模型 注意:两个相邻元素的margin值是重叠在一起的,取当中最大的那个值. 水平方向auto, margin:0 auto;会居中    但是margin-left:auto;,元素会到最右边 标准盒子模型中:盒子的总宽度 = 左右margin + 左右border + 左右padding + width        IE盒子模型中:盒子总宽度 = 左右margin + width 二.CSS3弹性盒模型(Flex模型)        伸缩容器默认存在两条轴: 水平的主轴(main…
1.div上下左右居中 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatib…
弹性盒模型   弹性盒子是css3的一种新布局模式,由容器(父元素)和项目(子元素)组成. 弹性盒子是一种当页面需要适应不同的屏幕大小以及设备类型时确保元素拥有恰当的行为的布局方式. 引入弹性盒模型的目的:提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列.对齐和分配空白区间. 设置弹性盒子:display:flex或inline-flex; 区别:flex独占一行:inline-flex占据自己应该占据的位置,有点像inline-block,不支持margin:auto. 容器属性  1.f…
 一.如何理解盒子模型  盒子模型(框模型)是css部分非常重要的一部分知识,CSS在处理网页的时候,认为每个元素都处在一个不可见的盒子中.盒子模型的构想,把所有的元素都想象成盒子,那么对网页进行布局的时候就可以理解为对盒子进行排列.至于要将相应的盒子摆放到网页相应的位置中即可完成页面布局. CSS 盒子模型 (Box Model) 规定了元素框处理元素内容.内边距.边框 和 外边距 的方式 盒子模型包括width宽度,height高度,border边框,padding内边距,margin外边距…
Asp.net管道模型(管线模型)   前言 为什么我会起这样的一个标题,其实我原本只想了解asp.net的管道模型而已,但在查看资料的时候遇到不明白的地方又横向地查阅了其他相关的资料,而收获比当初预想的大了很多. 有本篇作基础,下面两篇就更好理解了: 理解并自定义HttpHandler 理解并自定义HttpModule 目录 一般不写目录,感觉这次要写的东西有些多就写一个清晰一下吧. 1.Asp.net管道模型: 2.进程的子进程与进程的线程: 3.应用程序域(AppDomain): 4.II…
Linux关于并发网络分为Apache模型(Process per Connection (进程连接) ) 和TPC , 还有select模型,以及poll模型(一般是Epoll模型) Select模型极其作用:这文章讲述的很好,没必要重述已有的东西,就直接给链接 http://blog.csdn.net/turkeyzhou/article/details/8609360 我的理解: /* According to POSIX.1-2001 */ #include <sys/select.h>…
Paip.Php  Java 异步编程.推模型与拉模型.响应式(Reactive)"编程FutureData总结... 1.1.1       异步调用的实现以及角色(:调用者 提货单) FutureData 1.1.2       异步编程接口设计(,回调函数, 事件触发) 1.1.3       异步编程的优缺点 1.1.4       推模型与拉模型 1.1.5       "响应式(Reactive)"编程.响应式框架 1.1.6       异步同步化 1.1.7 …
背景 一个类型可以充当多个角色,这个角色可以是显式的(实现了某个接口或基类),也可以是隐式的(承担的具体职责和上下文决定),本文就讨论四个角色:数据模型.领域模型.视图模型和命令模型. 四个角色 数据模型:面向持久化,数据的载体. 领域模型:面向业务,行为的载体. 视图模型:面向UI(向外),数据的载体. 命令模型:面向UI(向内),数据的载体. 这是四种角色,可以由一至四个类型来承担,具体选择几个类型需要考虑项目的上下文,但不同的选择对编程的要求是不同的,下面举几个例子. 数据模型和领域模型采…
机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…
//TP 恶补ing... 一.定义数据表模型 1.模型映射 要测试数据库是否正常连接,最直接的办法就是在当前控制器中实例化数据表,然后使用 dump 函数输出,查看数据库的链接状态.代码: public function testdb(){ $obj=M("User"); dump($obj); } 此时浏览器输出: object(Model)#5 (20) { ["_extModel:private"] => NULL ["db:protecte…