<meta http-equiv>的作用

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HTML <meta> 标签

<meta> 元素可提供有关页面的元信息(meta-information),比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词。

<meta> 标签位于文档的头部,不包含任何内容。<meta> 标签的属性定义了与文档相关联的名称/值对。

 

HTTP-EQUIV类似于HTTP的头部协议,它回应给浏览器一些有用的信息,以帮助正确和精确地显示网页内容。常用的HTTP-EQUIV类型有:
1、Content-Type和Content-Language (显示字符集的设定)
说明:设定页面使用的字符集,用以说明主页制作所使用的文字已经语言,浏览器会根据此来调用相应的字符集显示page内容。
用法:<Meta http-equiv="Content-Type" Content="text/html; Charset=gb2312">
<Meta http-equiv="Content-Language" Content="zh-CN">
注意:该META标签定义了HTML页面所使用的字符集为GB2132,就是国标汉字码。如果将其中的“charset=GB2312”替换成“BIG5”,则该页面所用的字符集就是繁体中文Big5码。当你浏览一些国外的站点时,IE浏览器会提示你要正确显示该页面需要下载xx语支持。这个功能就是通过读取HTML页面META标签的Content-Type属性而得知需要使用哪种字符集显示该页面的。如果系统里没有装相应的字符集,则IE就提示下载。其他的语言也对应不同的charset,比如日文的字符集是“iso-2022-jp ”,韩文的是“ks_c_5601”。
Content-Type的Content还可以是:text/xml等文档类型;
Charset选项:ISO-8859-1(英文)、BIG5、UTF-8、SHIFT-Jis、Euc、Koi8-2、us-ascii, x-mac-roman, iso-8859-2, x-mac-ce, iso-2022-jp, x-sjis, x-euc-jp,euc-kr, iso-2022-kr, gb2312, gb_2312-80, x-euc-tw, x-cns11643-1,x-cns11643-2等字符集;Content-Language的Content还可以是:EN、FR等语言代码。


2、Refresh (刷新)
说明:让网页多长时间(秒)刷新自己,或在多长时间后让网页自动链接到其它网页。
用法:<Meta http-equiv="Refresh" Content="30">
<Meta http-equiv="Refresh" Content="5; Url=http://www.downme.com">
注意:其中的5是指停留5秒钟后自动刷新到URL网址。


3、Expires (期限)
说明:指定网页在缓存中的过期时间,一旦网页过期,必须到服务器上重新调阅。
用法:<Meta http-equiv="Expires" Content="0">
<Meta http-equiv="Expires" Content="Wed, 26 Feb 1997 08:21:57 GMT">
注意:必须使用GMT的时间格式,或直接设为0(数字表示多少时间后过期)。


4、Pragma (cach模式)
说明:禁止浏览器从本地机的缓存中调阅页面内容。
用法:<Meta http-equiv="Pragma" Content="No-cach">
注意:网页不保存在缓存中,每次访问都刷新页面。这样设定,访问者将无法脱机浏览。


5、Set-Cookie (cookie设定)
说明:浏览器访问某个页面时会将它存在缓存中,下次再次访问时就可从缓存中读取,以提高速度。当你希望访问者每次都刷新你广告的图标,或每次都刷新你的计数器,就要禁用缓存了。通常HTML文件没有必要禁用缓存,对于ASP等页面,就可以使用禁用缓存,因为每次看到的页面都是在服务器动态生成的,缓存就失去意义。如果网页过期,那么存盘的cookie将被删除。
用法:<Meta http-equiv="Set-Cookie" Content="cookievalue=xxx; expires=Wednesday,
21-Oct-98 16:14:21 GMT; path=/">


6、Window-target (显示窗口的设定)
说明:强制页面在当前窗口以独立页面显示。
用法:<Meta http-equiv="Widow-target" Content="_top">
注意:这个属性是用来防止别人在框架里调用你的页面。Content选项:_blank、_top、_self、_parent。


7、Pics-label (网页RSAC等级评定)
说明:在IE的Internet选项中有一项内容设置,可以防止浏览一些受限制的网站,而网站的限制级
别就是通过该参数来设置的。
用法:<META http-equiv="Pics-label" Contect=
"(PICS-1.1'http://www.rsac.org/ratingsv01.html'
I gen comment 'RSACi North America Sever' by 'inet@microsoft.com'
for 'http://www.microsoft.com' on '1997.06.30T14:21-0500' r(n0 s0 v0 l0))">
注意:不要将级别设置的太高。RSAC的评估系统提供了一种用来评价Web站点内容的标准。用户可以设置Microsoft Internet Explorer(IE3.0以上)来排除包含有色情和暴力内容的站点。上面这个例子中的HTML取自Microsoft的主页。代码中的(n 0 s 0 v 0 l 0)表示该站点不包含不健康内容。级别的评定是由RSAC,即美国娱乐委员会的评级机构评定的,如果你想进一步了解RSAC评估系统的等级内容,或者你需要评价自己的网站,可以访问RSAC的站点:http://www.rsac.org/。


8、Page-Enter、Page-Exit (进入与退出)
说明:这个是页面被载入和调出时的一些特效。
用法:<Meta http-equiv="Page-Enter" Content="blendTrans(Duration=0.5)">
<Meta http-equiv="Page-Exit" Content="blendTrans(Duration=0.5)">
注意:blendTrans是动态滤镜的一种,产生渐隐效果。另一种动态滤镜RevealTrans也可以用于页面进入与退出效果:
<Meta http-equiv="Page-Enter" Content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
<Meta http-equiv="Page-Exit" Content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
Duration表示滤镜特效的持续时间(单位:秒)
Transition滤镜类型。表示使用哪种特效,取值为0-23。
0 矩形缩小
1 矩形扩大
2 圆形缩小
3 圆形扩大
4 下到上刷新
5 上到下刷新
6 左到右刷新
7 右到左刷新
8 竖百叶窗
9 横百叶窗
10 错位横百叶窗
11 错位竖百叶窗
12 点扩散
13 左右到中间刷新
14 中间到左右刷新
15 中间到上下
16 上下到中间
17 右下到左上
18 右上到左下
19 左上到右下
20 左下到右上
21 横条
22 竖条
23 以上22种随机选择一种


9、MSThemeCompatible (XP主题)
说明:是否在IE中关闭 xp 的主题
用法:<Meta http-equiv="MSThemeCompatible" Content="Yes">
注意:关闭 xp 的蓝色立体按钮系统显示样式,从而和win2k 很象。


10、IE6 (页面生成器)
说明:页面生成器generator,是ie6
用法:<Meta http-equiv="IE6" Content="Generator">
注意:用什么东西做的,类似商品出厂厂商。


11、Content-Script-Type (脚本相关)
说明:这是近来W3C的规范,指明页面中脚本的类型。
用法:<Meta http-equiv="Content-Script-Type" Content="text/javascript">

12、Page-Enter、Page-Exit是页面被载入和调出时的一些特效。
用法:
<Meta http-equiv="Page-Enter" Content="blendTrans(Duration=0.5)">
<Meta http-equiv="Page-Exit" Content="blendTrans(Duration=0.5)">
注意:blendTrans是动态滤镜的一种,产生渐隐效果。
另一种动态滤镜RevealTrans也可以用于页面进入与退出效果:
<Meta http-equiv="Page-Enter" Content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
<Meta http-equiv="Page-Exit" Content="revealTrans(duration=x, transition=y)">
Duration  表示滤镜特效的持续时间(单位:秒)
Transition 滤镜类型。表示使用哪种特效,取值为0-23。
0 矩形缩小
1 矩形扩大
2 圆形缩小
3 圆形扩大
4 下到上刷新
5 上到下刷新
6 左到右刷新
7 右到左刷新
8 竖百叶窗
9 横百叶窗
10 错位横百叶窗
11 错位竖百叶窗
12 点扩散
13 左右到中间刷新
14 中间到左右刷新
15 中间到上下
16 上下到中间
17 右下到左上
18 右上到左下
19 左上到右下
20 左下到右上
21 横条
22 竖条
23 以上22种随机选择一种

当我们点击网页上的链接时,浏览器页面就会转到链接指向的新的页面,我们想在页面转换时加上过渡效果。
打开这个页面的原代码,在<head>与</head>插入代码:
<meta http-equiv="Page-Exit" content="revealTrans(Duration=3,Transition=5)">
这样这个过渡效果就完成了,很简单吧。现在我们来测试一下效果如何,打开这个页面,然后点击页面上的链接,页面在转到下一个页面的过程中,我们看到页面是从上到下慢慢的转换到第二个页面的。
我们现在再试一个效果,将那段代码换成:
<meta http-equiv="Page-Exit" content="revealTrans(Duration=1,Transition=14)">
我们看到页面是从中间向左右两端展开过渡的,而且速度上快了一点。原因在于Duration和Transition的值不同。
Duration的值为网页动态过渡的时间,单位为秒。
Transition是过渡方式,它的值为0到23,分别对应24种过渡方式。如下表:
0 盒状收缩 1 盒状放射
2 圆形收缩 3 圆形放射
4 由下往上 5 由上往下
6 从左至右 7 从右至左
8 垂直百叶窗 9 水平百叶窗
10 水平格状百叶窗 11垂直格状百叶窗
12 随意溶解 13从左右两端向中间展开
14从中间向左右两端展开 15从上下两端向中间展开
16从中间向上下两端展开 17 从右上角向

左下角展开
18 从右下角向左上角展开 19 从左上角向右下角展开
20 从左下角向右上角展开 21 水平线状展开
22 垂直线状展开 23 随机产生一种过渡方式
当Transition为23时,会随机产生0到22中的一个过渡效果。例如:
<meta http-equiv="Page-Exit" content="revealTrans(Duration=2,Transition=23)">
除了上面两个参数,还有一个http-equiv:
http-equiv="Page-Exit"的意思是指页面离开时产生效果。
它有一种写法,如:
http-equiv="Page-Enter"则是指页面进入时产生的效果。
好了,现在大家自己测试一下效果吧。
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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1、:

youngtwu的专栏 858

meta http-equiv=… 的功能介绍

1.定义语言 格式: 〈meta http-equiv=″Content-Type″ content=″text/html; charset=gb2312″〉 这是META最常见的用法,在制作网页时,在纯HTML代码下都会看到它,它起的作用是定义你网页的语言,当访客浏览你的网页时,浏览器 会自动识别并设置网页    中的语言,如果你网页设置的是GB码,而访客没有安装GB码,这时网页只会

u014771464的博客 3624

Asp.net 清除缓存

ASP.NET清除页面缓存 (1)服务端 Response.Buffer=true; Response.ExpiresAbsolute=System.DateTime.Now.AddSeconds(-1); Response.Expires=0; Respo...

ahz50086的博客 77

asp.net/html清理浏览器缓存最为简单有效方法

第一种方法:在页面加载方法里添加以下代码:            Response.Buffer = true;            Response.ExpiresAbsolute = System.DateTime.Now.AddSeconds(-1);            Response.Expires = 0;            Response.CacheControl = "...

keith_xiao的博客 2228

(META设置)JSP页面缓存技术--浏览器缓存

一、概述 缓存的思想可以应用在软件分层的各个层面。它是一种内部机制,对外界而言,是不可感知的。 数据库本身有缓存,持久层也可以缓存。(比如:hibernate,还分1级和2级缓存) 业务层也可以有缓存(但一般来说,这是一个过程域,不会设缓存)。 表现层/数据服务层(传统web的表现层)也可以设置缓存(jsp cache 就是这一层,实现在ap...

小头猪 1057

关于<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html:charset=UTF-8">

meta是html的元标签,其中包含了对应html的相关信息,客户端浏览器或服务端程序都会根据这些信息进行处理.我们以<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html:charset=UTF-8">为例子来说明:http类型:这个网页是表现内容用的content(内容类型):这个网页的格式是文本的charset(编码):这个网页的编码...

weixin_30668887的博客 1067

html meta 之 http-equiv

HTTP-EQUIV类似于HTTP的头部协议,它回应给浏览器一些有用的信息,以帮助正确和精确地显示网页内容。常用的HTTP-EQUIV类型有: 1、Content-Type和Content-Language (显示字符集的设定)   说明:设定页面使用的字符集,用以说明主页制作所使用的文字已经语言,浏览器会根据此来调用相应的字符集显示page内容。   用法:<Meta http-e...

weixin_33827965的博客 271

meta http-equiv 属性 详解

转自 http://kinglyhum.iteye.com/blog/827807 http-equiv 属性提供了content属性的信息/值的 HTTP 头。 http-equiv 属性可用于模拟一个 HTTP 响应头。 引用 meat标签的http-equiv属性语法格式是:<meta http-equiv="参数" content="参数变量值"> ;其中http-equ...

Zmgtt的博客 1万+

Meta http-equiv属性详解

** 关于Meta http-equiv属性详解 ** http-equiv顾名思义,相当于http的文件头作用,它可以向浏览器传回一些有用的信息,以帮助正确和精确地显示网页内容,与之对应的属性值为content,content中的内容其实就是各个参数的变量值。 引用 meat标签的http-equiv属性语法格式是:<meta http-equiv=“参数” content="参数变量值"> ;其中http-equiv属性主要有以下几种参数: 1、Expires(期限) 说明:可以用于设定网页的到期时间。

小鄧同学的博客 1362

HTML:学习笔记之meta标签详解

学习笔记之meta标签详解

KaiSarH 1279
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V再见诺丁山
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