html基础标签 回顾一

1<br>标签换行,空行

2<hr>就是一条水平线

<b>加粗文本</b><br><br>
  <i>斜体文本</i><br><br>
<code>电脑自动输出</code><br><br>
这是 <sub> 下标</sub> 和 <sup> 上标</sup>


4  <a href="http://www.runoob.com/" target="_blank">访问菜鸟教程!</a>


5<p>创建图片链接:
<a href="http://www.runoob.com/html/html-tutorial.html">
<img src="smiley.gif" alt="HTML 教程" width="32" height="32"></a></p>

其中alt是图片不显示的时候,替代图片的问题,一般都要加上


6head 

1里的<base>base元素指定当前页面中所有链接的基础路径。

比如设置:<base target=_blank>

当前页面指向的链接在打开的时候都会以打开新tab为显示方式

2link <llink ref="style/sheet" type="style/css" href="xxx.css">

3<style type="text/css">

body{background:yellow};

</style>

4<meta>浏览器关键字搜索

<meta name="xxx",content="xxx网站">

5

css

1

  • 内联样式- 在HTML元素中使用"style" 属性
  • 内部样式表 -在HTML文档头部 <head> 区域使用<style> 元素 来包含CSS
  • 外部引用 - 使用外部 CSS 文件
  • 2<body style="background-color:yellow;">





MATLAB代码实现了个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归化:使用mapminmax将输入和输出归化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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