网页邮件设计与制作注意事项

本文介绍了在设计和制作电子邮件HTML时需要注意的关键事项,包括避免使用背景图片、直接内联样式、确保图片有替代文本、考虑合适的邮件宽度等,以提供良好的用户体验。

================== 设计与制作的注意事项 =====================

邮箱对HTML页面的渲染与在浏览器中的渲染不同,渲染能力小了很多,在浏览器中正常显示的效果,在邮件中却会出错,或者无法渲染。经过无数遍测试,在设计和制作网页邮件时,应注意一下几点:

1、不能使用任何形式的背景图片;

2、样式要写到HTML代码中,类似于style="text-decoration:none; color:#666; font-size:12px;" ,另外<'style><'/style>中的样式 必须放在body中才能起作用,但是在转发的过程中部分样式会丢失,所以不建议使用

3、在每个图片都要加上alt和title

4、要考虑邮件的宽度,很多用户是在用笔记本,笔记本的分辨率是1280*708,。。。所以为了第一眼的良好用户体验,必须有合适的宽度

5、所有图片都必须用绝对地址,否则在客户终端不会显示,在foxmail中可以显示;

6、在布局上,用table,不用div,因为在邮箱中连margin:0 auto都不起作用,css属性没有全部测试,但是真的很受限制,那么就用table吧;

7、尽量每个块都要加上宽度,不写宽度,会有莫名奇妙的bug;

8、显示效果以邮箱为准,有些情况浏览器渲染的页面效果和邮箱渲染的不一样;

 

风险提示:

在缩小窗口至很一定程度时,部分图片会缩小,页面边界会不整齐,这是邮箱的渲染规则,就目前的设计,这个bug没法规避,所以宽度只能改小点(测试网易邮箱中心发的系统邮件,也存在这个问题);

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放器系统中,通过计算测量信号两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值小。 在锁相放器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战解决方案。
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