用户体验至上——Web客户端

本文为Web客户端开发新手提供了一篇简洁明了的入门教程,涵盖Web客户端的基本概念、工作原理、代码编写及核心技术。从HTML、CSS、JavaScript到post和get方法,带你快速了解并掌握Web客户端的基础知识。

现如今,人类社会早已进入信息科技时代,并随着计算机技术的超高速发展,Web客户端的开发在动态页面技术层面上几乎已经可以实现目前所有传统CS客户端的功能。由此可相信在未来,Web客户端的发展将会更加全面、完备、多元。小编在此对Web客户端给大家做个简单概述。希望对各位看官有所帮助。


一、介绍


Web客户端是在浏览器中应用,基于Web的动态客户端软件。学习Web客户端的编写,实现要知道代码所需的编程语言,包括HTML语言,CSS,JSP,javaScript,XML等。


二、Web客户端的工作原理


客户端的工作原理是从B/S结构中打开一个用户界面,以此手机用户输入的数据,并将其发送到服务器。


三、Web客户端的代码


Web客户端的代码,常用HTML、JavaSpript、CSS等语言编写,用于收集用户数据的界面,以此解释来自服务器的指示。

HTML实现网页的静态页面,格式清晰,结构严谨,语义丰富,具有良好的可维护性和灵活的可扩展性。其常用的属性标记有<table></table>、<br/>、<p></p>、<title></title>等。

JavaScript是用于客户端的脚本语言,包含在HTML中,给THML网页增加动态功能。并与HTML标识相结合,构成一个功能强大的Internet网上编程语言。

CSS一般可用来美化页面。CSS可以通过Style属性以及利用@import与HTML相结合,使Web客户端的开发更加完备和方便。它的常用属性有:color、font-family、font-size、text-align等。


四、Web客户端基本技术


post和get是客户端向服务器传输数据的两个方法。

post是向服务器传送数据,而数据放置在HTML的 header内提交。

而get 是从服务器上获取数据,在Web客户端,get方式在通过url提交数据。


小结:这就是Web客户端的入门知识,各位大大可完全忽略本文,小编只希望此文能对对Web感兴趣又一无所知的朋友能有所帮助。谢谢大家赏脸!


注:本文原发于麦子学院,转载请注明出处。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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