HTML的基本结构和标签分类】的更多相关文章

HTML:超文本标记语言 HTML基本结构 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> </body> </html> html中嵌套两部分:head和body head中放标题.字符格式.语言.兼容性.关键字.描述等信息: body中放网页需要…
HTML基本组成结构与标签 其实组成结构用一张图来简单了解下如下 目前一般网站的结构是会如此不是很清晰简单 先来说说header头部 这样是不是更加清楚了 导航栏是引导用户查看网站内容的快捷入口,打个比方例如你去超市买酱油,超市的头顶上会挂着分类区域例如,生活用品.服装.厨具等 然后你就会通过分类去找你要买的物品归类在哪,到那你就只用找你想要买的酱油就可以了.这样是不是容易理解点 那我们在继续来看看content内容部分顾名思义就是作者或者楼主展现文字结合图片等内容的一种体现具体如下: 这样就是…
样式表书写位置  内嵌式写法 <head> <style type="text/css"> 样式表写法 </style> </head> 外链式写法 写在head里,<link rel="stylesheet" href = "1.css"> 行内样式表/内联式 <h1 style = "font - size : 30px ; color : red;">…
HTML 标记语言为非编程语言负责完成页面的结构 组成: 标签:被<>包裹的由字母开头,可以结合合法字符( -|数字 ),能被浏览器解析的特殊符号,标签有头有尾 指令:被<>包裹的由 ! 开头 转义字符:   空格 &lt : < &gt : > 页面模板 <!doctype html> <!--页面开始--> <html> <!--头--> <head> <!--字符编码--> &…
编程: 使用(展示)数据 存储数据 处理数据 前端 1. 前端是做什么的? 2. 我们为什么要学前端? 3. 前端都有哪些内容? 1. HTML 2. CSS 3. JavaScript 4.jQuery和Bootstrap Web开发本质: 1. 浏览器输入网址回车都发生了什么? 1. 浏览器 给服务端 发送了一个消息 2. 服务端拿到消息 3. 服务端返回消息 4. 浏览器展示页面 C/S架构 --> B/S架构客户端和服务端 消息的格式是约定好的HTTP协议: 浏览器和服务器之间约定好的消…
最近试试深度学习能做点什么事情.MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架,在GPU显存利用率上效率高,比起Tensorflow显著节约显存,并且天生支持分布式深度学习,单机多卡.多机多卡支持丰富,拥有着良好的技术架构.目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架.由于其团队以MXNet产品本身为先,所以文档资料较少.现在还稍微多了一点. 1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter notebook支持python.R.shell等等,功能非常全面.基于Ju…
HTML初识 △HTML: 超文本标记语言,是一种用于创建网页的标记语言,不是编程语言,没有逻辑 本质上是浏览器可识别的规则 我们按照规则写网页,浏览器根据规则渲染我们的网页.对于不同的浏览器,对同一个标签可能会有不同的解释.(兼容性问题) 网页文件的扩展名:.html或.htm(没有区别) 网页文件的扩展名:.html或.htm(没有区别) 我们按照规则写网页,浏览器根据规则渲染我们的网页.对于不同的浏览器,对同一个标签可能会有不同的解释.(兼容性问题) 网页文件的扩展名:.html或.htm…
意义 网络新闻往往含有丰富的语义,一篇文章既可以属于“经济”也可以属于“文化”.给网络新闻打多标签可以更好地反应文章的真实意义,方便日后的分类和使用. 难点 (1)类标数量不确定,有些样本可能只有一个类标,有些样本的类标可能高达几十甚至上百个.  (2)类标之间相互依赖,例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云,如何解决类标之间的依赖性问题也是一大难点. (3)多标签的训练集比较难以获取. 方法 目前有很多关于多标签的学习算法,依据解决问题的角度,这些算法可以分为两大类:一是基于问题转化的方法,…
最近一直在做多标签分类任务,学习了一种层次注意力模型,基本结构如下: 简单说,就是两层attention机制,一层基于词,一层基于句. 首先是词层面: 输入采用word2vec形成基本语料向量后,采用双向GRU抽特征: 一句话中的词对于当前分类的重要性不同,采用attention机制实现如下: tensorflow代码实现如下: ··· def attention_word_level(self, hidden_state): """ input1:self.hidden_s…
LM-MLC 一种基于完型填空的多标签分类算法 1 前言 本文主要介绍本人在全球人工智能技术创新大赛[赛道一]设计的一种基于完型填空(模板)的多标签分类算法:LM-MLC,该算法拟合能力很强能感知标签关联性,在多个数据集上测试表明该算法与主流算法无显著性差异,在该比赛数据集上的dev效果很好,但是由于比赛期间事情多,没有好好在test集做测试. 个人认为该算法根正苗红,理论上可以获得更好的效果,因此做个开源,抛砖引玉,希望有人能提出更为有效的改进.本次开源的代码可读性较强,也有较高的扩展性,本人…