HTML学习笔记之--HTML主体的常用设置

本文介绍如何使用HTML设置网页背景色及背景图片,并演示了不同属性的应用,如bgcolor和background,还包括了如何设置背景图片的位置及重复方式。

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       主体,及HTML结构中的<body><body/>部分,这部分内容直接显示在页面中

  • 设置网页的背景色

        通过bgcolor属性可设置网页的整体背景色           

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>主题背景设置</title>
</head>
<body bgcolor="blue">

</body>
</html>
    代码中的页面背景色采用的blue(#0000ff)蓝色,可根据需要调整。(本人使用IntelliJ IDEA 14.1.5,直接可以选择颜色,也可输入颜色的英文或RGB值或16进制表示)。
  • 设置网页的背景图片

        通过background属性可以设置背景图片

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>主体背景图片设置</title>
</head>
<body background="test.bmp">

</body>
</html>
    背景图片路径采用相对文档路径,test.bmp位于该html文件同一级目录下,默认情况为水平方向和垂直方向重复。
    如果要对背景图片有更多的设置,可以使用style属性:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>主体背景图片位置设置</title>
</head>
<body style="background: url(test.bmp) center no-repeat;">

</body>
</html>
    no-repeat代表不产生任何重复。

  • 页面的整体边距

    利用topmargin和leftmargin设置顶边距和左边距。

   上述<body>的属性建议用样式取代


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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