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<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <style>
        * {padding: 0;margin: 0}
        #d {width: 100%;height: 50px;background-color: #2B2B2B;min-width: 1000px}
        #u {margin-left: 200px}
        #d li {cursor: pointer;width: 120px;height: 50px;background-color: deepskyblue;margin-left: 20px;background-color: #2B2B2B;color: white;display: inline-block;text-align: center;line-height: 50px}
        #d li:hover {color: white;background-color: #02B2B5}
        #d li:last-child:hover::before {display: block}
        #d li:last-child:hover a {display: block}
        #d li:last-child {position: relative}
        /*选项卡下拉实现*/
        #d li:last-child::before {display: none;content: "";width: 0;height: 0;border: 10px solid transparent;border-bottom: 10px solid #02B2B5;position: absolute;top: 40px;left: 50px}
        #d li:last-child a {text-decoration: none;color: white;display: none;width: 120px;height: 40px;background-color: #02B2B5;text-align: center;line-height: 40px;position: absolute;top: 60px;left: 0px}
        .a {background-color: #02B2B5 !important}
    </style>
</head>
<body>
<div id="d">
    <ul id="u">
        <li class="a">1</li>
        <li>2</li>
        <li>3</li>
        <li>4</li>
        <li>5<a href="http://www.baidu.com">百度</a></li>
    </ul>
</div>
<script>
    // 选项卡点击功能实现
    var oli = document.querySelectorAll("#u li");
    for (let i = 0; i < oli.length; i++) {
        oli[i].addEventListener("click", function () {
            for (var j = 0; j < oli.length; j++) {
                oli[j].className = ""
            }
            this.className = "a";
        })
    }
</script>
</body>
</html>

全部代码作于2019年-9月-21日

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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