Html5

本文介绍了HTML5的发展历程,详细解析了HTML5的新特性,包括文档类型声明、新增的结构标签、多媒体标签、Web应用标签等,并对比了HTML5与传统布局方式的不同。

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Html5

1.Html5的概述及发展

•    HTML1.0 –在1993年6月发为互联网工程工作小组(IETF)工作草案发布(并非标准)

•    HTML 2.0 – 1995年11月作为RFC 1866发布,在RFC 2854于2000年6月发布之后被宣布已经过时

•    HTML 3.2 –1996年1月14日,W3C推荐标准

•    HTML 4.0 – 1997年12月18日,W3C推荐标准

•    HTML 4.01(微小改进) – 1999年12月24日,W3C推荐标准

•    ISO/IEC 15445:2000("ISO HTML")—2000年5月15日发布,基于严格的HTML4.01语法,是国际标准化组织和国际电工委员会的标准

•    XHTML 1.0 –发布于2000年1月26日,是W3C推荐标准,后来经过修订于2002年8月1日重新发布

•    XHTML 1.1 –于2001年5月31日发布

•    XHTML 2.0

2. HTML 5 ≈ HTML+CSS3+Javascript+API

  (1)标准的改变

         不允许写的结束符的标签:area、base、br、col、command、Embed、hr、img、input、keygen、link、meta、param、source、Track、wbr

         可以Q省略结束符的标签:li、dt、dd、p、rt、optgroup、option、Colgroup、thread、tbody、tr、td、th

         可以完全省略的标签:html、head、body、colgroup、tbody

  (2)目前支持HTML5的浏览器有

      IE9+  Firefox  Opear Safari Chrome  猎豹 UC 遨游 海豚

  (3)HTML5的推广网站

1、http://www.html5cn.org/

2、http://www.html5china.com/

3、http://www.mhtml5.com/

  (4)新的文档类型声明(DTD)

    HTML 5的DTD声明为:

    <!doctype html>

          HTML语法是不区分大小写的

3.新增的HTML5标签

(1)结构标签

(块状元素) 有意义的div

<article>      标记定义一篇文章

<header>     标记定义一个页面或一个区域的头部

<nav>  标记定义导航链接

<section>     标记定义一个区域

<aside>       标记定义页面内容部分的侧边栏

<hgroup>     标记定义文件中一个区块的相关信息

<figure>      标记定义一组媒体内容以及它们的标题

<figcaption>        标签定义 figure 元素的标题

<footer>      标记定义一个页面或一个区域的底部

<dialog>       标记定义一个对话框(会话框)类似微信

新的结构标签带来的是网页布局的改变及提升对搜索引擎的友好

  (2)多媒体标签

          <video>标记定义一个视频

<audio>标记定义音频内容

<source>标记定义媒体资源

<canvas>标记定义图片

<embed>标记定义外部的可交互的内容或插件 比如flash

HTML5的多媒体标签的出现意味着富媒体的发展以及支持不使用插件的情况下即可操作媒体文件,极大地提升了用户体验

  (3)Web应用标签

          <menu>命令列表

<menuitem>menu命令列表标签 FF(嵌入系统)

<command>menu标记定义一个命令按钮

<meter>状态标签(实时状态显示:气压、气温)C、O

<progress>状态标签 (任务过程:安装、加载) C、F、O

<datalist>为input标记定义一个下拉列表,配合option F、O

<details>标记定义一个元素的详细内容 ,配合dt、dd   C

  (4)其他标签

      注释标签

<ruby>标记定义注释或音标

<rp>告诉那些不支持 Ruby元素的浏览器如何去显示

 <rt> 标记定义对ruby的注释内容文本

    其他标签

<keygen>标记定义表单里一个生成的键值(加密信息传送)O、F

<mark>标记定义有标记的文本 (黄色选中状态)

<output>标记定义一些输出类型,计算表单结果配合oninput事件

<time>标记定义一个日期/时间 目前所有主流浏览器都不支持

   (5)删除的HTML标签

纯表现的元素:basefont,big,center,font, s,strike,tt,u;

对可用性产生负面影响的元素:frame,frameset,noframes;

产生混淆的元素:acronym,applet,isindex,dir

(6)重新定义的标签

     <b> 代表内联文本,通常是粗体,没有传递表示重要的意思。

     <i> 代表内联文本,通常是斜体,没有传递表示重要分意思。

     <dd> 可以同details与figure一同使用,定义包含文本,dialog也可以用

     <dt> 可以同details与figure一同使用,汇总细节,dialog也可以用

     <hr> 表示主题结束,而不是水平线,虽然显示相同

     <menu> 从新定义用户界面的菜单,配合commond或者menuitem使用

     <small> 表示小字体,例如打印注释或者法律条款

     <strong>表示重要性而不是强调符号

  (7)布局比较

       A.传统div+Css

          

       B.Html5布局

         

          
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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