理解HTML语义化

1、什么是HTML语义化?

        根据内容的结构化(内容语义化),选择合适的标签(代码语义化)便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时让浏览器的爬虫和机器很好地解析。

2、为什么要语义化?

  • 为了在没有CSS的情况下,页面也能呈现出很好地内容结构、代码结构:为了裸奔时好看;
  • 用户体验:例如title、alt用于解释名词或解释图片信息、label标签的活用;
  • 有利于SEO:和搜索引擎建立良好沟通,有助于爬虫抓取更多的有效信息爬虫依赖于标签来确定上下文和各个关键字的权重;
  • 方便其他设备解析(如屏幕阅读器、盲人阅读器、移动设备)以意义的方式来渲染网页;
  • 便于团队开发和维护,语义化更具可读性,是下一步吧网页的重要动向,遵循W3C标准的团队都遵循这个标准,可以减少差异化。

3、写HTML代码时应注意什么?

  • 尽可能少的使用无语义的标签div和span;
  • 在语义不明显时,既可以使用div或者p时,尽量用p, 因为p在默认情况下有上下间距,对兼容特殊终端有利;
  • 不要使用纯样式标签,如:b、font、u等,改用css设置。
  • 需要强调的文本,可以包含在strong或者em标签中(浏览器预设样式,能用CSS指定就不用他们),strong默认样式是加粗(不要用b),em是斜体(不用i);
  • 使用表格时,标题要用caption,表头用thead,主体部分用tbody包围,尾部用tfoot包围。表头和一般单元格要区分开,表头用th,单元格用td;
  • 表单域要用fieldset标签包起来,并用legend标签说明表单的用途;
  • 每个input标签对应的说明文本都需要使用label标签,并且通过为input设置id属性,在lable标签中设置for=someld来让说明文本和相对应的input关联起来。

原文地址:https://www.cnblogs.com/freeyiyi1993/p/3615179.html

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并升能源利用效率。文中还及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,升科研效率与模型精度。
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