HTML 5 音频

本文详细介绍了HTML5中用于播放音频的标准方法,包括不同浏览器支持的音频格式、如何使用audio标签及其属性,如autoplay、controls等,以实现跨平台的音频播放功能。
HTML5 提供了播放音频的标准。
Web 上的音频
直到现在,仍然不存在一项旨在网页上播放音频的标准。

今天,大多数音频是通过插件(比如 Flash)来播放的。然而,并非所有浏览器都拥有同样的插件。

HTML5 规定了一种通过 audio 元素来包含音频的标准方法。

audio 元素能够播放声音文件或者音频流。
视频格式
当前,audio 元素支持三种音频格式:

  Internet Explorer Firefox 3.5 Opera 10.5 Chrome 3.0 Safari 3.0 
Ogg Vorbis   X X X   
MP3       X X 
Wav   X X   X 
如何工作
如需在 HTML5 中播放音频,您所有需要的是:

< audio  src ="song.ogg"  controls ="controls" >
</ audio >
control 属性供添加播放、暂停和音量控件。

< audio >  与  </ audio >  之间插入的内容是供不支持 audio 元素的浏览器显示的:

实例
< audio  src ="song.ogg"  controls ="controls" >
Your browser does not support the audio tag.
</ audio >


上面的例子使用一个 Ogg 文件,适用于Firefox、Opera 以及 Chrome 浏览器。

要确保适用于 Safari 浏览器,音频文件必须是 MP3 或 Wav 类型。

audio 元素允许多个 source 元素。source 元素可以链接不同的音频文件。浏览器将使用第一个可识别的格式:

实例
< audio  controls ="controls" >
  
< source  src ="song.ogg"  type ="audio/ogg" >
  
< source  src ="song.mp3"  type ="audio/mpeg" >
Your browser does not support the audio tag.
</ audio >
Internet Explorer
Internet Explorer 8 不支持 audio 元素。在 IE 9 中,将提供对 audio 元素的支持。
< audio >  标签的属性
属性 值 描述 
autoplay autoplay 如果出现该属性,则音频在就绪后马上播放。 
controls controls 如果出现该属性,则向用户显示控件,比如播放按钮。 
preload preload 如果出现该属性,则音频在页面加载时进行加载,并预备播放。

如果使用 "autoplay",则忽略该属性。
 
src url 要播放的音频的 URL。 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/s7mmersupport/archive/2010/06/13/1757461.html

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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