A标签的另类用途

超级链接与页面跳转技术详解
最新推荐文章于 2025-05-25 16:56:30 发布
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A标签，俗称超级链接。
最常见的用法：用来触发A页面打开B页面的操作。
另类用法：指定转到同一页面任意位置。
使用语法：
1、需要转到地方添加，<a href="#标记">文字</a>
2、需要在被转到位置添加一个标签，name=标记
解锁量化价值投资新路径，另类数据功不可没
AI天才研究院
08-02 1118
如果你是一名传统价值投资者明明按照“低PE、高ROE”选了股，却发现市场早就把这些信息定价了，买进去后根本不涨？财报出来前股价突然大跌，等看到“营收不及预期”的公告时，已经来不及止损？想找“被低估的好公司”，但翻遍财务报表，发现所有数据都长得差不多？如果你是一名量化投资入门者用经典的价值因子（如PB、FCF Yield）跑回测，过去10年的年化收益越来越低？策略同质化严重，一旦市场风格切换，账户就开始回撤？这一切的核心矛盾，在于传统价值投资的“数据边界”太窄。
Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey
c_cpp_csharp的专栏
10-11 3346
随着互联网从20世纪90年代到现在的大规模发展，各种创新技术被创造出来，通过网络空间中更多的虚拟交互为用户带来令人惊叹的体验。从社交网络到虚拟游戏世界，许多拥有数千种服务和应用程序的虚拟环境都是通过身临其境的体验和数字转换开发的，但大多数都是不连贯的，而不是集成到一个平台中。在这种背景下，元宇宙（metaverse）这个由元和宇宙组合而成的术语被引入，作为一个共享的虚拟世界，由许多新兴技术推动，如第五代网络及其后的技术、虚拟现实和人工智能（AI）。
＜a＞标签易忽视的两个使用
莫逸雪的博客
11-14 119
1.文件下载 <a href="base.zip"></a> 此处那本地压缩包测试,其他格式的文件也是可以的,文件下载用到的就是这个属性.例如之前写的一篇文章就是用的这个属性的作用PDF文件下载 2.跳转本页面的某个位置 <a href="#cat">猫咪</a> <!--此处省略很多代码--> <h4 id="cat">猫咪简介</h4> href中由#加要跳转部分id名称,点击即可跳转到id地方 ...
机器学习实战——Apriori算法另类实现
thelostmathematician的博客
05-17 220
机器学习实战上的Apriori算法最后结果看着不过瘾，随着算法思路另外实现了一遍。import itertools def load_data(): return [[1,3,4],[2,3,5],[1,2,3,5],[2,5]] def creat_list(str_num,num_combine): cat={} p=[] for i in itertools....
程序员越懒越高效？DeepSeek的另类生存指南
weixin_50019283的博客
05-25 821
DeepSeek的全局搜索支持自然语言混合检索，试着输入"像Python那样处理JSON但要用Java"，你会得到三个带着星标的解决方案，第二个方案里那个用Jackson反序列化时处理日期格式的套路，直接让我跳过了两个小时的踩坑过程。这个发现让我想起刚入行时，老张总念叨的"会偷懒的程序员才是好程序员"，现在终于懂了其中的深意。技术演进的速度总是超乎想象，但记住，最好的工具不是替代思考，而是让我们的创造力聚焦在真正需要智慧的领域——这大概就是现代程序员的生存哲学吧。说到团队协作，有个冷门功能值得安利。
另类云计算，另类物联网
编程资料大全
04-17 325
本文原载于iTalk，作者为技术泰斗陈榕老师。 “云计算”和“物联网”是最近IT领域的两个热点话题，但是Wikipedia上似乎也没有清晰定义这两个名词的含义。在许多人的概念中，云计算将浏览器作为“瘦”客户端，利用互联网门户的服务器阵列“云”来完成计算任务。而物联网则是利用现代互联网的基础设施，将大量传感器和智能终端设备连接到互联网门户服务器的所谓“机器到机器”（M2M）的网络。 ...
教你十三个奇妙的WinRAR另类技巧
11-02 160
1.拒绝利用WinRAR捆绑的恶意程序　　随着人们安全意识的提高，木马、硬盘炸弹等恶意程序的生存越来越成为问题，于是那些居心叵测的家伙绞尽脑汁又想出许多办法来伪装自己，利用WinRAR自解压程序捆绑恶意程序就是其中的手段之一。　　该如何判断自解压程序是否含有恶意程序呢?只要能发现自释放文件里面隐藏有多个文件，特别是多个可执行文件，就可以判定其中含有恶意程序。用鼠标右击WinRA...
CSS ::before 和 ::after 伪元素另类用法
diandunai5677的博客
09-30 131
原文地址：http://justcoding.iteye.com/blog/2032627 CSS 有两个说不上常用的伪类 :before 和 :after，偶尔会被人用来添加些自定义格式什么的，但是它们的功用不仅于此。前几天发现了Creative Link Effects这个非常有意思的介绍创意链接特效的页面，里面惊人的效果大量使用到的特性除了 transform 属性进行变形之...
前端笔记(Html+CSS+JS+DOM+网页特效+jQuery+HTML5+CSS3+canvas 标签+web开发重难点+面向对象+AJAX)
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qq_36609655的博客
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第1章Html   Html：超级文本标记语言（HyperText Markup Language），在浏览器上运行的一种标记语言。 就是给文本加上含有语义的标签。 接下来应该学习更多具体语义标签： 一、结构（固定的结构）   &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;&lt;/title&gt; &lt;/head&gt; &lt;bod...
A simple program that generates non repeating numbers at ran
02-23
在标签中，“另类其它”可能指的是这个程序的独特性质，它不属于常规的编程类别，可能是作者的独特创新或实验性的作品。“控件”可能是指程序中包含的用户界面元素，如按钮、文本框等，用户可以通过这些控件与程序...
This is a class to get the folders and urls of the IE.(32KB)
02-23
从标签来看，"另类其它"可能指的是这个程序并非标准的或者常见的用途，而是对IE功能的一种特殊应用。"控件"可能指的是程序中包含的用户界面元素，如按钮或列表，允许用户查看和管理他们的收藏夹和URL。"源码"意味着...
77页-中国数字安全产业年度报告（2024）公开版 数世咨询 2024-6(1).pdf
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了图像处理中的多阈值分割问题。通过引入电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO），利用其全局搜索能力优化多阈值分割的阈值选取过程，以提升图像分割的精度与效率。文中详细阐述了算法原理、实现步骤，并通过实验验证其在图像分割中的有效性，展示了与其他智能优化算法的对比结果，突出了该方法在处理复杂图像时的优越性。; 适合人群：具备一定图像处理和优化算法基础，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于医学图像、遥感图像等复杂图像的多阈值分割任务；②为智能优化算法在图像处理领域的应用提供实现案例与技术参考；③支持科研复现与算法改进。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注目标函数设计与电磁力机制的映射关系，可通过更换测试图像和对比其他优化算法加深理解。
基于51单片机的电子琴设计
11-26
本资源文件“基于51单片机的电子琴设计.zip”对应于博客文章“基于51单片机设计的简易电子琴”。该资源包含了实现一个简易电子琴所需的全部文件和代码，适用于学习和实践51单片机的开发。 内容 源代码：包含电子琴的C语言源代码，可在Keil uVision等51单片机开发环境中编译运行。 原理图：提供了电子琴的电路设计原理图，方便用户理解硬件连接和布局。 PCB设计文件：如果需要自行制作PCB，资源中包含了PCB设计文件，可用于PCB打样。 说明文档：详细的使用说明和操作指南，帮助用户快速上手。 使用方法 下载资源：点击下载“基于51单片机的电子琴设计.zip”文件。 解压文件：将下载的ZIP文件解压到本地目录。 阅读说明文档：仔细阅读说明文档，了解项目的基本结构和使用方法。 搭建硬件：根据原理图搭建硬件电路。 编译代码：使用Keil uVision等开发工具打开源代码，进行编译。 烧录程序：将编译好的程序烧录到51单片机中。 测试运行：连接电源，测试电子琴的功能是否正常。
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
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【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了一项基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障诊断研究，采用PyTorch框架实现，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，构建深度学习分类模型，实现对轴承不同故障类型和严重程度的精准识别与分类，旨在提升工业设备故障诊断的自动化与智能化水平。; 适合人群：具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师；熟悉PyTorch框架者更佳。; 使用场景及目标：①应用于工业设备预测性维护系统中的轴承故障早期识别；②作为深度学习在时间序列分类任务中的典型案例，用于学习CNN-LSTM融合模型的设计与实现；③复现并改进现有故障诊断算法，推动相关科研工作进展。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码与西储大学数据集进行实践操作，重点关注数据预处理、模型结构搭建、训练流程及结果分析环节，可进一步尝试调整网络参数或引入其他优化算法以提升分类性能。
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