AI 助理
备案控制台
开发者社区 云计算 文章 正文

选择器

2024-09-04 113
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： 选择器。

知识点1-:root选择器
root选择器。
:root选择器用于匹配文档根元素，在HTML中，根元素始终是html元素。
知识点2-:not选择器
not选择器。
如果对某个结构元素使用样式，但是想排除这个结构元素下面的子结构元素，让它不使用这个样式，可以使用:not选择器。
知识点3-:only-child 选择器
only-child 选择器。
:only-child 选择器用于匹配属于某父元素的唯一子元素的元素。

龙腾九州
目录
相关文章
osc_06552749
|
存储 分布式计算 资源调度
Hadoop 三大组件及作用【重要】
Hadoop 三大组件及作用【重要】
osc_06552749
555 0
modelscope
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 物联网
Prot2Chat：融合蛋白质序列与结构的新型问答框架
Prot2Chat：融合蛋白质序列与结构的新型问答框架
modelscope
117 1
半截诗
|
存储 缓存 编译器
【C语言篇】scanf和printf万字超详细介绍（基本加拓展用法）（下篇）
scanf处理⽤⼾输⼊的原理是，⽤⼾的输⼊先放⼊缓存，等到按下回⻋键后，按照占位符对缓存进⾏解读。 解读⽤⼾输⼊时，会从上⼀次解读遗留的第⼀个字符开始，直到读完缓存，或者遇到第⼀个不符合条件的字符为⽌。
半截诗
372 2
小万哥丶
|
Kotlin
Kotlin 运算符详解：算术、赋值、比较与逻辑运算符全解析
## Kotlin 运算符 - **用途**: 对变量和值执行操作。 - **示例**: ```kotlin var x = 100 + 50 // 150 ``` - **分类**: - **算术**: `+`, `-`, `*`, `/`, `%`, `++`, `--`. - **赋值**: `=`, `+=`, `-=`. - **比较**: `==`, `!=`, `<`, `>`, `<=`, `>=`. - **逻辑**: `&&`, `||`, `!`.
小万哥丶
162 2
aliyun7362823750
|
12月前
|
监控 数据可视化 小程序
项目管理中WBS元素是什么？如何应用？
WBS（工作分解结构）是项目管理中的核心工具，将项目分解为更小、更易于管理的部分。WBS元素是构成WBS的基本单元，代表项目中的特定工作内容或任务。WBS元素最早起源于20世纪50年代的美国，现已广泛应用于建筑、软件开发、市场营销等多个领域。通过WBS元素，项目经理可以明确项目范围、促进资源分配、支持进度规划、便于风险管理、优化沟通协调和控制项目成本。创建WBS元素的过程包括确定项目目标、识别主要工作领域、细分工作领域、定义WBS元素及其关系、验证和更新WBS。尽管WBS元素有许多优点，但也存在需要时间和资源、可能过于复杂及需持续更新的缺点。
aliyun7362823750
311 3
项目管理中WBS元素是什么？如何应用？
aliyun4381607004
|
12月前
|
JSON 测试技术 API
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之（二）我的png info怎么有乱码
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之（二）我的png info怎么有乱码
aliyun4381607004
195 0
技术小达人
|
机器学习/深度学习 并行计算 Android开发
Int8量化算子在移动端CPU的性能优化
Int8量化算子在移动端CPU的性能优化
技术小达人
458 0
小小十
|
Kubernetes Cloud Native Linux
CKAD考试实操指南（一）--- 登顶CKAD：征服考试的完美蓝图
Certified Kubernetes Application Developer (CKAD)是由Linux Foundation和Cloud Native Computing Foundation (CNCF)联合推出的一项专业认证，旨在验证候选人是否具备Kubernetes应用开发者所需的技能、知识和能力。CKAD考试是一个在线的、监考的、基于性能的考试，由一系列需要在命令行中解决的性能型任务（问题）组成，考试时间为2小时。
小小十
1403 0
CKAD考试实操指南（一）--- 登顶CKAD：征服考试的完美蓝图
小森ai小小贾
|
机器学习/深度学习 存储 算法
梯度下降算法（一）
梯度下降是一种迭代优化算法，用于找到多变量函数的最小值。它不直接求解方程，而是从随机初始点开始，沿着梯度（函数增大幅度最大方向）的反方向逐步调整参数，逐步逼近函数的最小值。在单变量函数中，梯度是导数，而在多变量函数中，梯度是一个包含所有变量偏导数的向量。通过计算梯度并乘以学习率，算法更新参数以接近最小值。代码示例展示了如何用Python实现梯度下降，通过不断迭代直到梯度足够小或达到预设的最大迭代次数。该过程可以类比为在雾中下山，通过感知坡度变化来调整前进方向。
小森ai小小贾
341 2
小小Java开发者
|
Oracle Java 关系型数据库
SpringBoot整合Mybatis连接Oracle数据库
SpringBoot整合Mybatis连接Oracle数据库
小小Java开发者
904 3
SpringBoot整合Mybatis连接Oracle数据库