38、网页多媒体嵌入全攻略

网页多媒体嵌入全攻略

1. 音频文件的链接与格式选择

在网页中添加音频链接十分简单,只需使用 <A href> 标签即可。例如,要播放一首 MP3 歌曲,可以使用以下代码:

<A href="hardrock.mp3">Click here to listen to hard rock!</A>

这样,想收听音乐的人点击链接即可,不想听的人则无需操作。

在选择音频文件类型时,插件能让网页浏览器播放几乎任何类型的音频文件。但需要考虑音乐对网页下载速度的影响。比如,WAV 格式的音频文件通常比其他格式大很多。

在网页音频文件格式方面,很长一段时间里,MIDI 文件(扩展名为 .mid 或 .midi)占据主导地位。MIDI 文件不是数字格式的录音,而是一组关于如何重现声音的指令,所以文件通常很小,非常适合在网页上使用。

然而,随着 MP3 的出现,情况发生了变化。MP3 文件能以相对较小的文件大小存储近乎 CD 质量的声音。但要注意,音乐时长越长,文件越大。例如,一首两分钟的歌曲可能占用 3MB 空间,这会显著增加网页的下载时间。

无论使用哪种格式,都应尽量缩短声音的时长。除非是销售数字专辑,否则应从秒而不是分钟的角度考虑。

2. 音频文件的嵌入

网页浏览器本身不能播放音乐,需要依靠插件来完成。大多数浏览器都有播放 MIDI 或 MP3 文件的插件,一般无需担心访客使用的具体插件品牌。

可以使用

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...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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