分析一下下列html代码的作用 .form input:hover{ border: 1px dashed; box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0, 0 0, 10); }

时间: 2023-06-17 19:04:32 浏览: 30
这段 HTML 代码实际上是 CSS 样式表的一部分,作用是为表单中的输入框添加了一个悬停(hover)效果。具体来说,当用户将鼠标悬停在输入框上时,会触发以下效果: - 输入框的边框变为虚线(dashed)样式,宽度为 1 像素(1px)。 - 输入框的内部投影(box-shadow)变为向内(inset)的 1 像素(1px)宽度、1 像素(1px)高度、3 像素(3px)模糊度(blur)的黑色(rgba(0, 0, 0, 10))投影。 需要注意的是,这段代码中的“form input”选择器实际上是针对所有类型的输入框,而不仅仅是针对文本输入框。如果你只想针对文本输入框添加悬停效果,可以使用“form input[type=text]:hover”选择器。
相关问题

box-shadow: inset 3px 3px 5px -1px #000;

box-shadow: inset 3px 3px 5px -1px #000; 是一个CSS属性,用于创建一个具有内阴影效果的盒子。其中,inset表示内阴影,3px和3px表示阴影的水平和垂直偏移量,5px表示阴影的模糊半径,-1px表示阴影的扩展半径,#000表示阴影的颜色为黑色。这个属性可以应用于任何具有背景的元素,如按钮、盒子等,以实现内阴影效果。[1]

box-shadow: 0 0 0 0px var(--el-input-border-color, var(--el-border-color)) inset;怎么解释

这是一个CSS属性,用于在元素周围创建阴影效果。其中,第一个值表示水平偏移量,第二个值表示垂直偏移量,第三个值表示模糊半径,第四个值表示扩展半径,最后一个值表示阴影颜色。在这个例子中,扩展半径为0,所以阴影效果不会扩展到元素外部。而颜色则使用了CSS变量,如果该变量未定义,则使用默认的边框颜色。

相关推荐

box-shadow是CSS属性,用于给元素添加阴影效果。在box-shadow属性中,可以设置阴影的位置、模糊半径、扩散半径和颜色。根据引用和引用的内容,我们可以知道box-shadow的参数有以下几种形式: 1. 仅设置阴影的位置:box-shadow: <offset-x> <offset-y>; 2. 设置阴影的位置和模糊半径:box-shadow: <offset-x> <offset-y> <blur-radius>; 3. 设置阴影的位置、模糊半径和扩散半径:box-shadow: <offset-x> <offset-y> <blur-radius> <spread-radius>; 4. 设置阴影的位置、模糊半径、扩散半径和颜色:box-shadow: <offset-x> <offset-y> <blur-radius> <spread-radius> <color>; 5. 设置多个阴影,用逗号分隔:box-shadow: <shadow1>, <shadow2>, ...。 其中,<offset-x>和<offset-y>表示阴影的水平偏移量和垂直偏移量;<blur-radius>表示模糊半径;<spread-radius>表示扩散半径;<color>表示阴影的颜色。 在引用和引用中提供了一些示例,可以根据需要选择合适的参数进行设置。另外,引用提到了使用"inset"关键字可以将阴影变为内阴影,即阴影出现在元素内部。 请提供具体需求,以便我能更准确地回答您的问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [box-shadow详解](https://blog.csdn.net/qq_47443027/article/details/116042399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [CSS系列之盒子阴影box-shadow(CSS3)](https://blog.csdn.net/weixin_62277266/article/details/122755841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

最新推荐

【图像加密解密】基于matlab GUI 图像加密和解密(图像相关性分析)【含Matlab源码 2685期】.mp4

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

数据和隐私保护-IT达人圈宣传y240221.pptx

数据和隐私保护-IT达人圈宣传y240221.pptx

人力资源战略与规划y240221.pptx

人力资源战略与规划y240221.pptx

【图像融合】基于matlab双树复小波变换像素级图像融合【含Matlab源码 2024期】.mp4

【图像融合】基于matlab双树复小波变换像素级图像融合【含Matlab源码 2024期】.mp4

【元胞自动机】基于matlab元胞自动机模拟地区未来城市增长【含Matlab源码 3151期】.mp4

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 元胞自动机:病毒仿真、城市规划、交通流、六边形网格六方、气体、人员疏散、森林火灾、生命游戏

面向6G的编码调制和波形技术.docx

面向6G的编码调制和波形技术.docx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Power BI中的数据导入技巧

# 1. Power BI简介 ## 1.1 Power BI概述 Power BI是由微软公司推出的一款业界领先的商业智能工具,通过强大的数据分析和可视化功能,帮助用户快速理解数据,并从中获取商业见解。它包括 Power BI Desktop、Power BI Service 以及 Power BI Mobile 等应用程序。 ## 1.2 Power BI的优势 - 基于云端的数据存储和分享 - 丰富的数据连接选项和转换功能 - 强大的数据可视化能力 - 内置的人工智能分析功能 - 完善的安全性和合规性 ## 1.3 Power BI在数据处理中的应用 Power BI在数据处

建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。 逻辑回归模型的一般形式是: p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2) 其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。 这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。

智能网联汽车技术期末考试卷B.docx

。。。