frameset

本文介绍了HTML中的FRAMESET元素,它是用于组织多个框架和嵌套框架集的容器。文章详细解释了FRAMESET及其子元素FRAME的属性,如COLS、ROWS等,并通过示例展示了如何使用这些属性来定义页面布局。
类别
  HTML之中的元素之一。
作用
  其作用是指定一个框架集,用于组织多个框架和嵌套框架集。
  FRAMESET 元素是 FRAME 元素的容器。HTML 文档可包含 FRAMESET 元素或 BODY 元素之一,而不能同时包含两者。
  如果用户在框架中打开了 Web 文件夹后单击了 Web 文件夹中的内容,那么被单击的文件或文件夹将取代整个窗口。例如,假设页面包含两个框架,一个框架指向 http://www.microsoft.com 第二个框架指向网络驱动器。如果用户单击第二个框架中的文件或文件夹,该框架将活动整个窗口的控制,包括第一个框架。对于浏览器不能处理的文件类型,如 *.txt 文件,将会打开对应的应用程序窗口。
  尽管 Web 文件夹是文件系统层次的一部分,但是该技术并不总是表示文件系统中的实际内容。一个典型的例子就是网络邻居。
使用范围
  此元素在 Microsoft® Internet Explorer 3.0 的 HTML 中可用,在 Internet Explorer 4.0 的脚本中可用。
编辑本段示例
  下面的例子使用了 FRAMESET 元素来定义页面中的三列矩形。
  <FRAMESET COLS="25%, 50%, *">
  <FRAME SRC="contents.htm">
  <FRAME SRC="info.htm">
  <FRAME SCROLLING="NO" SRC="graphic.htm">
  </FRAMESET>
  COLS="25%,* "
  垂直切割画面(如分左右两个画面),接受整数值、百分数, * 则代表占用馀下空 间。数值的个数代表分成的视窗数目且以逗号分隔。例如 COLS="30,* ,50%" 可以切成三个视窗,第一个视窗是 30 pixels 的宽度,为一绝对分割,第二个视窗是当分配完第一及第三个视窗后剩下的空间,第三个视窗则占整个画面的 50% 宽度为一相对分割。您可自己调整数字。
  ROWS="120,* "
  就是横向切割,将画面上下分开,数值设定同上。唯 COLS 与 ROWS 两参数尽量不要同在一个 <FRAMESET> 标记中,因 Netacape 偶然不能显示这类形的框架,尽量采用多重分割。
  <FRAME> 参数设定:
  例子:<frame name="top" src="info.html" marginwidth="5" marginheight="5" scrolling="Auto" frameborder="0" noresize framespacing="6" bordercolor="#0000FF">
  name="top"
  设定这个框窗的名称,这样才能指定框架来作连结,必须但任意命名。
  src="info.html"
  设定此框窗中要显示的网页档案名称,每个框窗一定要对应着一个网页档案。你可使用绝对路径或相对路径,有关此两者详见於【连结进阶】。
  marginwidth=5
  表示框架宽度部份边缘所保留的空间。
  marginhight=5
  表示框架高度部份边缘所保留的空间。
  scrolling="Auto"
  设定是否要显示卷轴,YES 表示要显示卷轴,NO 表示无论如何都不要显示, AUTO是视情况显示。
  frameborder=0
  设定框架的边框,其值只有 0 和 1 , 0 表示不要边框, 1 表示要显示边框。(避 免使用 yes 或 no )
  framespacing="6"
  表示框架与框架间的保留空白的距离。
  bordercolor="#008000"
  设定框架的边框颜色。颜色值请参考【HTML 剖析】。
  另外:
  border="0"
  设定框架的边框厚度,以 pixels 为单位。
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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