HTML知识点整理

常用标签及其属性

       1-标题标签h1~h6(越来越小)

  标题标准属性:id, class, title, style, dir, lang, xml:lang;事件属性:onclick, ondblclick等

   2-链接标签<a><img>

  <a>属性有:download、href、name、target等

  <img>有:src(规定显示图像的 URL)、alt(规定图像的替代文本)

   3-格式化标签

  <b>  定义粗体字体  <big>  大字号  <em>  着重文字  

  <i>  斜体字     <small>  小号字  <strong> 加重语气

  <sub> 下标字          <sup>  上标字  <ins>  插入字

  <del>   删除字                 

float 与 绝对定位


  • 共同点:都脱离文档流,不占用原来的位置,后面的内容占有位置
  • 不同点:

float后者居上,补齐,且只能在父级盒子内活动,且不能浮动在照片上。

绝对定位脱离文档流后,直接漂浮到已经定位的父级上去,可以直接脱离未定位的父级盒子。

浮动会受父级的padding值影响,且,不能实现。

relative脱离文档流后依然占有原来的位置,而absolute脱离文档流后不占有后面的位置。

绝对定位常用于图片上的浮动标记。


static为默认的定位方式 <==>none

常用的搭配:子绝父相,自己改变位置,父级占有位置,防止后面的内容占有位置。

建议每次使用浮动习惯性的在父级清除浮动

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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