当前位置: 首页 > news >正文

蓝桥杯Web应用开发-CSS3 新特性【练习三:文本阴影】

文本阴影

text-shadow 属性
给文本内容添加阴影的效果。
文本阴影的语法格式如下:

text-shadow: x-offset y-offset blur color;

• x-offset 是沿 x 轴方向的偏移距离,允许负值,必须参数。
• y-offset 是沿 y 轴方向的偏移距离,允许负值,必须参数。
• blur 是阴影的模糊程度,可选参数。
• color 是阴影的颜色,可选参数。

我们来举个例子吧!
新建一个 index4.html 文件,在其中写入以下内容。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><head><meta charset="UTF-8" /><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /><title>Document</title><style>div {font-size: 50px;color: rgb(0, 153, 255);text-shadow: 4px 4px 3px rgb(0, 255, 179);}</style></head><body><div>示例内容</div></body>
</html>

在这里插入图片描述

相关文章:

蓝桥杯Web应用开发-CSS3 新特性【练习三:文本阴影】

文本阴影 text-shadow 属性 给文本内容添加阴影的效果。 文本阴影的语法格式如下&#xff1a; text-shadow: x-offset y-offset blur color;• x-offset 是沿 x 轴方向的偏移距离&#xff0c;允许负值&#xff0c;必须参数。 • y-offset 是沿 y 轴方向的偏移距离&#xff0c…...

LRU缓存

有人从网络读数据&#xff0c;有人从磁盘读数据&#xff0c;机智的人懂得合理利用缓存加速数据的读取效率&#xff0c;提升程序的性能&#xff0c;搏得上司的赏识&#xff0c;赢得白富美的青睐&#xff0c;进一步走向人生巅峰~ LRU假说 LRU缓存&#xff08;Least Recently Used…...

ncc匹配提速总结

我们ncc最原始的匹配方法是&#xff1a;学习模板w*h个像素都要带入ncc公式计算 第一种提速&#xff0c;学习模板是w*h&#xff0c;而我们支取其中的w/2*h/2,匹配窗口同理&#xff0c;计算量只有1/4。 另外一种因为ncc是线性匹配&#xff0c;我们在这上面也做了文章&#xff0…...

人力资源智能化管理项目(day06:员工管理)

学习源码可以看我的个人前端学习笔记 (github.com):qdxzw/humanResourceIntelligentManagementProject 页面结构 <template><div class"container"><div class"app-container"><div class"left"><el-input style&qu…...

Java实现数据可视化的智慧河南大屏 JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块三、系统展示四、核心代码4.1 数据模块 A4.2 数据模块 B4.3 数据模块 C4.4 数据模块 D4.5 数据模块 E 五、免责说明 一、摘要 1.1 项目介绍 基于JAVAVueSpringBootMySQL的数据可视化的智慧河南大屏&#xff0c;包含了GDP、…...

【Flink】FlinkSQL的DataGen连接器(测试利器)

简介 我们在实际开发过程中可以使用FlinkSQL的DataGen连接器实现FlinkSQL的批或者流模拟数据生成,DataGen 连接器允许按数据生成规则进行读取,但注意:DataGen连接器不支持复杂类型: Array,Map,Row。 请用计算列构造这些类型 创建有界DataGen表 CREATE TABLE test ( a…...

5G NR 频率计算

5G中引入了频率栅格的概念&#xff0c;也就是小区中心频点和SSB的频域位置不能随意配置&#xff0c;必须满足一定规律&#xff0c;主要目的是为了UE能快速的搜索小区&#xff1b;其中三个最重要的概念是Channel raster 、synchronization raster和pointA。 1、Channel raster …...

关于物理机ping不通虚拟机问题

方法一 设置虚拟机处于桥接状态即可&#xff1a;&#xff08;虚拟机->设置->网络适配器&#xff09;&#xff0c;选择完确定&#xff0c;重启虚拟机即可。 方法二 如果以上配置还是无法ping通&#xff1a;&#xff08;编辑->虚拟网络编辑器&#xff09; 首先查看主机网…...

深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战

目录 前言1 背景知识2 基于深度学习改进问句解析模型2.1 谓词匹配2.2 问句解析2.3 逐步生成查询图 3 基于深度学习的端到端模型3.1 端到端框架3.2 简单嵌入技术 4 优势4.1 深入的问题表示4.2 实体关系表示深挖4.3 候选答案排序效果好 5 挑战5.1 依赖大量训练语料5.2 推理类问句…...

JAVA设计模式之职责链模式详解

职责链模式 1 职责链模式介绍 职责链模式(chain of responsibility pattern) 定义: 避免将一个请求的发送者与接收者耦合在一起,让多个对象都有机会处理请求.将接收请求的对象连接成一条链,并且沿着这条链传递请求,直到有一个对象能够处理它为止. 在职责链模式中&#xff0c…...

CSP-201912-1-报数

CSP-201912-1-报数 知识点总结 整数转化为字符串#include <string> string str_num to_string(num);字符串中查找是否包含字符‘7’&#xff1a;str_num.find(7) 未找到返回-1找到返回返回该字符在字符串中的位置&#xff08;即第一次出现的索引位置&#xff09; #i…...

前后端分离好处多多,怕就怕分工不分人,哈哈

前后端分离倡导多年了&#xff0c;现在基本成为了开发的主流模式了&#xff0c;贝格前端工场承接的前端项目只要不考虑seo的&#xff0c;都采用前后端分离模式&#xff0c;这篇文章就来介绍一下前后端分离模式。 一、什么是前后端分离开发模式 前后端分离是一种软件开发的架构…...

机器学习:Softmax介绍及代码实现

Softmax原理 Softmax函数用于将分类结果归一化&#xff0c;形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z&#xff0c;我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果&#xff0c;具体计算公式为&#xff1a; 对于…...

python基于flask的网上订餐系统769b9-django+vue

课题主要分为两大模块&#xff1a;即管理员模块和用户模块&#xff0c;主要功能包括个人中心、用户管理、菜品类型管理、菜品信息管理、留言反馈、在线交流、系统管理、订单管理等&#xff1b; 如果用户想要交换信息&#xff0c;他们需要满足双方交换信息的需要。由于时间有限…...

jenkins 发布远程服务器并部署项目

安装参考另一个文章 配置maven 和 jdk 和 git 注意jdk的安装目录&#xff0c;是jenkins 安装所在服务器的jdk目录 注意maven的目录 是jenkins 安装所在服务器的maven目录 注意git的目录 是jenkins 安装所在服务器的 git 目录 安装 Publish Over SSH 插件 配置远程服务器 创…...

【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【D题 五大湖的水位控制问题】【解题思路】

一、题目 &#xff08;一&#xff09; 赛题原文 2024 ICM Problem D: Great Lakes Water Problem Background The Great Lakes of the United States and Canada are the largest group of freshwater lakes in the world. The five lakes and connecting waterways const…...

【开源】JAVA+Vue+SpringBoot实现公司货物订单管理系统

目录 一、摘要1.1 项目介绍1.2 项目录屏 二、功能模块2.1 客户管理模块2.2 商品维护模块2.3 供应商管理模块2.4 订单管理模块 三、系统展示四、核心代码4.1 查询供应商信息4.2 新增商品信息4.3 查询客户信息4.4 新增订单信息4.5 添加跟进子订单 五、免责说明 一、摘要 1.1 项目…...

###C语言程序设计-----C语言学习(12)#进制间转换,十进制,二进制,八进制,十六进制

前言&#xff1a;感谢您的关注哦&#xff0c;我会持续更新编程相关知识&#xff0c;愿您在这里有所收获。如果有任何问题&#xff0c;欢迎沟通交流&#xff01;期待与您在学习编程的道路上共同进步。 计算机处理的所有信息都以二进制形式表示&#xff0c;即数据的存储和计算都采…...

锐捷设备常用命令

一、命令模式 命令行主要有用户模式、特权模式、全局模式、VLAN模式、接口模式、线程模式 switch> "用户模式"switch# "特权模式"switch(config) "全局模式"switch(conf…...

python:lxml 读目录.txt文件,用 xmltodict 转换为json数据,生成jstree所需的文件

请参阅&#xff1a;java : pdfbox 读取 PDF文件内书签 请注意&#xff1a;书的目录.txt 编码&#xff1a;UTF-8&#xff0c;推荐用 Notepad 转换编码。 pip install lxml ; lxml-5.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (3.9 MB) pip install xmltodict ; lxml 读目录.txt文件&…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站&#xff0c;会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后&#xff0c;网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手&#xff0c;遇到这个问题&#xff0c;就很抓狂&#xff0c;明明是哪都没操作错误&#x…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

JavaScript 中的 ES|QL:利用 Apache Arrow 工具

作者&#xff1a;来自 Elastic Jeffrey Rengifo 学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。 想获得 Elastic 认证吗&#xff1f;了解下一期 Elasticsearch Engineer 培训的时间吧&#xff01; Elasticsearch 拥有众多新功能&#xff0c;助你为自己…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 &#xff08;一&#xff09;多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如&#xff0c;当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时&#xff0c;接口可自动提取图像中的颜色&#xff08;RGB值&…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结

第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术&#xff0c;说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号&#xff08;调制&#xff09; 把信息从信号中抽取出来&am…...

九天毕昇深度学习平台 | 如何安装库?

pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 举个例子&#xff1a; 报错 ModuleNotFoundError: No module named torch 那么我需要安装 torch pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user pip install 库名&#x…...

Linux 内存管理实战精讲:核心原理与面试常考点全解析

Linux 内存管理实战精讲&#xff1a;核心原理与面试常考点全解析 Linux 内核内存管理是系统设计中最复杂但也最核心的模块之一。它不仅支撑着虚拟内存机制、物理内存分配、进程隔离与资源复用&#xff0c;还直接决定系统运行的性能与稳定性。无论你是嵌入式开发者、内核调试工…...

uniapp 字符包含的相关方法

在uniapp中&#xff0c;如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串&#xff0c;你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的&#xff0c;但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

怎么开发一个网络协议模块(C语言框架)之(六) ——通用对象池总结(核心)

+---------------------------+ | operEntryTbl[] | ← 操作对象池 (对象数组) +---------------------------+ | 0 | 1 | 2 | ... | N-1 | +---------------------------+↓ 初始化时全部加入 +------------------------+ +-------------------------+ | …...