HTML基础知识整合2

本文详细介绍了HTML中的表单和表格元素的使用方法,包括各种表单控件如文本输入框、单选框、多选框等的属性及用法,以及如何创建和美化表格。

meta标签

<meta charset="utf-8">编码字符集

<meta name="keywords" content="关键字内容,给搜索引擎看的">

<meta name="description" content="网页描述内容">

<meta http-equiv="refresh" content="n;(n秒后跳转的网址)">

link标签

链接外部样式表文件:<link rel="stylesheet" href="1.css">

icon图标:<link rel="icon" href="图标.ico(图标名)"

表格行与列

<table border(边框粗细)="1" width="500" height="300" cellspacing(单元格间距)="0" cellpadding(内容距边框的距离)="10" align="left|right|center"  bgcolor="表格背景颜色" bordercolor="边框颜色">

<tr>--------------------行

<td align(文字居中)="center"></td>-------------列(1个td对应1个单元格)

<td></td>

</tr>

</table>

表格的标准结构

<table>

<thead><tr><td></td></tr></thead>

<tbody><tr><td></td></tr></tbody>

<tfoot><tr><td></td></tr></tfoot>

</table>

表头和单元格合并

<caption>表头</caption>

<td colspan="2"></td>(本单元格横向合并两格)

<td rowspan="2"></td>(本单元格纵向合并两格)

表格标题(内容加粗居中)

首行的<td>全部变为<th>

内容垂直对齐方式(顶中底部对齐)

<td valign="top|middle|bottom"></td>

细线表格

<table bgcolor="有色背景颜色" cellspacing="1">

<tr bgcolor="white"></tr>    (单元格设为白色底)

<tr bgcolor="white"></tr>

</table>

表单文本输入框

表单的组成:提示信息+表单控件+表单域

<form action="信息提交后的处理文件" method="get|post(通过地址栏|通过文件传递信息)">

用户名:<input type="text" maxlength(输入上限)="6" readonly(只读)="readonly"  disabled(未激活)="disabled" name(输入框名字)="username"  value(将输入框内容传给处理文件)="默认内容值">

<br>(换行)

密码:<input type="password" name="pwd" 其余同上>

单选框(name设置相同时才能实现单选):

             <input type="radio" name="gender" checked(默认选中)="checked">男

             <input type="radio" name="gender">女

</form>

表单下拉列表

 文本:<select multiple(设置可多选)="multiple">

          <option selected(默认选中)="selected">下拉列表选项</option>

          <option>下拉列表选项</option>...

          </select>

下拉列表内容分组:

          <select>

          <optgroup lable="分组名">

          <option>下拉列表选项</option>...

          </optgroup>

          </select>

表单多选框

<input type="checkbox" checked="checked">选项一

<input type="checkbox">选项二

<input type="checkbox">选项三

多行文本框

<textarea cols(字长限)="30" rows(行数限)="10"></textarea>

文件上传控件

<input type="file">

按钮

<input type="submit">   (可以提交)

<input type="button" value="普通按钮">  (不能提交,配合js作效果)

<input type="image" src="图片来源">  (图片按钮可实现提交功能)

<input type="reset">  (将信息重置至默认)

表单分组

<form>

<fieldset>

<legend>分组信息</legend>

</fieldset>

</form>

表单控件补充

<input type="url">  网址控件

<input type="date"> 日期控件

<input type="time"> 时间控件

<input type="email"> 邮件控件

<input type="number" step="每次跳步数"> 数字控件

<input type="range" step="每次滑步数"> 滑块控件

标签语义化

好的语义化的网站标准就是去掉样式表文件之后,结构依旧清晰。

尽少使用无语义的标签div和span;

不要使用纯样式标签:b、font、u,改用css设置;

需要强调的文本可以包含在strong(加粗)或者em(斜体)标签中。

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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