2020.5.25作为一只前端程序猿的第一天

本文详细介绍前端开发的基础知识,包括HTML、CSS和JavaScript的基本用法,五大浏览器及其内核,以及web标准的好处。涵盖html标签、单标签、div与span的作用,图像、链接标签的使用,和html与css的行为标准。

一只前端程序猿的第一天

首先是一段超简单超有味道的代码:

Document 有奥力给 有指 有奥力给 有指

html
超文本标签语言包含:文本、图片、链接、音频、视频

五大浏览器and内核
Trident(IE内核)、Gecko(火狐)、webkit(苹果Safari)、Chromium/Blink(谷歌)、Presto(Opera)

web标准好处
1.让web发展前景 美好 宽广广阔 2.内容能被更广泛的设备访问 3.更容易被搜索引擎搜索 4.降低流量费用 5.提高页面速度 6.利于网站维护

结构标准:对网页元素进行整理和分类 html
样式标准:网页元素的版本、颜色、大小等外观样式 css
行为标准:网页模型的定义及交互的编写 js

html标签:作用所有的html中标签的一个根节点
head标签:存放title、meta、base、style、scirpt、link,必须要设置title
title标签:让页面拥有一个属于自己的标题
body标签:页面的主体,用于存放所有的html标签,如p、h、a、u、i、s、em、del、ins、strong、img

单标签
<标签名 />

(强制换行)


(水平线)

html标签关系
嵌套
并列 body head

字符集
Utf-8 最常用的字符集编码方式,包含全世界所有国家都需要的字符 ,还有gbk和gb2312
Gbk 包含全部中文字符

标题标签 标题文本尽量少用h1,多用于logo
段落标签

文本内容

注释:分段用
水平线标签(单标签)
在网页中显示默认样式的水平线
换行标签(单标签)
网页中强制换行

div span标签
div span没有语义,是网页布局的两个盒子
用来分割、区分网页,很多个div组成一个网页
Span 跨度、跨距、范围,行业元素

这是头部
今日价格

文本格式化标签
;文字以 粗体 显示,html推荐使用strong
;文字以 斜体 显示,html推荐使用em
;文字以加删除线方式像显示,推荐使用del
;文字以加下划线方式显示,推荐使用ins

Image图像

scr属性用于指定图像文件的路径和文件名
标记属性
属性 属性值 描述
scr URL 图像的路径
alt 文本 图像不能显示时的替换文本
title 文本 鼠标悬停时显示的内容
width 像素(XHTML不支持%页面百分比) 设置图像的宽度
height 像素(XHTML不支持%页面百分比) 设置图像的高度
border 数字 设置图像边框的宽度

链接标签
anchor 在html中创建超链接
文本或图像
target:用于指定链接页面的打开方式,self/blank:self默认值;blank在新窗口中打开
如未确定链接目标时,通常将href属性值定义为"#"(即href="#")表示暂时为一个空链接

锚点定位
通过创建锚点链接,用户能快速定位到目标内容
1、使用”a href=”#id名”链接文本/a”创建链接文本. a href=”#nb”
2、使用相应的id名标注跳转目标的位置 id = “nb”
例:文本文字

文本文字

base标签
base可以设置整体链接的打开状态,可以设置所有的都在新窗口打开,写标签中

特殊字符标签
空格符:&nbsp;
小于号:&lt;
大于号:&gt;
和号:&amp;

注释快捷键
Ctrl+?

路径(相对路径、绝对路径)
相对路径:1、图像文件和html文件位于同一文件夹
2、图像文件位于html文件的下一级文件夹
3、图像文件位于html文件的上一级文件夹,在文件名之前加“…/”,如果是上两级,则"…/…/"以此类推
绝对路径:“D:\web\img\logo.gif”或完整的网址,如“http://www.itcast.cn/images/logo.gif”

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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