Bootstrap学习第一课

本文介绍了作者开始学习Bootstrap的过程,包括如何搭建基本的开发环境,并展示了简单的HTML页面布局示例,涉及不同样式的按钮组件。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

由于自己做项目的需要,只能学习起前端来了,bootstrap听说很久了,一直没学,现在开始学习一下吧。

学习网站:http://v3.bootcss.com

在该网站需要下载第一个,并解压。

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
    <!-- 上述3个meta标签*必须*放在最前面,任何其他内容都*必须*跟随其后! -->
    <title>Bootstrap 101 Template</title>

    <!-- 1.加载Bootstrap的层叠样式表Bootstrap -->
    <link href="css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">

    <!-- HTML5 shim and Respond.js for IE8 support of HTML5 elements and media queries -->
    <!-- WARNING: Respond.js doesn't work if you view the page via file:// -->
    <!--[if lt IE 9]>
      <script src="//cdn.bootcss.com/html5shiv/3.7.2/html5shiv.min.js"></script>
      <script src="//cdn.bootcss.com/respond.js/1.4.2/respond.min.js"></script>
    <![endif]-->
  </head>
  <body>
    <h1>你好,世界!</h1>
    <span class="glyphicon glyphicon-euro"></span>
    <p>
    <button type="button" class="btn btn-default">按钮</button>
    <button type="button" class="btn btn-primary btn-lg">primary</button>
    <button type="button" class="btn btn-info">信息info</button>
    <button type="button" class="btn btn-success">success</button>
    <button type="button" class="btn btn-warning">warning提示</button>
    <button type="button" class="btn btn-success">success</button>
    <button type="button" class="btn btn-success">success</button>
    <button type="button" class="btn btn-success">success</button>

    <!-- 2.jQuery库,同时加载该库必须在bootstrap.min.js之前 -->
    <script src="//cdn.bootcss.com/jquery/1.11.3/jquery.min.js"></script>
    <!-- 3.加载bootstrap核心库 -->
    <script src="js/bootstrap.min.js"></script>
  </body>
</html>



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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