列表框架和块级元素

本文深入浅出地讲解了HTML中超链接与列表的使用方法,包括不同类型的列表和框架的设置,同时介绍了CSS的基本概念和如何通过内部或外部样式表来控制网页元素的样式。对比了C/S与B/S两种架构的特点。

超链接标签及属性

对于超链接标签 href:跳转目标网址或者目标页面,注意url位置要加上协议,例如http://www.baidu.com

常用有 http:超文本传输协议 ftp:文件传输协议

a标签属性traget=" " 即链接所需要跳转的页面

_self跳转当前页面。 _parent跳转父页面 _blank跳转新的空白页面。

若代码中有标签属性包含name 可跳转其名为name的页面。

简单的列表

无序列表:

    标签

    有序列表:

      标签

      列表标签中放置

      • 为一个元素。

        frameset 框架

        对于框架标签可以替代body标签。定义一个框架集可以包含多个框架,每个框架都有独立的页面。

        属性rows表示子框架是被分成上下多部分,按行布局,以上下两部分为例rows="200px,* " 第一个框架占200像素,*表示第二个框架占其剩下的

        cols表示子框架按左右,以列的方式布局。col="200px,* " 同上

        在里面可以继续嵌套子框架

        其属性src:要指向一个(网页页面,图片)的url。

        若在创建框架时可以给其添加一个name属性。这时便可以设置在一个框架里点击链接(target=“name”)后在另一个框架中显示。

        初识css和css的创建。

        层叠样式表(Cascading Style Sheets)用以样式定义显示HTML元素

        每一个标签都有一个属性style用来编写css代码控制组件。

        css代码模板的格式:属性名称:属性值。属性与属性之间采用分号分隔。

        css可用作标签选择器;根据标签名定义所有的标签都采用的样式。

        • 定义css可以在头部里面称为内部样式表,例:
        <!DOCTYPE html>
        <html>
        	
        	<head>
         
        	<style type="text/css">
        		div{
        			width:800px;
        			height: 500px ;
        			background-color: aqua;
        			
        		}
        	</style>
         
                    .............
                </head>
         
                <body>
                    .............
                </body>
        </html>
        
        

        这段代码定义了所有的div模块的宽度高度和颜色。之后使用的div模块如果不再设置属性都以定义的格式表示。

        定义css可以在项目中创建一个css文件。将上述代码里面的部分放入文件中。称为外部样式表。

        在里面添加标签便可以将css文件里的格式模板引入到这段代码中。

        一些关于C/S与B/S框架的知识

        传统的结构方式有两种 架构方式C/S(Client/Server构,B/S(Browser/Srver)浏览器服务器架构。

        从名称上就可以显然的看出,C/S架构需要客户下载特定的客户端然后与服务区进行交互。

        而B/S架构只需要用户使用浏览器便可访问服务器。

        C/S进行维护和管理的成本较大,但是其安全性较高。B/S对服务器要求较高,但其个性化程度低,不利于实现复杂的应用。

        (可参照端游 和页游进行思考)

      内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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