죠노이 노트

CSS - Image 겹치기

개발/[언어] CSS2016. 10. 31. 13:33

이미지를 겹치기 위해서 Style 프로퍼티의 Position을 이해해야 한다. 
position의 default 값은 static이며 이는 해당 document에 그려지는 element 순서대로 위치하게 한다. 
relative는 기본 위치에서 해당 element를 이동시켜준고 td 정렬 기준으로 div 전반부를 사용한다. 
absolute는 가장 가까운 곳에 위치한 조상 엘리먼트에 상대적으로 위치가 조정된다. 

코드의 구조가 td > div > img 로 되있었으므로 다음과 같이 작성하면 해당 td에 들어가는 이미지에 한해서 겹쳐지게 된다.

<td>
  <div style="position: relative;">
    <img style="position: absolute;"/>
  </div>
</td>


absolute 로 지정하면 td 정렬 기준으로 div 왼쪽 영역부터 채워지니 이점 고려해서 left, top, padding 프로퍼티 값을 부여해서 컨트롤 하면 원하는 위치로 img 태그를 놓을 수 있다.

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[안드로이드] Android Service 개념 및 사용방법 [펌]

개발/[앱] Android2016. 10. 26. 23:25

안녕하세요. 오늘 배워볼 내용은 안드로이드 Application을 구성하는 4가지 컴포넌트 중에 하나인 Service에 대해 공부해 보겠습니다. 일단 안드로이드 Application을 구성하는 4가지 컴포넌트 들은 Application을 만들 때 사용하는 핵심 부품 4가지 라고 생각하시면 됩니다.


보통 우리가 컴퓨터 본체를 조립하게 되면, 부품들을 크게 메인보드, CPU, RAM, 하드디스크 등으로 분류 할 수 있는데요, 마찬가지로 안드로이드 Application을 컴퓨터 본체라고 생각하시면 그 컴퓨터를 조립 할 때 동작을 할 수 있게 하는 4가지 부품(컴포넌트)이라고 생각하시면 됩니다. 


물론 안드로이드 Application은 Activity 하나만으로 구성 할 수 있기 때문에, 모든 부품이 다 있어야 동작하는 컴퓨터 본체와는 다르지만, 개념적으로 Application을 만들 때 사용하는 4가지 부품이라고만 생각하시면 됩니다.

<안드로이드 Application을 구성하는 4가지 컴포넌트>



자 그러면, Service에 대해 알아보겠습니다. 아래의 그림에서 빨간색 중요 표시가 되어 있는 컴포넌트에 대한 설명입니다.



 1. Service란 무엇인가?

Service는 안드로이드 Application을 구성하는 4가지 컴포넌트 중에 하나이며, Activity처럼 사용자와 상호작용 하는 컴포넌트가 아니고, Background(화면뒷단)에서 동작하는 컴포넌트를 말합니다.



 2. Service는 왜 필요한가?
자 그러면, Service는 왜 필요한 걸까요? 네 그렇습니다. Activity 화면에서 동작뿐만 아니라, Activity가 종료되어 있는 상태에서도 동작하기 위해서 만들어진 컴포넌트 입니다.

MP3 플레이어 같은 기능을 활용할 때 말이죠. MP3 플레이어는 화면이 종료된 상태에서도 계속 노래를 재생해야 하기 때문에 입니다.

만약 Service가 실행되고 있는 상태라면, 안드로이드 OS 에서는 해당 Process를 왠만하면 죽이지 않도록 방지하고 관리하게 됩니다. 그렇기 때문에 메모리 부족이나, 특별한 경우를 제외하고는 Background 동작을 수행하도록 설계 되었습니다.



 3. Service 사용방법

Service의 종류에는 2가지가 있습니다. 1번째는 startService()를 이용한 방법이고, 2번째 방법은 bindService()를 이용하는 방법 입니다. 2가지의 차이점에 대해서는 나중에 얘기를 해보도록 하구요. 이번 포스팅 에서는 1번째 방법만 설명 하도록 하겠습니다.


Service 실행 : startService(Intent Serivce) 메서드 호출.


Service 중지 : stopService(Intent Serivce) 메서드 호출.



 4. Service 사용시 주의사항
 4.1. Service의 ANR 발생

Android는 Linux 기반의 프로그램 입니다. 프레임웍 단에는 Linux로 구현되어 있습니다. 메모리 관리 또한 Linux Kernel에서 해주게 되는데요.





하나의 프로세스를 자세히 살펴보면, 아래와 같은 구조를 가지고 있습니다.


여기서 주의 해야 할 점은, 모든 컴포넌트들이 Main Thread 안에 실행된다는 점 입니다. Main Thread는 앞서 Thread의 예제에서 살펴봤듯이, UI 작업을 처리해주는 Thread 입니다. Service 역시 Main Thread에서 관리하는 녀석이므로, Thread 작업이 필요한 경우, 작업Thread를 생성해서 관리해줘야 한다는 점 입니다.


아니면 ANR이 발생하여, 종료시켜 버리게 됩니다. 그렇기 때문에 Service사용시에도 Thread작업이 필요할 경우에는, 별도의 작업Thread를 만들어서 사용해야 합니다. 이점 유의해 주시기 바랍니다.



 4.2. Service의 실행 중에 startService() 호출

Service 실행중에 startService() 메서드를 호출하게 되면 어떤 현상이 발생 할까요? 일반적으로 Service가 무한정 생성될거 같은데요, Service 실행도중에 startService() 메서드를 실행하게 되면 Service의 onStartCommand() 메서드를 호출 하게 합니다.


Service 주기는 onCreate() -> onStartCommand() 순으로 이뤄 지는데요, Service가 실행되고 있는 도중에 다시한번  startService()  메서드가 호출되면 onStartCommand() 주기 부터 실행하게 됩니다. 마치 Activity의 onResume() 처럼 말이죠. 그렇기 때문에 중요한 작업에 대해서는 onCreate() 보다는 onStartCommand() 메서드에 구현을 해줘야 합니다.



안드로이드 2.0 이하 버전의 Service의 주기는 onCreate() -> onStart() 구조 였지만, 2.0 이상 부터는 Service의 문제점과 기능을 보완하여 onStart()메서드 대신 onStartCommand() 메서드 사용을 권장하고 있습니다. 현재 onStart() 메서드를 사용해도 상관은 없지만 구글에서 권장하는 onStartCommand() 메서드를 사용하는게 실제 사용시 좀 더 다양한 기능을 사용 할 수 있습니다.



[기존 Service Life cycle]


[2.0 이후의 Service Life cycle]




 5. Service onStartCommand() 사용방법

Service는 기본적으로 프로세스에 의해 종료가 되더라도 다시 살아나는 구조를 가지고 있습니다. Service의 종료메서드인 stopService() 메서드를 호출 하기 전까지는 말이죠.


프로세스에 의해 종료된 Service는 onCreate() -> onStartCommand() 순으로 주기를 타게 됩니다. startService() 메서드를 호출하지 않았기 때문에 정상적으로 동작 하는 것이지요.


onStartCommand() 메서드는 3가지 리턴 타입을 갖게 되는데요.

 
 START_STICKY : Service가 강제 종료되었을 경우 시스템이 다시 Service를 재시작 시켜 주지만 intent 값을 null로 초기화 시켜서 재시작 합니다.

 Service 실행시 startService(Intent service) 메서드를 호출 하는데 onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) 메서드에 intent로 value를 넘겨 줄 수 있습니다. 기존에 intent에 value값이 설정이 되있다고 하더라도 Service 재시작시 intent 값이 null로 초기화 되서 재시작 됩니다.

 START_NOT_STICKY : 이 Flag를 리턴해 주시면, 강제로 종료 된 Service가 재시작 하지 않습니다. 시스템에 의해 강제 종료되어도 괸찮은 작업을 진행 할 때 사용해 주시면 됩니다.

 START_REDELIVER_INTENT : START_STICKY와 마찬가지로 Service가 종료 되었을 경우 시스템이 다시 Service를 재시작 시켜 주지만 intent 값을 그대로 유지 시켜 줍니다. startService() 메서드 호출시 Intent value값을 사용한 경우라면 해당 Flag를 사용해서 리턴값을 설정해 주면 됩니다.




일단 기본적인 리턴방법에 대해 알아봤습니다. 그런데 보통 Service Class를 상속받고 onStartCommand() 메서드를 오버라이드 하면 아래와 같은 형태의 메서드가 기본 형태인데요. 위에서 알아본 3가지 리턴방식과는 다른 모양 입니다.



음 이건 몰까요? 이것 역시 START_STICKY 과 동일한 리턴 타입 입니다. START_STICKY 플래그(FLAG)의 값은 상수 1이고 super.onStartCommand(intent, flags, startId) 역시 상수 1을 리턴 합니다. 그렇기 때문에 START_STICKY 와 동일게 동작 합니다.




 6. Service의 종류 

Service의 종류가 2가지가 있다고 위에서 잠깐 언급했었는데요. 2가지 방식의 Service를 살펴 보자면 첫번째로 지금 까지 설명했던 1번 startService() 메서드에 의한 실행방법이 있습니다. 이 Service는 현재 실행중인 프로세스안에서의 동작을 하게 되는 Service 입니다.


이 처럼 하나의 프로세스 안에서 해당 패키지 내의 다른 컴포넌트들과의 유기적으로 통신하는 어플리케이션의 역할을 하고 있습니다.



2번째 bindService()로 실행하는 방법은


프로세스 내에서 다른컴포넌트들과 서로 유기적으로 통신을 하며, 다른 프로세스(어플리케이션)와도 Data 공유 및 통신을 하게 되는 Service를 실행하는 방법입니다.


bindService()에 관한 내용은 다음 포스팅때 설명하도록 하겠습니다. 



출처 - 아라비안 안드로이드/Android Service 사용법

http://arabiannight.tistory.com/entry/%EC%95%88%EB%93%9C%EB%A1%9C%EC%9D%B4%EB%93%9CAndroid-Service-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95

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[자료구조] Select Sort

개발/자료구조2016. 10. 26. 10:07

Select sort는 정렬이 되지 않은 전체 배열에서 하나를 선택하여 위치를 교환하는 정렬방법이다.
 





1) 7[0] 을 선택한 뒤 배열 [1]~[6] 까지 중 가장 작은 수를 선택한다. 가장 작은 수 = 1[6]


2) 가장 작은 수 1[6]과 7[0]의 자리를 swap 한다.


3) 그다음 4[1]를 선택한 뒤 배열 [2]~[6] 가장 작은 수를 선택한다. 가장 작은 수 = 2[5]


4) 끝에 도달할 때 까지 반복한다.



ex)

  void sort(int *a, const int n)
  { // Sort the n integers a[0] to a[n-1] into nondecreasing order.
     for (int i = 0; i < n; i++)
     {
        int j = i;
        // find smallest integer in a[i] to a[n-1]
        for (int k = i + 1; k < n; k++)
           if (a[k] < a[j]) j = k;
        swap(a[i], a[j]);
    }
 }

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Recursive 를 이용한 Permutation Generator (순열 생성기)

개발/자료구조2016. 10. 25. 13:04
기본 원리 


perm(a, b, c, d);

1) a + perm(b, c, d)

2) b + perm(a, c, d)

3) c + perm(a, b, d)

4) d + perm(a, b, c)

perm(b, c, d)

1) b + perm(c, d)

2) c + perm(b, d)

3) d + perm(b, c)

perm(c, d)

1) c + perm(d)

2) d + perm(c)

perm(a, 0, n) → a[0], a[1], ⋯, a[n-1]



소스 C++)


void Permutations (char *a, const int k, const int m) 

{// Generate all the permutations of a[k], ..., a[m].

if (k == m) {  // output permutation

for (int i = 0; i <= m; i++) cout << a[i] << “ “;

cout << endl;    

} 

else // a[k:m] has more than one permutation. Generate these recursively  

for (int i = k; i <= m; i++) {

swap(a[k], a[i]);

Permutations(a, k+1, m);

swap(a[k], a[i]);

}

}


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Binary Search 이진 탐색

개발/자료구조2016. 10. 25. 12:41

Binary Search란 






< 그림으로 설명 >



[이진 탐색] 


left, right: 배열(a[0], a[1], ⋯, a[n-1])의 왼쪽, 오른쪽 끝 지점

 초기 값으로 left = 0, right = n-1

 list의 중간 위치 middle = (left + right) / 2로 설정


a[middle]과 x를  비교할 경우 3가지 경우 중에 하나를 고려

⑴ x > a[middle]: left를 middle+1로 설정

⑵ x < a[middle]: right를 middle-1로 설정

⑶ x = a[middle]: middle을 반환



예시) C++


int BinarySearch (int *a, const int x, const int n){    // x - 찾으려는 값, n = 배열의 원소 수 or 찾으려는 배열의 크기


int left = 0, right = n -1;

// 찾거나 left가 right 넘어갈 경우 멈춘다.

while(left <= right){

int middle = (left + right) / 2;    //중간위치 항상 

if(x > a[middle]) left = middle + 1 ;

else if (x < a[middle]) right = middle - 1;

else return middle    //찾앗다.

}


//못 찾았다.

return -1;


}

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[알고리즘] Graph - DFS(깊이 우선 탐색) [ 펌 - manducku]

개발/알고리즘2016. 10. 22. 00:18
이번 포스팅에서는 그래프의 대표적인 두 개의 탐색 중, DFS(깊이 우선 탐색)에 대해 공부해 보도록 하겠습니다.

DFS 정의
     간단하게 이야기하면 갈수있을 때까지 간다입니다.
     즉, 현재 정점과 인접한 간선들을 하나씩 검사하다가, 아직 방문하지 않은 정점으로 향하는 간선이 있다면 그 간선을 무조건 따라 갑니다.
     이 과정에서 더이상 갈 곳이 없는 막힌 정점에 도달하면 포기하고, 마지막에 따라왔던 간선을 따라 뒤로 돌아가면서 탐색이 이루어 집니다.

DFS 진행 과정 


위 그래프를 1부터 깊이 우선 탐색 방법으로 탐색해보도록 하겠습니다.
깊이 우선 탐색의 경우, 내가 지나간 곳을 계속해서 추적해야 하기 때문에 스택이 필요 합니다.



1. 1번을 방문하고, 1번 방문에 대한 정보를 stack에 입력합니다.


2. 1번과 연결된 두 개의 정점 중 하나인 5를 선택하여 이동하고, stack에 5를 입력 합니다. 


3. 5번과 연결된 정점 3개 중, 방문하지 않은 정점 중 하나인 3을 선택하여 이동하고, stack에 3을 입력합니다.


4. 3번과 연결된 정점 중, 방문 하지 않은 정점 중 하나인 2를 선택하여 이동하고, stack에 2를 입력합니다.


5. 2번과 연결된 정점 중, 방문하지 않은 정점 중 하나인 2를 선택하여 이동하고, stack에 4를 입력합니다.


6. 4번과 연결된 정점을 찾아보니, 방문하지 않은 정점이 하나도 없습니다. 이 때 stack에서 4를 빼내고 2로 돌아갑니다. 


7. 기존에 했던 방식대로 , 2번에 연결된 정점 중, 방문하지 않은 정점 중 하나인 6을 방문합니다. 
그래프의 모든 정점을 탐색하였으므로, 그래프 탐색을 종료 합니다.

위와 같이 깊이 우선 탐색의 중요한 특성은 더 따라갈 간선이 없을 경우 이전으로 돌아가야 한다는 점입니다.
이 것을 구현하기 위에선 지금까지 거쳐온 정점들을 모두 저장해 둬야 하는데, 재귀 호출을 이용하면 이와 같은 일을 간단히 할 수 있습니다.
예시에서는 Stack을 예를 들었으나, 배열을 추가로 2개 만들어야하는 등 고려할 사항이 많기 때문에.. 비 추천합니다.

아래의 소스는 양반향 그래프를 인접행렬과 인접리스트로 구현한 소스입니다.

<인접행렬을 통해 구현한 DFS>
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package Graph_07;
import java.util.*;
 
public class DfsTest {
    
    static int nE;
    static int nV;
    static int[][] ad;   
    static boolean[] visit; 
    
    public static void dfs(int i){
        visit[i] = true;   // 함수 호출 시, visit 했음을 표시
        System.out.print(i+ " ");
        
        for(int j = 1; j < nV+1; j++){
            if(ad[i][j] == 1 && visit[j] == false){  // j를 방문하지 않았으면 j를 방문한다.
                dfs(j);
            }
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        nV = scan.nextInt();
        nE = scan.nextInt();
        ad = new int[nV+1][nV+1]; // 변수 초기화
        visit = new boolean[nV+1]; // 변수 초기화
        
        for(int i = 0; i < nE; i++){
            int t1 = scan.nextInt();
            int t2 = scan.nextInt();
            
            ad[t1][t2] = ad[t2][t1] = 1;
        }
        
        dfs(1); // 1번부터 탐색 시작
        
    }
 
}
 
cs


<인접리스트을 통해 구현한 DFS>
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package Graph_07;
import java.util.*;
 
public class DfsTest02 {
 
    static int Nv;
    static int Ne;
    static boolean[] visit;
    static ArrayList<ArrayList<Integer>> ad;
    
    public static void dfs(int i){
        visit[i] = true;
        System.out.print(i);
        
        for(int j : ad.get(i)){  // 배열 null check
            if(visit[j] == false){
                dfs(j);
            }
        }
    }
    
    
    public static void main(String[] args){
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        Nv = scan.nextInt();
        Ne = scan.nextInt();
        ad = new ArrayList(Nv+1); // 인접 리스트 초기화
        visit = new boolean[Nv+1]; // visit 배열 초기화
        
        for(int i = 0; i < Nv+1; i++){ // 인접 리스트 속의 리스트 초기화
            ad.add(new ArrayList());
        }
        
        for(int i = 0; i < Ne; i++){
            int t1 = scan.nextInt();
            int t2 = scan.nextInt();
            
            ad.get(t1).add(t2);
            ad.get(t2).add(t1);
        }
        
        dfs(1);    
    }
 
}
 
 
 
 
cs


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[알고리즘] Graph - BFS (너비 우선 탐색) [펌 - manducku]  (0) 2016.10.22

[알고리즘] Graph - BFS (너비 우선 탐색) [펌 - manducku]

개발/알고리즘2016. 10. 22. 00:16
이번 포스팅에서는 그래프의 대표적인 두 개의 탐색 중, BFS(너비 우선 탐색)에 대해 공부해 보도록 하겠습니다.


BFS 정의

BFS는 현재 위치에 인접한 모든 위치의 노드를 방문하고, 그 이웃 노드들의 또 다른 이웃 노드들을 방문하는 것은 그 다음에 진행하는 것을 의미합니다. BFS를 가장 효과적으로 구현하는 방법은 큐를 이용해서 순환적 형태로 구현하는 것이 가장 깔끔합니다.


BFS 진행 과정 


위 그래프를 1부터 너비 우선 탐색 방법으로 탐색해보도록 하겠습니다.




최초에 방문할 노드를 큐에 삽입합니다. 



방문할 최초 노드의 값을 큐에서 꺼내고, 큐와 인접해 있는 노드들을 큐에 삽입 합니다.



방문할 노드의 값 5를 큐에서 꺼내고, 큐와 인접해 있는 노드들을 큐에 삽입합니다.
여기서 6은 기존에 큐에 값이 있으므로 해당 데이터는 중복해서 넣지 않도록 조심해야 합니다.
hash로 구현을 하든, visit 값을 미리 체크하던… 두 가지 방법으로 중복을 방지하도록 합시다



위와 같이, 방문할 노드 6을 큐에서 꺼내고, 큐와 인접한 노드들을 큐에 삽입합니다.
아래는 위 방법의 중복이므로 상세한 설명은 생략하도록 하겠습니다. 







최종적으로 큐가 비어있으면, 함수를 탈출합니다.


<인접 행렬, hashmap을 사용한 BFS 구현 소스>
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package Graph_07;
import java.util.*;
 
public class BfsTest01 {
    
    static int Ne;
    static int Nv;
    static int[][] ad;
    static boolean[] visit;
    
    public static void bfs(int i){
        Queue<Integer> q = new <Integer> LinkedList();
        HashMap <Integer, Boolean> hash = new HashMap<Integer, Boolean>();  //hash Map을 이용하여 queue 입력여부 확인
        
        q.offer(i);
        
        while(!q.isEmpty()){
            int temp = q.poll();
            visit[temp] = true;
            System.out.print(temp);
            
            for(int j =1; j <= Ne; j++){
                if(ad[temp][j] == 1 && visit[j] == false){
                    if(!hash.containsKey(j)){
                        q.offer(j);
                        hash.put(j, true);
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        Ne = scan.nextInt();
        Nv = scan.nextInt();
        
        ad = new int[Nv+1][Nv+1];
        visit = new boolean[Nv+1];
        
        for(int i = 0; i < Nv; i++){
            int t1, t2;
            t1 = scan.nextInt();
            t2 = scan.nextInt();
            
            ad[t1][t2] = ad[t2][t1] = 1;
        }
        
        bfs(1);
        
        
    }
 
}
 
 
 
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<인접 행렬, visit을 사용한 BFS 구현 소스>
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package Graph_07;
import java.util.*;
 
 
public class BfsTest02 {
    
    static int[][] ad;
    static boolean[] visit;
    static int Ne, Nv;
    
    public static void bfs(int i){
        Queue <Integer> q = new <Integer> LinkedList();
        
        q.offer(i);
        visit[i] = true;
        
        while(!q.isEmpty()){
            int temp = q.poll();
            System.out.print(temp);
            
            for(int j = 1; j <= Nv; j++){
                if(ad[temp][j] == 1 && visit[j] == false){
                    q.offer(j);
                    visit[j] = true;                   // 큐에 넣을 노드들을 잠재적으로 방문한다는 가정하에 입력
                    }
                }
            
            }    
    }
    
    public static void main(String[] args){
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        Nv = scan.nextInt();
        Ne = scan.nextInt();
        ad = new int[Nv+1][Nv+1];
        visit = new boolean[Nv+1];
        
        for(int i = 0; i < Ne; i++){
            int t1, t2;
            t1 = scan.nextInt();
            t2 = scan.nextInt();
            
            ad[t1][t2] = ad[t2][t1] = 1;
        }
        
        bfs(1);
        
    }
    
}
 
 
 
 
cs


<인접 리스트, hashMap을 사용한 BFS 구현 소스>
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package Graph_07;
import java.util.*;
 
public class Bfs03 {
    
    static ArrayList<ArrayList<Integer>> ad;
    static boolean[] visit;
    static int Ne, Nv;
    
    public static void bfs(int i){
        Queue <Integer>q = new <Integer> LinkedList();
        HashMap<Integer, Boolean> hash = new HashMap<Integer, Boolean>();
        
        q.offer(i);
        
        while(!q.isEmpty()){
            int temp = q.poll();
            visit[temp] = true;
            System.out.print(temp);
            
            for(int j : ad.get(temp)){
                if(visit[j] == false && !hash.containsKey(j)){
                    q.offer(j);
                    hash.put(j, true);
                }
            }
            
        }
        
        
    }
    
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        Nv = scan.nextInt();
        Ne = scan.nextInt();
        ad = new <ArrayList<Integer>> ArrayList(Nv+1);
        visit = new boolean[Nv+1];
        
        for(int i = 0; i <= Nv+1; i++){
            ad.add(new ArrayList());
        }
        
        for(int i = 0; i < Ne; i++){
            int t1, t2;
            t1 = scan.nextInt();
            t2 = scan.nextInt();
            
            ad.get(t1).add(t2);
            ad.get(t2).add(t1);    
        }
        
        bfs(1);        
    }
 
}
 
 
 
 
cs



- 출처 http://manducku.tistory.com/24

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[Java] StringBuffer 일정 범위 문자열 삭제 [펌]

개발/[언어] Java2016. 10. 22. 00:07

StringBuffer에 delete 메소드를 사용하면 특정 범위의 문자열을 삭제할 수 있습니다.
delete(시작index, 끝index) 로 사용하면 됩니다.
index는 문자 순서가 아니라 문자와 문자 사이의 index입니다.
0a1b2c3 이런식으로 계산해야 합니다.
아래는 index 2~6까지 삭제를 해서 출력한 샘플 입니다.
public static void main(String[] args) { 
    StringBuffer sb = new StringBuffer("abcdefghijkl"); 
    System.out.println(sb);
         sb.delete(2, 6); 
    System.out.println(sb); 
}
출력 결과는 아래와 같습니다.
abcdefghijkl 
abghijkl




출처 - http://tip.daum.net/openknow/59160285

부트스트랩 navbar 가운데 로고 넣기

개발/[웹프론트] 부트스트랩(bootstrap)2016. 10. 21. 15:17

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            <div class="carousel-caption" style="background-color:rgba( 0, 0, 0, 0.5 ); position:absolute; left:0; top:0%;width:100%; height:100%;">

              <div class="text-center">
                <h1 style="text-align:center"> 타이틀 </h1>
                <p>내용</p>
              </div>
            </div>
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