【前端】HTML

【前端】-初始前端以及html的学习 关于HTML知识点的详解,还有综合案例 阅读详情

闲来无事,学学前端HTML

本文转载自优快云-Sharry洗手溢-参考博文

1. 前言

前端是几乎每个程序员学习过程中的必经之路。目前常见的前端技术有:
DOM:文档对象模型,定义访问和操作HTML的标准;

HTML、CSS、JAVAScript: 分别为超文本标记语言、样式、脚本语言,这3者通常被称为“前端三剑客”;

Vue: 渐进式JAVAScript框架;

Bootstrap: 基于HTML 、Css 、JAVAScript 的前端框架;

…等等等等等

本篇将基于Sharry个人学习过程中做的笔记、总结,再一次对Html、CSS和JAVAScript进行学习、记录,于个人而言,温故知新。当然也希望对读者也有多少帮助。

2. HTML超文本标记语言

2.1 背景

HTML是一种超文本标记语言,主要负责静态网页。

超文本标记语言:一种标记语言。一种数据组织方式,组织包括图片、音频等数据在内的各种数据。可以被浏览器解释、读取。

静态网页:没有数据交互的网页。

严格的定义和较全面的背景,通过百度、教科书等方式可查。这里不再赘述。

2.2 常用编辑工具

(1)Hbuilder:相对流行的前端编辑工具
链接:Hbuilder下载地址

(2)VSCode:比较全能的编辑工具,除了HTML等前端,还能通过插件的配置拥有使用JAVA、Python、C++等高级开发语言的开发能力。
链接:VSCode下载地址

(3)IDEA、Eclipse等:
这些常用IDE其实也是可以进行前端页面的编辑,还挺方便。鉴于这些IDE应该是大家常用的,此处就不提供下载链接了。

2.3 来写第一个HelloWorld吧

程序员的第一句代码都是HelloWorld,如果是初学者,就跟着来一遍吧:

    <!DOCTYPE html>
    <!--文档声明:声明这是一个HTML文档-->
    <!--HTML的注释都是用这种形式,同学们记下来咯-->
    <html>
    	<!--html 标签,包裹着<head>、<body>标签-->
        <head> 
            <!--头部标的作用为:<head> 标签用于定义文档的头部。
              <base>, <link>, <meta>, <script>, <style>, 以及 <title>
              <title> 定义文档的标题,它是 head 部分中唯一必需的元素。-->
            <meta charset =" utf-8"/>
            <!--meta用于设置编码格式-->
            <!--title 标签 用于设置该网页的标题,是唯一必需的元素-->
            <title>Hello world</title>
        </head>
        <body>
        <!--body 里的内容主要是给用户呈现的内容,如表格、图片等-->
            Hello world!
        </body>
    </html>
    <!--注意,HTML标签都是成双成对的,部分可自闭的标签可表示为<[属性] 标签名/>-->

编辑完上述代码,我们不难发现,如果要让上述代码在浏览器运行,就要保证该文件的后缀为.html或.htm,即HTML文件。

2.4 必备标签、属性

一个完整的HTML文件,最好按照上面HelloWorld的例子,拥有html、head、body等标签,其中head标签里还需注意title这个唯一必须的元素。无论哪个标签,都要注意标签的成双成对。至于自闭的标签,相当于它一个标签就是一双。

其实HTML有一定的容错率,细心的同学发现,如果删去一些标签,甚至是head等标签,将该HTML文件用浏览器运行,依然能显示一些信息。只不过,这样HTML文件就不完整了,十分不建议这么做。我们还是要保证HTML的完整性,并尽量严格地按照格式撸代码。许多标签都会有一些必备的属性,因标签而异,我们需要正确填写属性,否则内容很可能显示不正确。当然,由于标签,属性众多,我们了解和学习其中常用的即可。

至于属性是什么呢,属性是位于标签内部的,分为属性名和属性值,不同的标签有不同的属性,实现不一样的效果。从下面的例子可以先看看属性的位置:

<img src="beautifulGirl.jpg" alt="No picture" width="314" height="159">
<!--通过观察我们不难发现,属性名一般见名知意,格式一般为属性名=“属性值”-->
<!--属性是在标签内部,是被尖括号包裹的-->

2.5 常用标签

这是本节的重点,我们学习HTML的目标就是尽可能了解HTML的常用标签,尽可能会用。
常用的标签大多作用于body内。

2.5.1 标题标签

<h1>标题标签</h1>
<h2>总共有6个等级</h2>
<h3>h1~h6 字体越来越小</h3>
<h4>不信你试试</h4>

2.5.2 分割线、段落

<h1>段落与分割线</h1>
	<hr />
	<p>上面的是分割线</p>
	<p>这是段落1</p>
	<hr />
	<p>这是段落2</p>

通过上述例子,我们可以认识到一个自闭标签:分割线hr

2.5.3 链接

链接就是可以点开,跳转至另一个网页,下面综合标题标签、分割线、段落等,举个例子:

<!DOCTYPE html>
    <!--文档声明:声明这是一个HTML文档-->
    <html>
        <head> 
            <meta charset =" utf-8"/>
            <title>Hello world</title>
        </head>
        <body>
           <h1>标题标签</h1>
           <p>这是段落1</p>
	       <hr />
	       <a href="https://www.baidu.com/" target="_blank">百度一下</a>
	       <p>这是段落2</p>
        </body>
    </html>

主要属性的简单介绍:
href属性:链接地址;
target属性:链接跳转方式:此处的blank表示在新标签页打开;

2.5.4 图片

<img src="beautifulGirl.jpg" alt="No picture" width="314" height="159">

图片标签中最重要的属性是src,指定要显示哪张图片;alt属性是当图片不能正常显示时,返回的替换文本。

2.5.5 表格

表格由table标签定义,table标签内由tr标签控制行,td标签控制列。因为描述的是一行内有多少列,所以通常由tr包裹td。表格头由th标签描述,如果要严格一些,就需要分清表格头和列。但实际的使用体验中,th其实和td效果差不多,同志们视情况使用即可。

<table border="9">
<!--table标签定义表格,border属性是指表格的边宽,数值越大越宽,去试试!-->
  <tr>
  <!--tr定义一行-->
    <th>这是一个表格头</th>
    <th>一个表格头最好对应一列</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>这是一列</td>
    <td>这是另一列</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>第二行的第一列</td>
    <td>第二行另一列</td>
    <!--不嫌丑的话,放开此注释的内容人看看效果
     <td>第二行第三列</td>
    -->
  </tr>
 
</table>

2.5.6 列表

既然有表格,当然就会有列表。理论上,只取表格的一列,也是一个列表,仅用表格标签当然可以做出一个列表。但这里介绍的是专门制作列表的标签。所描述的列表分为有序列表和无序列表。所谓有序列表就是有序号的列表,无序列表就是没有序号的列表。

<ul>
  <li>ul标签表示无序列表</li>
  <li>列表的内容由li标签包裹</li>
  <li>列表内容......</li>
  <li>列表内容......</li>
</ul>

<ol>
  <li>ol标签表示有序列表</li>
  <li>默认序号从1开始</li>
  <li>第三列,看看效果</li>
</ol>

<ol start="5">
  <li>start属性表示从第几开始</li>
  <li>运行试试!</li>
  <li>改start的属性值试试!</li>
</ol>

2.5.7 表单

前面的表格、列表,主要描述的是提供给用户浏览的表格和列表,用户并不能直接在里面填写数据。这里介绍的表单就是提供给用户填写的表格或列表。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head> 
<meta charset="utf-8"> 
<title>列表、表格、表单综合</title> 
</head>
<body>
<!--我们用一个小案例来示例-->
<from>
    <h1>注册</h1>
	姓名: <input type="text" name="name" value="输入姓名"> <br>
	                           <!--这里br是换行标签-->
    密码: <input type="password" name="password"> <br>
    确认密码:<input type="password" name="password">
</from>

<ol>
    <p>请选择业务</p>
    <from>
    <li>
       业务1<input type="checkbox" name="service">
    </li>
    <li>
       业务2<input type="checkbox" name="service"/>
    </li>
    </from>
</ol>
 
<table border="5">
	<tr>
	   <td>
		  性别:男 <input type = "radio" name = "sex"><br>
		</td>
		<td>
		   女<input type = "radio" name = "sex"><br>
		</td>
	</tr>
	
	<tr>
	   <td>
		  同意协议一<input type = "checkbox" name = "agree"><br>
		</td>
		<td>
		  同意协议二<input type = "checkbox" name = "agree"><br>
		</td>
	</tr>
	<tr>
		<td>
	      <form name="input" action="输入页面,表单数据提交到该页面" method="get">
          输入密码点击提交 <input type="passowrd" name="password">
          <input type="submit" value="请提交">
         </form>
		</td>	
	</tr>
</table>
</body>
</html>

我们通过该例子来详细说明一下表单:

表单由from标签描述,input标签为输入标签。

从例子中我们不难发现:form标签有name、action、method等属性。name属性主要描述该表单的名字,action是表单的数据将要提交到的页面,method主要描述提交请求的方式:我们从基础知识可得知:http基本请求主要有get、post两种方式。

input标签的属性有很多:type属性主要描述的是输入方式,例子中的radio表示单选框、checkbox是复选框、text是文本,passowrd是密码、submit是提交按钮等等;name属性是这个imput的名字,value则提示该input的提示信息。

我们从例子中不光能学习到基本的表单标签、属性的作用,还能发现html标签里其实是可以嵌套标签,以实现不同的效果。另外,input、br等标签虽然是单个出现,但其实是省略了自闭的斜杠,其实是自闭标签。

表单标签里的其余属性以及其余属性值的作用,篇幅有限,留给读者参考其余教程拓展。

2.5.8 区块

我们在练习上面html标签的过程中,难免会发现有时各种标签揉在一起,有点小乱,不太好看,而且上面的例子运行出来都是默认显示在浏览器的最左边。那么有没有方法把内容分块,并且可以设置该块的位置呢?显然是有:div标签与span标签

<!--示例-->
<div>
div的内容独占一行,欢迎尝试
</div>
<div>
下一行div
</div>
<div align="center">
align属性可定义div内的内容是居中显示,还是左、右,默认最左,center居中,right是最右
</div>

<span>
span标签也可以用于分块
</span>
<span>
span的内容如果要换行要手动换行
</span>
<!--多去试试!-->

2.5.9 多媒体:音频、视频

这块了解一下即可。不算太常用。

<video width="宽,自己视情况定义值" height="高" controls>
  <source src="<!--视频路径-->" type="video/<!--Mp4等支持的格式-->">
  <!--示例,大家的文件名、路径等都不一致,大家视各自路径等情况尝试-->
</video>
<audio controls>
  <source src="<!--音频路径-->" type="audio/<!--音频格式-->">
</audio>  

2.6 小结

HTML的标签众多,这里只介绍了最常用,适合入门或巩固的一些标签和属性。更多的标签、属性,需要使用的时候再去慢慢查询即可。到这里,大家对HTML的入门或者复习巩固就差不多了。在这之后,我们要在HTML的基础上进行CSS样式的学习。

2.7 拓展与思考

细心的同学不难发现,我们在J2EE开发过程中,常用到xml文件,且这些xml多用于配置。xml与html长得很像,名字都带ml,而且都是以一个个标签的形式组成的。那么xml与html的异同是什么呢?

Html 与 Xml异同:https://m.w3cschool.cn/article/13516817.html

3. 参考教程链接

链接:W3School
链接:菜鸟教程

前端——HTML 1.前端三门技术 学习Web前端技术需要掌握三门基本技术:HTML,CSS,JavaScript: HTML:HTML是网页内容的载体。内容就是网页制作者放在页面上想要用户浏览的信息,可以包含文件、图片、视频等 CSS:CSS样式是表现,就像网页的外衣比字体、颜色变化等 JavaScript:JavaScript用来实现网页上的特效效果。比如鼠标滑过弹出下拉菜单、鼠标滑过北京颜色改变等 使用工... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

【FCC前端教程】28关学会HTML与HTML5基础

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1.web前端简介 web前端开发是从网页制作演变而来,名称上有很明显的时代特征。在互联网的演化进程中,网页制作是Web1.0时代的产物,早期网站主要内容都是静态,以图片和文字为主,用户使用网站的行为也以浏览为主。随着互联网技术的发展和HTML5、CSS3的应用,现代网页更加美观,交互效果显著,功能更加强大。 2.HTML HTML 指的是超文本标记语言,HTML 不是一种编程语言,而是一种标记语言 ,标记语言是一套标记标签 ,HTML 使用标记标签来描述网页。 3.HTML基本结构 一个.

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需要注意的是,HTML主要用于定义网页的结构和含义,而网页的样式则由CSS(层叠样式表,Cascading Style Sheets)负责。加入前端社区,如Stack Overflow、GitHub、SegmentFault等,与其他开发者交流经验、提问和解答,提高自己的技术水平。选择适合项目的框架,了解其原理和使用方法。可以使用HTML和CSS构建出丰富的界面元素,如按钮、表单、菜单等,以便与用户进行交互。使用HTML、CSS和JavaScript,可以创建丰富的动画和特效,以提高用户体验。

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Html、CSS和JavaScript是传统前端开发必须掌握的内容,其中JavaScript是一个学习的重点,也是一个学习的难点。什么是前端?前端即网站前台部分,运行在PC端、移动端等浏览器上展现给用户浏览的网页。前端技术一般分为前端设计和前端开发,前端设计一般可以理解为网站的视觉设计,前端开发则是网站的前台代码实现,包括基本的HTML和CSS以及JavaScript。广义前端:用户可以直接看见并...

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CoderSharry
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