DOCTYPE的作用和用法

DOCTYPE的作用和用法

<!DOCTYPE> 声明帮助浏览器正确地显示网页

提示:请始终向 HTML 文档添加 <!DOCTYPE> 声明,这样浏览器才能获知文档类型。

1.作用:

声明文档的解析类型(document.compatMode),避免浏览器的怪异模式。

document.compatMode:

BackCompat:怪异模式,浏览器使用自己的怪异模式解析渲染页面。

CSS1Compat:标准模式,浏览器使用W3C的标准解析渲染页面。

这个属性会被浏览器识别并使用,但是如果你的页面没有DOCTYPE的声明,那么compatMode默认就是BackCompat

这也就是恶魔的开始 -- 浏览器按照自己的方式解析渲染页面,那么,在不同的浏览器就会显示不同的样式。

如果你的页面添加了<!DOCTYPE html>那么,那么就等同于开启了标准模式

那么浏览器就得老老实实的按照W3C的标准解析渲染页面,这样一来,你的页面在所有的浏览器里显示的就都是一个样子了。(借鉴自https://www.cnblogs.com/baby-zhude/p/4191596.html

 

2.使用:

<!DOCTYPE> 声明不是 HTML 标签;它是指示 web 浏览器关于页面使用哪个 HTML 版本进行编写的指令。

在 HTML 4.01 中,<!DOCTYPE> 声明引用 DTD,因为 HTML 4.01 基于 SGML。DTD 规定了标记语言的规则,这样浏览器才能正确地呈现内容。

HTML5 不基于 SGML,所以不需要引用 DTD。

在 HTML 4.01 中有三种 <!DOCTYPE> 声明。在 HTML5 中只有一种:<!DOCTYPE html>

<!DOCTYPE> 声明没有结束标签。

<!DOCTYPE> 声明对大小写不敏感。

HTML 4.01 Strict

该 DTD 包含所有 HTML 元素和属性,但不包括展示性的和弃用的元素(比如 font)。不允许框架集(Framesets)。

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd">

HTML 4.01 Transitional

该 DTD 包含所有 HTML 元素和属性,包括展示性的和弃用的元素(比如 font)。不允许框架集(Framesets)。

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"
"http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">

HTML 4.01 Frameset

该 DTD 等同于 HTML 4.01 Transitional,但允许框架集内容。

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Frameset//EN"
"http://www.w3.org/TR/html4/frameset.dtd">

(选择性截取自w3c官方文档)

 

实战总结:

必须要加<!DOCTYPE>声明,有时候不加才可以正常显示网页是因为你的代码不符合规范,H5就严格按照H5的代码规范来写,就不会有问题,很多是因为缺少部分属性,例如没有指定css中容器尺寸等等。

                                 

                                                                                                                                                                          作者:scp

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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