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div在div中垂直居中水平居中(css如何让div水平居中)

最近写网页经常需要将div在屏幕中居中显示,遂记录下几个常用的方法,都比较简单。...水平居中直接加上标签即可,或者设置margin:auto;当然也可以用下面的方法 下面说两种在屏幕正中(水平居中+垂直居中)的方法 放上示范的html代码: div...class="main"> MAIN div> 方法一: div使用绝对布局,设置margin:auto;并设置top、left、right、bottom的值相等即可....main{ text-align: center; /*让div内部文字居中*/ background-color: #fff; border-radius: 20px; width: 300px...: absolute; top: 0; left: 0; right: 0; bottom: 0; } 效果如图: 方法二: 仍然是绝对布局,让left和top都是50%,这在水平方向上让div

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【说站】css中id选择器的注意点

css中id选择器的注意点 注意: 1、每个HTML标签都有一个属性叫做id, 也就是说每个标签都可以设置id 2、在同一个界面中id的名称是不可以重复的 3、在编写id选择器时一定要在id名称前面加上...# id的名称是有一定的规范的 id的名称只能由字母/数字/下划线,a-z 0-9 _ id名称不能以数字开头 id名称不能是HTML标签的名称,不能是a h1 img input ......在企业开发中一般情况下如果仅仅是为了设置样式, 我们不会使用id ,因为id是留给js使用的 作用:根据指定的id名称找到对应的标签, 然后设置属性 格式: #id名称{     属性:值; } 以上就是...css中id选择器的注意点,希望对大家有所帮助。

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    在 EF Core 7 中实现强类型 ID

    本文主要介绍 DDD 中的强类型 ID 的概念,及其在 EF 7 中的实现,以及使用 LessCode.EFCore.StronglyTypedId 这种更简易的上手方式。...背景 在杨中科老师 B 站的.Net Core 视频教程[1]其中 DDD 部分讲到了强类型 ID(Strongly-typed-id)的概念,也叫受保护的密钥(guarded keys)当时在 .NET...中的 DDD 实现是个悬而未决的问题,之后我也一直在寻找相关的实现方案。...再者一个函数如果同时传这两个 ID 作为参数,顺序传入错误,就意味着执行的结果出现问题。 在 DDD 的概念中,可以将实体的 ID 包装到另一种特定的类型中来避免。...EF 中的使用演示 我们首次创建一个未使用强类型 ID 的 Demo,之后用不同方法实现强类型 ID 进行比较。项目都选择 .NET 7,数据库这里使用的是 MySql 。

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    Python beautifulsoup4解析 数据提取 基本使用

    教程细致讲解Beautiful Soup的深入使用、节点选择器、CSS选择器、Beautiful Soup4的方法选择器等重要知识点,是学好爬虫的基础课程。...---- 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 建议把代码复制到编译工具中运行跑几次,认真看一下输出结果方便更好的理解, beautifulsoup4=4.11.1 二、from bs4 import...-- list类型 div_tag = soup.select('div,.div_test') # 取class为"div_test"的div标签,list类型, #=id ....---- 总结 小洲提示:建议把代码复制到编译工具中运行跑几次,认真看一下输出结果方便更好的理解, beautifulsoup4=4.11.1 以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了beautifulsoup4...解析web源码的使用,而beautifulsoup4提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法,后续有关于beautifulsoup4的常用代码会在这篇博客中持续更新。

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    【Python爬虫实战】深入解析BeautifulSoup4的强大功能与用法

    二、搜索文档树 在 BeautifulSoup4 中,搜索文档树是解析和提取数据的核心功能。...、CSS选择器 在 BeautifulSoup4 中,select() 和 select_one() 方法允许使用 CSS 选择器来查找和提取 HTML 元素。...这些方法支持多种 CSS 选择器语法,包括类、ID、层级、伪类等,提供了更灵活的方式来选择页面中的特定元素。...不过,这些选择器在 BeautifulSoup 中的支持有限,因为它主要用于静态 HTML 树。 第一个子元素:选择某个元素的第一个子元素。...选择器在 BeautifulSoup4 中提供了非常灵活且强大的选择方式,可以更精准地定位页面中的特定元素,是网页解析和数据抓取时的得力工具。

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    在seaborn中设置和选择颜色梯度

    seaborn在matplotlib的基础上进行开发,当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...在seaborn中,通过color_palette函数来设置颜色, 用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name 在seaborn中,提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现,创建一个亮度线性变化的颜色梯度,在color_palette中,通过前缀ch:来标识对应的参数,用法如下 >...在seaborn中,还提供了4种独特的渐变色,用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data

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    Open ID Connect(OIDC)在 ASP.NET Core中的应用

    Identity Server4提供的OIDC认证服务(服务端) ASP.NET Core的权限体系中的OIDC认证框架(客户端) 什么是 OIDC 在了解OIDC之前,我们先看一个很常见的场景...在我们的网站集成微博或者新浪微博的过程大致是分为五步: 准备工作:在微信/新浪微博开发平台注册一个应用,得到AppId和AppSecret 发起 oAauth2.0 中的 Authorization...OIDC认证框架 在Microsoft.AspNetCore.All nuget引用中包含了Microsoft.AspNetCore.Authentication.OpenIdConnect即asp.net...我们上面讲过,可以不需要请求userinfo endpoint, 直接将用户信息放到id_token中。 ?...这样我们就不需要再向userinfo endpoint发起请求,从id_token中即可以获取到用户的信息。

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    48%的Kubernetes用户在工具选择中挣扎

    在 Spectro Cloud 的一份 新报告 中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示,他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...根据调查参与者的回答,对于组织来说,选择实在太多了。在新报告中,48% 的人表示,他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 中决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外,配置漂移(45% 的人将其列为挑战,高于 2023 年 Spectro Cloud 报告中的 33%)以及难以防止安全漏洞(43%,高于 26%)是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中,不到一半的人强烈认为它已被完全采用。

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    Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用

    Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用 简介 在构建高性能秒杀系统时,负载均衡器的选择至关重要。Nginx作为一款强大的负载均衡工具,支持四层(传输层)和七层(应用层)负载均衡。...当在面试中遇到关于秒杀系统和Nginx负载均衡的问题时,我们应该如何回答呢? 面试题解答思路 面试题:在设计秒杀系统时,为何要选择Nginx作为负载均衡器?四层和七层负载均衡在这个场景中如何选择?...实际应用中的选择: 可以根据实际需求和系统复杂性进行四层和七层负载均衡的混合使用,充分发挥各自的优势。 在设计秒杀系统时,负载均衡器的选择直接关系到系统的性能和稳定性。...Nginx作为一个功能强大的负载均衡工具,我们通常会在面临四层和七层负载均衡选择时进行权衡。 首先,在面试中,我们会强调秒杀系统的独特需求:高并发和低延迟。...在秒杀系统中,我们通常会选择四层负载均衡的原因如下: 快速分发: 在秒杀活动开始时,请求会迅速涌入系统。

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    在Mybatis的collection标签中获取以,分隔的id字符串

    有的时候我们把一个表的id以逗号(,)分隔的字符串形式放在另一个表里表示一种包含关系,当我们要查询出我们所需要的全部内容时,会在resultMap标签中使用collection标签来获取这样的一个集合。...="store_map" type="com.cloud.model.serviceprovider.Store"> id property="id" column="id" />...="service_Map" type="com.cloud.model.serviceprovider.Service"> id column="id" property="id"...in (#{service_ids})是取不出我们所希望的集合的,因为#{service_ids}只是一个字符串,翻译过来的语句例为id in ('1,2,3')之类的语句,所以需要将它解析成id in...最终在controller中查出来的结果如下 { "code": 200, "data": [ { "address": { "distance":

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    python在以太坊开发中节点和网络如何选择?

    注意,即使在自己的机器上运行一个节点,你仍然要信任节点软件,并在该节点上创建的任何帐户。...最流行的自运行节点选项是: geth(go-ethereum) parity 你可以在ethdocs.org中找到一个更完整的节点软件列表。...一旦决定要选择什么节点选项,就需要选择连接哪个网络。通常,你在公有链和测试链之间进行选择。 我可以用MetaMask作为节点吗? MetaMask不是一个节点。它是一个与节点交互的接口。...如果你试图使用已在MetaMask中创建的帐户,请参阅如何使用Web3.Py中的MetaMask帐户? 我应该连接哪个网络? 一旦你回答了我该如何选择使用哪一个节点?你必须选择连接哪个网络。...在大多数节点中有一些选项。请参见选择如何连接到节点。 分享我们的python以太坊教程,主要是针对python工程师使用web3.py进行区块链以太坊开发的详解。

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    特征选择算法在微博应用中的演进历程

    特征选择在微博经历了从最原始的人工选择,到半自动特征选择,到全自动特征选择的过程,如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域,点击率预估(Click Through Rate)被广泛地应用于各个业务场景,在微博,CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...在该类方法中,比较典型且应用广泛的有:皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异,考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征,在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...图2 特征选择效果对比 随着新技术的出现与成熟,微博在特征选择的演进上也与时俱进,在微博业务发展的不同阶段,曾经分别对这些选择方法进行实践与尝试,图2总结了不同特征选择方法对于模型预测性能的提升效果,仅供读者参考...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程,最后通过对比试验,给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升,希望能够对读者有参考价值。

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    在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个?

    知乎上有人提问: 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个?...有时候,你选择了一个不好的选择,其实可能会是一个好的选择,而你选择了一个看似好的,其实可能会是不好的。我说个几个真实的例子,前几个都是刚毕业几年的年轻人,都是在我身边的人。...(他的答案不重要,重要的是选择有时候就是一个说不清楚的事) 3)这是一个女孩子,在 2013 年阿里校招的时候,我认识了她,我是她的终面官,这个女孩子的技术能力也很不错,我从一个简单的技术问题开始,不断地增加难度...首先,你需要真正知道自己,认真的审视一下自己,知道自己的长处和短处,知道自己是几斤几两,你知道怎么选择。在职场上,最佳审视自己的方式,就是隔三差五的就出去面试一把,看看自己在市场上能够到什么样的级别。...…… 老实说,我们都应该多想想怎么提高自己的领导力,可以参看:技术人员的发展之路 4)在选择时,尽量的关注自己会得到的东西,而不是自己会失去的东西。因为无论你怎么选,你都有得有失的。

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    在Elasticsearch中如何选择精确和近似的kNN搜索

    在向量搜索中,我们的文档都有计算过的向量嵌入。这些嵌入是用机器学习模型计算的,并以向量的形式存储在文档数据旁边。查询时,我们会用相同的机器学习模型计算查询文本的嵌入。...num_candidates 在 kNN 参数 中控制这种行为。搜索的段数量。每个段都有一个需要搜索的 HNSW 图,需要将其结果与其他段图合并。...请记住,无论如何都要避免在 _source 中存储你的嵌入,以减少存储需求。...近似搜索在文档数量方面更好地扩展,所以如果你有大量文档需要搜索,或者预期文档数量会显著增加,那么近似搜索是更好的选择。过滤过滤很重要,因为它减少了需要考虑搜索的文档数量。...这意味着我们可能会得到少于 k 个结果,因为我们需要从我们已经从 HNSW 图中检索到的前 k 个结果中移除那些不通过过滤器的元素。

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