相容IE與firefox的css 線性漸變（linear-gradient）--gxy

阿新 • • 發佈：2019-02-01

現行漸變
這裡寫圖片描述

IE系列
filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(startColorStr=’#FF0000’,endColorStr=’#F9F900’,gradientType=’0’);

引數：startColorStr起始顏色 endColorStr結束顏色 gradientType為0時代表垂直，為1時代表水平

Firefox
background: -moz-linear-gradient(top, #FF0000, #F9F900);

引數：top、bottom垂直，left、right水平例如：top時從頂部由#FF0000到#F9F900漸變，bottom時從底部由#FF0000到#F9F900漸變

Opera
background: -o-linear-gradient(top,#FF0000, #F9F900);

引數：top、bottom垂直，left、right水平例如：top時從頂部由#FF0000到#F9F900漸變，bottom時從底部由#FF0000到#F9F900漸變

webkit，如Chrome、Safari等
background: -webkit-gradient(linear, 0% 0%, 0% 100%, from(#FF0000), to(#F9F900));

引數：linear線性， x1 x2, x3 x4 x1與x3相同時垂直，x2與x4相同時水平 from起始顏色 to結束顏色


<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 
 
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> 
<head> 
<title>線性漸變（linear-gradient）---http://www.jb51.net</title> 
<style type="text/css"> 
.test1 
{ 
width: 200px; 
height: 80px; 
text-align: center; 
line-height: 80px; 
margin-bottom: 10px; 
color: White; 
font-size: 20px; 
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(startColorStr='#FF0000' 
,endColorStr='#F9F900',gradientType='0'); 
background: -moz-linear-gradient(top, #FF0000, #F9F900); 
background: -o-linear-gradient(top,#FF0000, #F9F900); 
background: -webkit-gradient(linear, 0% 0%, 0% 100%, from(#FF0000), to(#F9F900)); 
} 
.test2 
{ 
width: 200px; 
height: 80px; 
text-align: center; 
line-height: 80px; 
margin-bottom: 10px; 
color: White; 
font-size: 20px; 
filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(startColorStr='#FF0000',endColorStr='#F9F900',gradientType='1'); 
background: -moz-linear-gradient(left, #FF0000, #F9F900); 
background: -o-linear-gradient(left,#FF0000, #F9F900); 
background: -webkit-gradient(linear, 0% 0%, 100% 0%, from(#FF0000), to(#F9F900)); 
} 
</style> 
</head> 
<body> 
<div class="test1"> 
垂直漸變 
</div> 
<div class="test2"> 
水平漸變 
</div> 
</body> 
</html>

相容IE與firefox的css 線性漸變（linear-gradient）--gxy

現行漸變 IE系列 filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(startColorStr=’#FF0000’,endColorStr=’#F9F900’,gradientType=’0’);

CSS3 經典教程系列：CSS3 線性漸變（linear-gradient）

　CSS3 Gradient 分為 linear-gradient（線性漸變）和 radial-gradient（徑向漸變）。而我們今天主要是針對線性漸變來剖析其具體的用法。為了更好的應用 CSS3 Gradient，我們需要先了解一下目前的幾種現代瀏覽器的核心，

機器學習實戰（七）線性迴歸（Linear Regression）

目錄 0. 前言 1. 假設函式（Hypothesis） 2. 標準線性迴歸 2.1. 代價函式（Cost Function） 2.2. 梯度下降（Gradient Descent） 2.3. 特徵縮放（Feat

機器學習筆記——線性迴歸（Linear Regression）

線性迴歸演算法 1 簡單線性迴歸（Simple Liner Regression）解決迴歸問題思想簡答，容易實現許多強大的非線性模型的基礎結果具有很好的可解釋性蘊含機器學習中的很多重要思想 1.1 什麼是線性迴歸演算法？

用python來實現機器學習（一）：線性迴歸（linear regression）

需要下載一個data：auto-mpg.data 第一步：顯示資料集圖 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt columns = ["mpg","cylinders","displacement","horsepowe

機器學習之線性迴歸（Linear Regression）

線性學習中最基礎的迴歸之一，本文從線性迴歸的數學假設，公式推導，模型演算法以及實際程式碼執行幾方面對這一回歸進行全面的剖析~ 一：線性迴歸的數學假設 1.假設輸入的X和Y是線性關係，預測的y與X通過線性方程建立機器學習模型 2.輸入的Y和X之間滿足方程Y= θ

資料結構筆記（二）——線性表（Linear List）

個人學習筆記，不喜勿噴。一開始寫程式碼時糾結於在C++中是用struct還是用class。 C++可以使用struct和class，並且C++中與C中的struct不一樣，它更像class。用struct實現資料結構，class用於物件。線性表：由同類型

基於Ubuntu16.04+Spark+Python的線性迴歸（linear regression）演算法

參考： spark+python+ubuntu環境配置： https://blog.csdn.net/konglingshneg/article/details/82491157 Building A Linear Regression with PySpark and MLl

機器學習經典演算法詳解及Python實現--線性迴歸（Linear Regression）演算法

（一）認識迴歸迴歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習演算法分為分類演算法和迴歸演算法兩種，其實就是根據類別標籤分佈型別為離散型、連續性而定義的。顧名思義，分類演算法用於離散型分佈預測，如前

多項式迴歸（polynomial regression）轉換為線性迴歸（linear regression）

一、介紹一元m次多項式迴歸方程：二元二次多項式迴歸方程：多元多次的多項式迴歸方程較複雜，加之實際生產生活中一元m次多項式歸回就已經能夠解決了，所以略！對於一元m次多項式迴歸方程，令：則該一元m次多項式就轉化為m元線性迴歸方程：因此，用多元線性函式的迴歸

線性模型（linear model）

注：arg 是變元（即自變數argument）的英文縮寫。 arg min 就是使後面這個式子達到最小值時的變數的取值 arg max 就是使後面這個式子達到最大值時的變數的取值形式：**f(**x)=w.x+b 引數解釋： x：列向量，n維表示樣

邏輯迴歸（logistic regression）和線性迴歸（linear regression）

序號邏輯迴歸線性迴歸模型歸類離散選擇法模型迴歸分析數值型別二元一元或多元公式 P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β)) 邏輯迴歸 Logit模型（Logit model，也譯作“評定模型”，“分類評定模型”，又作Logistic

線性迴歸（linear-regression）預測演算法基本概念&C++實現

linear-regression預測演算法C++實現機器學習領域，幾個常見的概念：迴歸(regression)：用已知樣本對未知公式引數的估計。線性迴歸(linear regression)：迴歸的一種，迴歸函式是一次函式，例如：result=f(X,Y,Z,…)=

從零單排入門機器學習：線性回歸（linear regression）實踐篇

class rom enter instr function ont 線性 gin 向量線性回歸（linear regression）實踐篇之前一段時間在coursera看了Andrew ng的機器學習的課程，感覺還不錯，算是入門了。這次打算以該課程的作業

機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸（Linear Regression）算法

ica single 方便最好的而且 == show des fun （一）認識回歸回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。顧名思義。分類算法用於離散型分布

在python中實現線性回歸（linear regression）

lsa d+ 分享圖片通過 nsq mps mile edi mfp 1 什麽是線性回歸確定因變量與多個自變量之間的關系，將其擬合成線性關系構建模型，進而預測因變量 2 線性回歸原理最小二乘法OLS（ordinary learst squares）模型的y與實際值y

資料結構與演算法——線性表（一）

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define LIST_INIT_SIZE 200 #define LISTINCREASE 10 #define ERROR 0 #define OK 1 typedef int Elemt

線性迴歸（linear regression)

線性迴歸（liner regression） 1、迴歸問題迴歸問題和分類問題很相似，迴歸問題輸出的是一個標量（scalar),即輸出的是一個連續的值。迴歸其實就是預測，根據輸入（Input)得到輸出（output)。關鍵是如何描述輸入與輸出的關係，輸入與輸出的關係是一種

線性迴歸演算法推導（Linear Regression）

在現實生活中普遍存在著變數之間的關係，有確定的和非確定的。確定關係指的是變數之間可以使用函式關係式表示，還有一種是屬於非確定的（相關），比如人的身高和體重，一樣的身高體重是不一樣的。線性迴歸： 1

Android繪圖之LinearGradient線性漸變（9）

1 linearGradient簡介 linearGradient線性漸變，會用到Paint的setShader，Shader 被稱為著色器，在opengl中這個概念經常被用到，android中的shader主要用來給影象著色，Shader在繪製過程中會返回橫向重要的顏色組，Pain

相容IE與firefox的css 線性漸變（linear-gradient）--gxy

相關推薦