XHTML学习笔记（一）

最新推荐文章于 2024-06-19 22:36:37 发布

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XHTML是一种更严格、更纯净的HTML版本，作为XML的一种应用被重新定义。它与HTML4.01几乎相同，但目标是逐步取代HTML。所有现代浏览器都支持XHTML。

XHTML 是什么？

XHTML 指可扩展超文本标签语言（EXtensible HyperText Markup Language）。
XHTML 的目标是取代 HTML。
XHTML 与 HTML 4.01 几乎是相同的。
XHTML 是更严格更纯净的 HTML 版本。
XHTML 是作为一种 XML 应用被重新定义的 HTML。
XHTML 是一个 W3C 标准。

XHTML 是一个 W3C 标准

XHTML 于2000年的1月26日成为 W3C 标准。

W3C 将 XHTML 定义为最新的HTML版本。XHTML 将逐渐取代 HTML。

所有新的浏览器都支持 XHTML

XHTML 与 HTML 4.01 兼容。

所有新的浏览器都支持 XHTML。

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hanq2016的博客

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web前端笔记，持续更新，非常完整

css网站布局实录学习笔记第二部分XHTML与CSS基础

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第二章 XHTML与CSS基础 2.1 XHTML基础 XHTML是网页代码的核心内容，标准XHTML代码如下：复制代码代码如下:<!DOCTYPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN” “<a>...

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HTML学习笔记之XHTML（十一）

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Pennyswh的博客

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XHTML学习笔记——XHTML基础

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SpringBoot学习笔记

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05-19

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SpringBoot学习笔记

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Late_whale的博客作者：代码搬运工老李的二师兄

03-24

673

文章目录XHTML 简介XHTML 引入目的XHTML和HTML 间的差异XHTML 语法XHTML DTDXHTML 验证XHTML 模块 XHTML 简介 XHTML 是更严谨更纯净的 HTML 版本 XHTML 是可扩展超文本标签语言(EXtensible HyperText Markup Language) XHTML 是作为一种 XML 应用被重新定义的 HTML XHTML 是一...

Markdown学习笔记

weixin_50004501的博客

06-19

1234

在Markdown编辑中使用LaTex公式编辑，LaTeX是一种基于ΤΕΧ的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在20世纪80年代初期开发，利用这种格式，即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由TeX所提供的强大功能，能在几天，甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。”，选择“复制图片到。完成上述设置后，在Typora粘贴图片时，图片会自动保存在相应的文件夹中，当图片被修改后，自动保存的图片仍然存在，此时需要手动删除文件夹中多余的图片文件。

xhtml学习笔记

qwezhaohaihong

05-20

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此html中的属性是xhtml中特有的，它表示改xhtml中的语言应该使用哪些（html有许多不同的规范）html规范以及html的扩展功能<html xlns=“http://www.w3.org/1999/xhtml” xlns:h=“http://java.sun.com/jsf/html" xlns:f=“http://java.sun.com/j...

图解HTTP学习笔记

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5437

DIGEST 认证同样使用质询 / 响应的方式所谓质询响应方式是指，一开始一方会先发送认证要求给另一方，接着使用从另一方那接收到的质询码计算生成响应码。最后将响应码返回给对方进行认证的方式。DIGEST 认证提供防止密码被窃听的保护机制，但并不存在防止用户伪装的保护机制。SSL。

python网络编程学习笔记(七)：HTML和XHTML解析(HTMLParser、BeautifulSoup)

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在Python的网络编程中，解析HTML和XHTML文档是一项重要的任务，这有助于提取网页上的有用信息。本篇学习笔记主要探讨了如何利用Python内置的`HTMLParser`库进行基础的HTML解析，以及如何处理HTML实体问题。下面我们...

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电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）

最新发布

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。

这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip

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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比

12-22

本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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12-22

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