CSS and design

Box Shadow Generator

Design soft, layered CSS shadows visually and copy the box-shadow code.

  • Runs in your browser
  • Instant results
  • Free, no sign-up
Loading the tool…

How to use the Box Shadow Generator

  1. Adjust offset, blur, spread, color and opacity.
  2. Add layers for softer, more realistic shadows.
  3. Copy the CSS.

Frequently asked questions

Why use multiple shadow layers?

Combining a tight, darker shadow with a wide, faint one looks more natural than a single shadow.

What does spread do?

Positive spread makes the shadow larger than the element; negative spread makes it smaller.

What is an inset shadow?

A shadow drawn inside the element, useful for pressed buttons and input fields.

Übe Python mit Coding Challenges

Löse praktische Aufgaben direkt im Editor: Führe die Beispieltests aus, reiche ein und erhalte ein KI-Code-Review.

Alle Python-Challenges
Einfach

Average of Three

Average three whole numbers.

Du lernst ArithmetikDivision
BeginnerLearning-pathVariables
Einfach

Rechteck-Umfang

Berechne den Umfang eines Rechtecks anhand seiner Seiten.

Du lernst ArithmetikRückgabewerte
BeginnerLearning-pathVariables
Mittel

Eine Generation eines genetischen Algorithmus

Züchte die nächste Generation von Bitstrings mit Turnierselektion, Einpunkt-Crossover und Mutation.

Du lernst Genetische AlgorithmenEvolutionäre Suche
OptimizationSimulationai
Noch keine Lösungen
Einfach

Epsilon-Greedy-Multi-Armed-Bandit

Balanciere Erkundung und Ausnutzung bei einem Multi-Armed-Bandit mit Epsilon-Greedy-Aktionsauswahl.

Du lernst Erkunden vs. AusnutzenBandits
Bestärkendes Lernenaimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Einfach

Zustandsverteilung einer Markov-Kette

Führe eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über eine Anzahl von Schritten durch die Übergangsmatrix einer Markov-Kette.

Du lernst Markov-KettenWahrscheinlichkeit
Simulationaimath
Noch keine Lösungen
Mittel

Wertiteration

Berechne, wie wertvoll jeder Zustand eines Markov-Entscheidungsprozesses ist, indem du wiederholt das Bellman-Optimalitäts-Update anwendest.

Du lernst Bellman-GleichungMDPs
Bestärkendes Lernenaimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Mittel

Q-Learning-Updates

Wende das Q-Learning-Update auf einen Strom von Erfahrungen an und sieh zu, wie Belohnungen zu früheren Zuständen zurückfließen.

Du lernst Q-LearningDiskontierte Belohnungen
Bestärkendes Lernenaimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Mittel

Alpha-Beta-Pruning

Bewerte einen Spielbaum mit Minimax und Alpha-Beta-Pruning und zähle, wie viele Blätter die Suche tatsächlich ansieht.

Du lernst Alpha-Beta-PruningSpielsuche
RecursionTreesai
Noch keine Lösungen
Mittel

Minimax-Tic-Tac-Toe

Wähle den perfekten Tic-Tac-Toe-Zug, indem du den ganzen Spielbaum mit Minimax durchsuchst.

Du lernst MinimaxSpielbäume
Recursionai
Noch keine Lösungen
Mittel

A*-Suche auf einem gewichteten Gitter

Finde mit A*, dem Suchalgorithmus hinter der Wegfindung in Spielen und Robotern, den günstigsten Weg durch ein Gitter aus Geländekosten.

Du lernst A*-SucheHeuristiken
GraphsGridsShortest-pathai
Noch keine Lösungen
Mittel

Temperatur- und Top-K-Sampling

Wähle das nächste Token wie ein Sprachmodell: Behalte die k höchsten Logits, wende die Temperatur an und ziehe eine Stichprobe.

Du lernst TextgenerierungSampling
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen
Schwierig

Multi-Head-Self-Attention

Projiziere die Eingabe in Queries, Keys und Values, führe Attention in mehreren Heads parallel aus und kombiniere sie.

Du lernst Multi-Head-AttentionMatrixprojektionen
aimaschinelles Lernen
Noch keine Lösungen