CSS级联样式表的优先级顺序是什么？

CSS级联样式表的优先级顺序是：

1. !important声明
2. 内联样式（在HTML标签中使用style属性）
3. ID选择器
4. 类选择器、属性选择器、伪类选择器
5. 元素选择器、伪元素选择器
6. 通配符选择器
7. 继承的样式

如果有多个选择器应用于同一个元素，则优先级高的样式表会覆盖优先级低的样式表。如果优先级相同，则后面的样式表会覆盖前面的样式表。

相关问题

模板多个列表级联_如何使用word制作模版？word怎样使用模板？

要制作一个多个列表级联的模板，可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Word，选择“文件”->“新建”->“空白文档”，进入一个新的空白文档。

2. 在文档中插入第一个列表，可以用“开始”菜单栏中的“多级列表”功能，或者手动添加一个有序列表。

3. 在第一个列表的某个项目下方，按“回车”键插入一个新的列表。

4. 在新的列表下方，再次按“回车”键插入一个新的列表。

5. 重复以上步骤，直到添加完所有需要的列表。

6. 在每个列表中，添加所需的内容。

7. 如果需要保存为模板，选择“文件”->“另存为”，在“文件类型”中选择“Word 模板”，并选择保存路径和文件名。

关于如何使用模板，可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Word，选择“文件”->“新建”->“新建从现有文件”。

2. 在“新建”窗口中，选择“自定义”选项卡，然后选择所需的模板。

3. 点击“创建”按钮，即可创建一个新的基于模板的文档。

4. 在新文档中，根据需要修改内容，然后保存为新文档即可。

注意，如果需要修改模板本身，可以打开模板文件进行修改，然后保存即可。

mtcnn 级联是什么意思

MTCNN（多任务级联卷积神经网络，Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一种用于人脸检测及对齐的深度学习模型。

级联（Cascaded）表示MTCNN模型由多个连续的网络组成，每个网络都有各自的任务。这种级联结构的设计主要是为了提高人脸检测的准确性和速度。

MTCNN的级联结构包括三个阶段：P-Net、R-Net和O-Net：

1. P-Net：P-Net是MTCNN的第一阶段。它是一个浅层的网络，负责快速筛选出可能包含人脸的区域。P-Net通过卷积和回归层来输出候选框的边界框和人脸与背景的概率。

2. R-Net：R-Net是MTCNN的第二阶段。在P-Net的基础上，R-Net进行精细的筛选并校准候选框。R-Net的任务是对P-Net输出的候选框进行进一步的分类和回归，提供更准确的人脸框和关键点位置。

3. O-Net：O-Net是MTCNN的最后阶段。O-Net是最深层的网络，它通过进一步的分类和回归来确定最终的人脸检测结果。O-Net输出人脸的边界框、关键点位置和人脸与背景的概率。

通过这种级联的设计，MTCNN模型在每个阶段都会有更加精确的筛选和定位，从而实现高准确性的人脸检测和对齐。此外，级联结构还可以减少无效的计算和减少误检率，提高了模型的速度和效率。