Goole Font API

本文介绍如何利用GoogleFontAPI将高质量的开源字体整合到网页中,包括简单的步骤和实例演示。

目前 Google Labs 开放了 Google Font API,把 Open Source Font 做了个集合。The Google Font Directory提供了使用Google Font API可以包括在你的页面中使用的高质量Web字体。Google Font API的好处包括:

  • 可以在高质量的开源字体中去选择
  • 可以工作在大多数浏览器上
  • 相当容易使用

应用一个字体是很简单的:仅仅只需加入一个特需的样式表链接到你的Web页面中,尔后在CSS样式中使用该字体。

下面是一个例子:

<html>
  <head>
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://fonts.googleapis.com/css?family=Tangerine">
    <style>
      body {
        font-family: 'Tangerine', serif;
        font-size: 48px;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>Making the Web Beautiful!</h1>
  </body>
</html>

在浏览器中运行试试看会有什么样的效果。

开始简单使用Google Font API仅仅只需两步:

  1. Add a stylesheet link to request the desired web font(s):
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="http://fonts.googleapis.com/css?family=Font+Name">
  2. Style an element with the requested web font, either in a stylesheet: 
    CSS selector {
      font-family: 'Font Name', serif;
    }
    or with an inline style on the element itself: 
    <div style="font-family: 'Font Name', serif;">Your text</div>

关于Google Font API的一些高级用法和使用时要注意的细节可参考官方文档,这里就不多说了。

 

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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