/deep/和>>>和::v-deep

LinMeng 等级 778 1 0
标签: deep前端

/deep/

在style经常用scoped属性实现组件的私有化时,但是要改变element-ui某个深层元素(eg:.el-input__inner)或其他深层样式时,需要使用/deep/,如下:

.conBox /deep/ .el-input__inner{
    padding:0 10px;
}

::v-deep

注意:/deep/在vue3.0版本会报错,可采用::v-deep,效果基本一样

深度作用选择器 >>> 仅作用于css

如果是sass/less语言,可能无法识别,可用 /deep/和::v-deep 选择器代替。 修改element-ui深层元素样式还可以将.vue文件的scope属性移除掉,或者在当前文件再新建一个不带scope的style标签

收藏
评论区

相关推荐

/deep/和>>>和::v-deep
/deep/ 在style经常用scoped属性实现组件的私有化时,但是要改变elementui某个深层元素(eg:.elinput__inner)或其他深层样式时,需要使用/deep/,如下: .conBox /deep/ .elinput__inner{ padding:0 10px; } ::vdeep 注意:/deep/在vu
关于根据颜色刷选图像内容的问题
在CSDN本人博文《OpenCVPython图像处理:用inRange刷选图像中指定颜色对象案例》(请点击文章底部最下方的“阅读原文”跳转CSDN阅读原文)中介绍了根据颜色刷选图像内容相关的概念及实现,介绍了通过使用inRange在HSV颜色空间中识别制定颜色的图像内容,文中概要介绍了HSV颜色空间中进行制定颜色对象识别的要点,使用的inRange函数的语法
AI小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
> **摘要:**诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning)、强化学习 (Reinforcement Learning)、迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别。 **一. 深度学习:** ------------
NLP利器BERT
  10月11日,Google AI Language 发布了论文[BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1810.04805.
Deep TabNine 帮助开发者自动完成代码
Deep TabNine 帮助开发者自动完成代码 ======================== TabNine 的开发商推出了新的深度学习模型 Deep TabNine,能显著改善代码建议质量。 [https://tabnine.com/](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F
Dynamics 365利用HTML页面创建实体记录并同步上传附件
我是微软Dynamcis 365 & Power Platform方面的工程师罗勇,也是2015年7月到2018年6月连续三年Dynamics CRM/Business Solutions方面的微软最有价值专家(Microsoft MVP),欢迎关注我的微信公众号 MSFTDynamics365erLuoYong ,回复342或者20190605可方便获取本
Flutter vs React Native vs Native:深度性能比较
![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-5410e759aa8ea7d5747ab3d9dcc200d3ffe.png) > **老孟导读**:这是老孟翻译的付费文章,文章所有权归原作者所有。 > > 欢迎加入老孟Flutter交流群,每周翻译2-3篇付费文章,精彩不容错过。 > > 原文地址:[https:/
Hdoj 2454.Degree Sequence of Graph G 题解
Problem Description Wang Haiyang is a strong and optimistic Chinese youngster. Although born and brought up in the northern inland city Harbin, he has deep love and yearns for the
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
摘要 == 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上,我们实现了top-1名的错误率为37.5%,top-5名的错误率为17.0%,大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元,由5个卷积层和3个完全连接的层组成,其中一些卷积层之
InsightFace源码以及pre
一下摘自:[https://blog.csdn.net/Fire\_Light\_/article/details/79602705](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2FFire_Light_%2Farticle%2Fdetails%2F7960
Introduction To Bitcoins And The Tor Network
Internet users familiar with the underground community are likely to have heard the phrase “deep web”. It combines a set of websites and communications technologies which apply sol
Learning TensorFlow A Guide to Building Deep Learning Systems.pdf 免积分下载
[OReilly Learning TensorFlow A Guide to Building Deep Learning Systems](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Fxiaoding.pipipan.com%2Ffs%2F1927055-243543284) ![
PCANet
前言 == 论文网站:[http://arxiv.org/abs/1404.3606](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fabs%2F1404.3606) 论文下载地址:[PCANet: A Simple Deep Learning Baseline
Python Shallow Copy VS. Deep Copy (Python浅拷贝和深拷贝)
今天电面遇到Python中浅拷贝和深拷贝的区别,平时不经常用当然不知道了,回来就补个课。 先举个非常常见的例子: import copy list1 = [1, 2, 3, ['a', 'b']] list2 = list1 list3 = copy.copy(list1) list4 = copy.
torch深入学习之凤飞九天torch.nn.MarginRankingLoss
接[上一篇水文](https://www.oschina.net/action/GoToLink?url=https%3A%2F%2Figgcas.blog.csdn.net%2Farticle%2Fdetails%2F108215199),这次还得学习模型,源于Chorus模型,自搜可得 ### For Video Recommendation in D