W3C XHTML 活动

W3C XHTML 活动

引言

W3C(World Wide Web Consortium,万维网联盟)是全球互联网领域最具权威性的国际性组织,致力于推动网络技术的发展和标准化。XHTML(eXtensible HyperText Markup Language,可扩展超文本标记语言)作为W3C推出的新一代标记语言,旨在提供更加严格、规范和可扩展的网页设计标准。本文将围绕W3C XHTML活动展开,详细介绍其背景、目标、内容及影响。

背景

随着互联网的飞速发展,网页设计和开发技术也在不断演进。在HTML(HyperText Markup Language,超文本标记语言)的基础上,W3C于1999年发布了XHTML 1.0规范,旨在统一网页设计语言,提高网页的兼容性和可访问性。随后,W3C不断对XHTML进行优化和更新,推出了XHTML 1.1、XHTML 2.0等版本。

目标

W3C XHTML活动的目标是:

  1. 推广XHTML标准,提高网页开发者的技术水平。
  2. 促进网页设计领域的规范化,提高网页质量。
  3. 保障网络资源的互操作性,提升用户体验。
  4. 为网络技术的未来发展奠定基础。

内容

1. XHTML规范培训

W3C定期举办XHTML规范培训,邀请行业专家分享XHTML技术知识,帮助开发者掌握XHTML标准。培训内容涵盖XHTML语法、布局、样式、脚本等方面,旨在提高开发者的技能水平。

2. XHTML标准制定

W3C不断对XHTML进行优化和更新,制定了一系列XHTML规范。这些规范包括:

  • XHTML 1.0:支持所有HTML功能,强调严格性和兼容性。
  • XHTML 1.1:在1.0的基础上,简化了语法,提高了可读性。
  • XHTML 2.0:引入了更多新特性,如语义化标签、可扩展样式表等,但未得到广泛支持。

3. XHTML相关技术研讨

W3C定期举

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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