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HTML简单入门 代码加注释详解 HTML 初识网页 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <!--head标签代表网页头部--> <head> <!--meta描述性标签,它用来描述我们网站的一些信息--> <!--meta一般用来做SEO--> <meta charset="UTF-8"> <meta name="keywordls" content="Java,博客"> & 阅读详情

1.结构性定义
文件类型 <HTML></HTML> (放在档案的开头与结尾)
文件主题 <TITLE></TITLE> (必须放在「文头」区块内)
文头 <HEAD></HEAD> (描述性资料,像是「主题」)
文体 <BODY></BODY> (文件本体)
(由浏览器控制的显示风格)
标题 <H?></H?> (从1到6,有六层选择)
标题的对齐 <H? ALIGN=LEFT|CENTER|RIGHT></H?>
区分 <DIV></DIV>
区分的对齐 <DIV ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER|JUSTIFY></DIV>
引文区块 <BLOCKQUOTE></BLOCKQUOTE> (通常会内缩)
强调 <EM></EM> (通常会以斜体显示)
特别强调 <STRONG></STRONG> (通常会以加粗显示)
引文 <CITE></CITE> (通常会以斜体显示)
码 <CODE></CODE> (显示原始码之用)
样本 <SAMP></SAMP>
键盘输入 <KBD></KBD>
变数 <VAR></VAR>
定义 <DFN></DFN> (有些浏览器不提供)
地址 <ADDRESS></ADDRESS>
大字 <BIG></BIG>
小字 <SMALL></SMALL>
与外观相关的标签(作者自订的表现方式)
加粗 <B></B>
斜体 <I></I>
底线 <U></U> (尚有些浏览器不提供)
删除线 <S></S> (尚有些浏览器不提供)
下标 <SUB></SUB>
上标 <SUP></SUP>
打字机体 <TT></TT> (用单空格字型显示)
预定格式 <PRE></PRE> (保留文件中空格的大小)
预定格式的宽度 <PRE WIDTH=?></PRE>(以字元计算)
向中看齐 <CENTER></CENTER> (文字与图片都可以)
闪耀 <BLINK></BLINK> (有史以来最被嘲弄的标签)
字体大小 <FONT SIZE=?></FONT>(从1到7)
改变字体大小 <FONT SIZE=+|-?></FONT>
基本字体大小 <BASEFONT SIZE=?> (从1到7; 内定为3)
字体颜色 <FONT COLOR="#$$$$$$"></FONT>




2.连结与图形
连结 <A HREF="URL"></A>
连结到锚点 <A HREF="URL#***"></A>(如果锚点在另一个档案)
<A HREF="#***"></A> (如果锚点目前的档案)
连结到目的视框 <A HREF="URL" TARGET="***"></A>
设定锚点 <A NAME="***"></A>
图形 <IMG SRC="URL">
图形看齐方式 <IMG SRC="URL" ALIGN=TOP|BOTTOM|MIDDLE>
图形看齐方式 <IMG SRC="URL"
ALIGN=LEFT|RIGHT|TEXTTOP|ABSMIDDLE|BASELINE|ABSBOTTOM>
取代文字 <IMG SRC="URL" ALT="***"> (如果没有办法显示图形则显示此文字)
点选图 <IMG SRC="URL" ISMAP> (需要CGI程式)
N2.0 点选图 <IMG SRC="URL" USEMAP="URL">
N2.0 地图 <MAP NAME="***"></MAP>(描述地图)
N2.0 段落 <AREA SHAPE="RECT" COORDS=",,," HREF="URL"|NOHREF>
3.0 大小 <IMG SRC="URL" WIDTH="?" HEIGHT="?">(以pixels为单位) N1.0 图形边缘 <IMG SRC="URL" BORDER=?> (以pixels为单位)
N1.0 图形边缘空间 <IMG SRC="URL" HSPACE=? VSPACE=?> (以pixels为单位)
N1.0 低解析度图形 <IMG SRC="URL" LOWSRC="URL">
N1.1 用户端拉 <META HTTP-EQUIV="Refresh" CONTENT="?; URL=URL">(使用端自动更新 )
N2.0 内嵌物件 <EMBED SRC="URL"> (将物件插入页面)
N2.0 内嵌物件大小 <EMBED SRC="URL" WIDTH="?" HEIGHT="?">
3.分隔
段落 <P> (通常是两个return)
3.0 段落 <P></P> (新定义成容器型标签)
3.0 文字看齐方式 <P ALIGN=LEFT|CENTER|RIGHT></P>
换行 <BR> (一个return)
N1.0 文字部份看齐方式<BR CLEAR=LEFT|RIGHT|ALL>(与图形合用时)
横线 <HR>
N1.0 横线对齐 <HR ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER>
N1.0 横线厚度 <HR SIZE=?> (以pixels为单位)
N1.0 横线宽度 <HR WIDTH=?> (以pixels为单位)
N1.0 横线比率宽度 <HR WIDTH=%> (以页宽为100%)
N1.0 实线 <HR NOSHADE> (没有立体效果)
N1.0 不可换行 <NOBR></NOBR> (不换行)
N1.0 可换行处 <WBR> (如果需要,可在此断行)
列举 (可以巢状列举)
无次序式列举 <UL><LI></UL> (<LI> 放在每一项前)
N1.0 公布式列举 <UL TYPE=DISC|CIRCLE|SQUARE>(定义全部的列举项)
<LI TYPE=DISC|CIRCLE|SQUARE>(定义这个及其後的列举项)
有次序式列举 <OL><LI></OL> (<LI> 放在每一项前)
N1.0 数标型态 <OL TYPE=A|a|I|i|1> (定义全部的列举项)
<LI TYPE=A|a|I|i|1> (定义这个及其後的列举项)
N1.0 起始数字 <OL value=?> (定义全部的列举项)
<LI value=?> (定义这个及其後的列举项)
定义式列举 <DL><DT><DD></DL>(<DT>项目, <DD>定义)
表单式列举 <MENU><LI></MENU>(<LI> 放在每一项前)
目录式列举 <DIR><LI></DIR> (<LI> 放在每一项前)
背景与颜色




3.分隔
段落 <P> (通常是两个return)
3.0 段落 <P></P> (新定义成容器型标签)
3.0 文字看齐方式 <P ALIGN=LEFT|CENTER|RIGHT></P>
换行 <BR> (一个return)
N1.0 文字部份看齐方式<BR CLEAR=LEFT|RIGHT|ALL>(与图形合用时)
横线 <HR>
N1.0 横线对齐 <HR ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER>
N1.0 横线厚度 <HR SIZE=?> (以pixels为单位)
N1.0 横线宽度 <HR WIDTH=?> (以pixels为单位)
N1.0 横线比率宽度 <HR WIDTH=%> (以页宽为100%)
N1.0 实线 <HR NOSHADE> (没有立体效果)
N1.0 不可换行 <NOBR></NOBR> (不换行)
N1.0 可换行处 <WBR> (如果需要,可在此断行)
列举 (可以巢状列举)
无次序式列举 <UL><LI></UL> (<LI> 放在每一项前)
N1.0 公布式列举 <UL TYPE=DISC|CIRCLE|SQUARE>(定义全部的列举项)
<LI TYPE=DISC|CIRCLE|SQUARE>(定义这个及其後的列举项)
有次序式列举 <OL><LI></OL> (<LI> 放在每一项前)
N1.0 数标型态 <OL TYPE=A|a|I|i|1> (定义全部的列举项)
<LI TYPE=A|a|I|i|1> (定义这个及其後的列举项)
N1.0 起始数字 <OL value=?> (定义全部的列举项)
<LI value=?> (定义这个及其後的列举项)
定义式列举 <DL><DT><DD></DL>(<DT>项目, <DD>定义)
表单式列举 <MENU><LI></MENU>(<LI> 放在每一项前)
目录式列举 <DIR><LI></DIR> (<LI> 放在每一项前)
背景与颜色
3.0 重复排列的背景 <BODY BACKGROUND="URL">
N1.1+ 背景颜色 <BODY BGCOLOR="#$$$$$$"> (依序为红、绿、蓝)
N1.1+ 文字颜色 <BODY TEXT="#$$$$$$">
N1.1+ 连结颜色 <BODY LINK="#$$$$$$">
N1.1+ 看过的连结 <BODY VLINK="#$$$$$$">
N1.1 使用中的连结 <BODY ALINK="#$$$$$$">
4.特殊字元(以下标签需用小写)
特别符号 &#?; (其中 ? 代表 ISO 8859-1 的编码)
< < > > & & " "
注册商标TM ?
N1.0+ 注册商标TM ?
著作权符号 ?
N1.0+ 著作权符号 ?
5.表单 (通常需要与CGI程式配合)
定义表单 <FORM ACTION="URL" METHOD=GET|POST></FORM>
N2.0 上传档案 <FORM ENCTYPE="multipart/form-data></FORM>
输入栏位 <INPUT TYPE="TEXT|PASSWORD|CHECKBOX|RADIO|IMAGE|HIDDEN|SUBMIT|RESET">
栏位名称 <INPUT NAME="***">
栏位内定值 <INPUT value="***">
已选定 <INPUT CHECKED> (适用於checkboxes与 radio boxes)
栏位宽度 <INPUT SIZE=?> (以字元数为单位)
最长字数 <INPUT MAXLENGTH=?> (以字元数为单位)
下拉式选单 <SELECT></SELECT>
下拉式选单名称 <SELECT NAME="***"></SELECT>
选单项目数量 <SELECT SIZE=?></SELECT>
多选式选单 <SELECT MULTIPLE> (多选)
选项 <OPTION>
内定选项 <OPTION SELECTED>
文字输入区 <TEXTAREA ROWS=? COLS=?></TEXTAREA>
输入区名称 <TEXTAREA NAME="***"></TEXTAREA>
N2.0 输入区换行方式 <TEXTAREA WRAP=OFF|VIRTUAL|PHYSICAL></TEXTAREA>
6.表格
3.0 定义表格 <TABLE></TABLE>
3.0 表格框线 <TABLE BORDER></TABLE> (有或没有)
N1.1 表格框线 <TABLE BORDER=?></TABLE>(可以设定数值)
N1.1 储存格左右留白 <TABLE CELLSPACING=?>
N1.1 储存格上下留白 <TABLE CELLPADDING=?>
N1.1 表格宽度 <TABLE WIDTH=?> (以pixels为单位)
N1.1 宽度比率 <TABLE WIDTH=%> (页宽为100%)
3.0 表格列 <TR></TR>
3.0 表格列内容看齐 <TR ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER VALIGN=TOP|MIDDLE|BOTTOM>
3.0 储存格 <TD></TD> (须与列并用)
3.0 储存格内容看齐 <TD ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER VALIGN=TOP|MIDDLE|BOTTOM>
3.0 不换行 <TD NOWRAP>
N3.0 储存格背景颜色 <TD BGCOLOR=#$$$$$$>
3.0 储存格横向连接 <TD COLSPAN=?>
3.0 储存格纵向连接 <TD ROWSPAN=?>
N1.1 储存格宽度 <TD WIDTH=?> (以pixels为单位)
N1.1 储存格宽度比率 <TD WIDTH=%> (页宽为100%)
3.0 表格标题 <TH></TH> (跟<TD>一样,不过会对中并加粗)
3.0 表格标题对齐 <TH ALIGN=LEFT|RIGHT|CENTER VALIGN=TOP|MIDDLE|BOTTOM>
3.0 表格标题不换行 <TH NOWRAP>
3.0 表格标题占几栏 <TH COLSPAN=?>
3.0 表格标题占几列 <TH ROWSPAN=?>
N1.1 表格标题宽度 <TH WIDTH=?> (以pixels为单位)
N1.1 表格标题比率宽度<TH WIDTH=%> (页宽为100%)
3.0 表格抬头 <CAPTION></CAPTION>
3.0 表格抬头看齐 <CAPTION ALIGN=TOP|BOTTOM>(在表格之上/之下)
视框 (定义与控制萤幕上的特定区域)
N2.0 视框格式总定义 <FRAMESET></FRAMESET> (取代<BODY>)
N2.0 视框行长度分配 <FRAMESET ROWS=,,,></FRAMESET>(pixels 或 %)
N2.0 视框行长度分配 <FRAMESET ROWS=*></FRAMESET> (* = 相对大小)
N2.0 视框栏宽度分配 <FRAMESET COLS=,,,></FRAMESET>(pixels 或 %)
N2.0 视框栏宽度分配 <FRAMESET COLS=*></FRAMESET> (* =相对大小)
N2.0 定义个别视框 <FRAME> (定义个别视框)
N2.0 个别视框内容 <FRAME SRC="URL">
N2.0 个别视框名称 <FRAME NAME="***"|_blank|_self|_parent|_top>
N2.0 边缘宽度 <FRAME MARGINWIDTH=?> (「左」与「右」边界)
N2.0 边缘高度 <FRAME MARGINHEIGHT=?> (「天顶」与「地底」边界)
N2.0 卷动条 <FRAME SCROLLING="YES|NO|AUTO">
N2.0 不可改变大小 <FRAME NORESIZE>
N2.0 无视框时的内容 <NOFRAMES></NOFRAMES>(如果浏览器不提供视框功能的话)
7.杂项
说明 <!-- *** --> (浏览器不会显示)

 
【C语言】常见的五个C语言基础代码示例 下面是一些有趣的C语言代码示例,展示了C语言的一些基本特性和技巧,可以帮助您更好地理解和掌握C语言的基础知识。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

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weixin_39720662的博客 1049

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屋檐滴雨 5630

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本文共有七个相册效果,都十分好看,照片可以替换成女朋友照片。 使用方法: 桌面新建一个文本文档,把代码复制进去,保存后把后缀改为html,双击即可打开页面。有些需要加照片,注意一下命名和文件夹位置即可。 代码1、3、7都是可以直接用的,其他代码css或者js文件没有给出,所以打开可能是空白的,可以去我的资源下载所有代码。html相册代码大全 代码1: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UT

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weixin_42298270的博客 265

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导语:html代码,我们暂时抛开代码二字,大家有听说过html是什么吗?好吧,小编承认这又是一个高大上的专业名词。还是由小编来为大家详细介绍一下吧。Html代码,又叫超文本标记语言。是网络上广泛使用的电脑语言。它也是构成网页文档的语言基础,并且可以用来表示文字、图形、声音等所有我们看到或听到的因素。可以说它是我们电脑的一种“身体器官”非常的重要。今天小编就来为大家简单介绍一下常用的html代码吧。...

weixin_35878683的博客 9327

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网页设计HTML代码大全自己手打的基本Web页文件 添加注释 html标记(开始标记符和结束标记符都可以省略) 标题...

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《HTML5代码大全》由会员分享,可在线阅读,更多相关《HTML5代码大全(11页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、一、HTML各种命令的代码:1、文本标签(命令)创建预格式化文本创建最大的标题创建最小的标题创建黑体字创建斜体字创建打字机风格的字体创建一个引用,通常是斜体加重一个单词(通常是斜体加黑体)加重一个单词(通常是斜体加黑体)设置字体大小,从 1 到 7设置字体的颜色,使用名字或十六进制...

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michael200801
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