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父级元素包含几个行内元素 <div id="box"> <p> <span>按钮</span> <span>测试文字文字文字测试文字文字文字</span> <span>看这里</span> </p> </div> #box p { width : 800px ; font-size : 30px; } #box p span { display : inline-block ; box-sizing : border-box ; /*vertical-align:top/bottom*/ } #box p span:nth-child(2) { padding-left : 10px ; width : 350px ; /* overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis; */ } 正常显示，且在同一行； 当设置overflow:hidden之后，元素出现不对齐的情况 原因：行内元素的默认对齐方式是基线对齐即（vertical-align：baseline），设置设置overflow不为visible之后改变了他的默认对齐方式为下边距边缘；其他行内元素依然还是基线对齐就会出现下沉的视觉效果 解决方法： 1、重新设置所有行内元素的对齐方式为vertical-align:top或者bottom 2

Numpy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是所有高级工具的构建基础，Pandas就是构建在Numpy之上。 Numpy最重要的一个特点就是N维数组对象(ndarray)，其是一个快速而灵活的大数据集容器。可以利用这个数组对整块数据执行一些数据运算，其语法和标量元素之间的运算类似。 ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。 1.创建ndarray 列表 In [1]: import numpy as np data1 = [ 6 , 7 , 4 , 5 , 0 , 1 , 8 ] nda = np . array ( data1 ) nda Out[1]: array([6, 7, 4, 5, 0, 1, 8]) 嵌套列表 In [2]: data2 = [[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]] ndb = np . array ( data2 ) ndb Out[2]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 除非显示说明，narray会尝试为新建的这个数组推断一个较为合适的数据类型。 每个数组都有一个shape（表示各维度大小的元组） In [6]: ndb . shape Out[6]: (2, 3) 和一个dtype（用于说明数组数据类型的对象） In

在本系列的文章中，我将介绍如何在Spring Boot Application中使用CKEditor编辑器。介绍的内容包括基本环境的搭建，文件上传，SpringData JPA数据持久化，CKEditor5的安装，CKEditor图片上传，CKEditor插入视频，获取/设置CKEditor内容等。 项目源码 本系列文章的项目源码同步更新至 码云 和 Github ，你可以任选其一下载源码到本地。项目地址如下： 码云： https://gitee.com/ramostear/CKEditor5-SpringBoot Github： https://github.com/ramostear/CKEditor5-SpringBoot 你也可以通过Git命令行工具下载项目源码，命令如下(二者任选其一)： git clone https://gitee.com/ramostear/CKEditor5-SpringBoot.git git clone https://github.com/ramostear/CKEditor5-SpringBoot.git 接上篇内容，本篇的主要内容是引入MySQL数据库驱动依赖和SpringData JPA依赖，然后创建内容实体，并完成数据持久层（DAO）和业务逻辑层（Service）相关代码的设计和实现。 引入依赖 前面的内容中我们分析过

正则表达式用于搜索，替换和解析字符串。使用正则表达式需要遵循一定的语法规则，用来编写一些逻辑验证非常方便，例如电子邮件的验证，Python提供了re模块实现正则表达式的验证。 1.简介 正则表达式是用于文本匹配的工具，在源字符串中查找与给定的正则表达式相匹配的部分。一个正则表达式是由字母，数字和特殊字符串（括号，星号，问号等）组成。 1.1.正则表达式中的特殊字符 符号 说明 ^ 正则表达式的开始字符 $ 正则表达式的结束字符 \w 匹配字母，数字，下划线 \W 匹配不是字母，数字，下划线的字符 \s 匹配空白字符 \S 匹配不是空白字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字的字符 \b 匹配单词的开始和结束 \B 匹配不是单词开始和结束的位置 . 匹配任意字符，包括汉字 [m] 匹配单个字符串 [m1m2...n] 匹配多个字符串 [m-n] 匹配m到n区间的数字，字母 [^m] 匹配除m以外的字符串 () 对正则表达式进行分组，一对圆括号表示一组 正则表达式作为一门小型的语言，还提供了堆表达式的一部分进行重复处理的功能。 1.2.正则表达式中的常用限定符 符号 说明 * 匹配0次或多次 + 匹配一次或多次 ? 匹配一次或0次 {m} 重复m次 {m,n} 重复m到n次。其中n可以省略，表示m到任意次 默认情况下，正则表达式将匹配最长的字符串作为结果。可以通过在限定字符后面添加 ?

正则表达式用于搜索，替换和解析字符串。使用正则表达式需要遵循一定的语法规则，用来编写一些逻辑验证非常方便，例如电子邮件的验证，Python提供了re模块实现正则表达式的验证。 1.简介 正则表达式是用于文本匹配的工具，在源字符串中查找与给定的正则表达式相匹配的部分。一个正则表达式是由字母，数字和特殊字符串（括号，星号，问号等）组成。 1.1.正则表达式中的特殊字符 符号 说明 ^ 正则表达式的开始字符 $ 正则表达式的结束字符 \w 匹配字母，数字，下划线 \W 匹配不是字母，数字，下划线的字符 \s 匹配空白字符 \S 匹配不是空白字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字的字符 \b 匹配单词的开始和结束 \B 匹配不是单词开始和结束的位置 . 匹配任意字符，包括汉字 [m] 匹配单个字符串 [m1m2...n] 匹配多个字符串 [m-n] 匹配m到n区间的数字，字母 [^m] 匹配除m以外的字符串 () 对正则表达式进行分组，一对圆括号表示一组 正则表达式作为一门小型的语言，还提供了堆表达式的一部分进行重复处理的功能。 1.2.正则表达式中的常用限定符 符号 说明 * 匹配0次或多次 + 匹配一次或多次 ? 匹配一次或0次 {m} 重复m次 {m,n} 重复m到n次。其中n可以省略，表示m到任意次 默认情况下，正则表达式将匹配最长的字符串作为结果。可以通过在限定字符后面添加 ?