Computer >> कंप्यूटर >  >> प्रोग्रामिंग >> CSS

CSS बॉर्डर और आउटलाइन के बीच अंतर को समझना

<घंटा/>

CSS बॉर्डर प्रॉपर्टी का इस्तेमाल किसी एलिमेंट के बॉर्डर प्रॉपर्टीज को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। यह सीमा-चौड़ाई, सीमा-शैली और सीमा-रंग के लिए एक आशुलिपि है। अलग-अलग पक्षों की सीमाओं को स्टाइल किया जा सकता है और एक सीमा-त्रिज्या भी निर्दिष्ट की जा सकती है।

दूसरी ओर, सीएसएस की रूपरेखा जगह नहीं लेती है और यदि सेट हो तो सीमा के चारों ओर प्रदर्शित होती है। यह ऑफसेट का समर्थन करता है। इसके अलावा, हम यह निर्दिष्ट नहीं कर सकते कि अलग-अलग पक्षों की रूपरेखा होनी चाहिए या नहीं।

डिफ़ॉल्ट रूप से, बॉर्डर और आउटलाइन दोनों प्रदर्शित नहीं होते हैं।

सिंटैक्स

CSS बॉर्डर और आउटलाइन प्रॉपर्टी का सिंटैक्स इस प्रकार है -

चयनकर्ता { बॉर्डर:/*वैल्यू*/ आउटलाइन:/*वैल्यू*/}

उदाहरण

निम्नलिखित उदाहरण CSS बॉर्डर और आउटलाइन प्रॉपर्टी को दर्शाते हैं -

<शरीर>

उदाहरण

यह बात है!

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट देता है -

CSS बॉर्डर और आउटलाइन के बीच अंतर को समझना

उदाहरण

डेमो हेडिंग

यह डेमो टेक्स्ट है जो बॉर्डर और आउटलाइन से घिरा हुआ है।

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट देता है -

CSS बॉर्डर और आउटलाइन के बीच अंतर को समझना


  1. प्रॉक्सी और वीपीएन के बीच अंतर को समझना

    एक प्रॉक्सी और एक वीपीएन दोनों आपको दूरस्थ कंप्यूटर से जोड़ते हैं, और यही उन्हें समान बनाता है। हालाँकि, समानताएँ यहाँ समाप्त होती हैं क्योंकि प्रॉक्सी और वीपीएन के बीच कुछ मूलभूत अंतर हैं। यहां प्रमुख अंतर हैं, साथ ही प्रत्येक के पक्ष और विपक्ष भी हैं। 1. प्रॉक्सी क्या है और इसका उपयोग कब करें सीध

  1. आभासी वास्तविकता और संवर्धित वास्तविकता के बीच अंतर को समझना

    ब्लॉकचैन और वर्चुअल रियलिटी जैसी कुछ गेम-चेंजिंग अवधारणाओं की हालिया शुरूआत पहले ही दुनिया पर हावी हो चुकी है। प्रतिष्ठित कंपनियों के कई नेता अपने अधिकांश उत्पादों और अनुप्रयोगों में इस अवधारणा को अपनाने की प्रक्रिया में हैं। वास्तव में, आम लोग उन्हें दैनिक आधार पर अनुभव कर रहे हैं। लेकिन उनमें से

  1. बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग के बीच अंतर को समझना

    जिस तेज गति से प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है, हम डेटा के एक जटिल नेटवर्क और एक अस्पष्ट भविष्य की ओर बढ़ रहे हैं। इस बीच, दुनिया भर के उद्योग बिग डेटा, डेटा माइनिंग और मशीन लर्निंग जैसी कुछ क्रांतिकारी तकनीकों को अपनाकर पूरी तरह से बदलाव लाने का प्रयास कर रहे हैं। अब सवाल उठता है कि दुनिया भर में हर