html语意化标签

HTML标签使用与语义化

一、布局的理解误区

网络上流行管新型的布局方式叫“DIV+CSS”,其实是一个错误的理解,导致了很多人过度依赖 与滥用DIV标签, HTML提供了我们一共七八十个标签,其中常用的有三十个左右,DIV不过是一个相对的空标签而已,在很多情况下,我们可以使用其他更合适且更简洁的标签 可以替代它。

 

二、标签的差异

共性:都是一个容器,可以在其中放置内容

差异:分为行内和块级两个大类,且不同便签有相应含义上的预设,如:h-标题,p-段落,a-链接,等等

 

三、标签语义化的好处

  a、让结构更简洁,让搜索引擎更友好

  b、通过多重组合,减少不必要的CSS命名

 

四、语义化标签的使用

  a、列表:ul、ol、li、dl、dt、dd

  b、标题:h1~h6

  c、段落:p

  d、强调:strong

  e、表格:table、tr、td,以及表格的其他成员th、thead、tbody、tfood

 

附录:常用HTML标签表

红色:结构标签    黑色:行内元素   蓝色:块级元素    绿色:表格元素    灰色:其他标签

<!--...-->定义注释。
<body>定义文档的主体,默认有外边距,注意清除。
<head>定义页面的信息。
<html>定义 HTML 文档。
<meta>定义页面的描述信息,便于搜索优化。
<title>定义文档的标题。
<link />定义引用外部文件,如联入CSS样式表。
<style>定义内联的CSS样式信息。
<script>定义内联或外联的客户端脚本,如JS。
<a>定义锚链接或其他链接,行内元素。
<img />定义引入一张图片,行内元素。
<strong>定义强调文本,样式为加粗,行内元素。
<span>定义一个行内元素的空盒子。
<div>定义一个块级元素的空盒子。
<h1> to <h6>定义标题部分,默认有外边距,块级元素。
<ul>定义无序列表,默认有外边距和内边距,块级元素。
<ol>定义有序列表,即数字列表,默认有内外边距,块级元素。
<li>定义列表的项目,一般被嵌套在<ul>和<ol>内,块级元素。
<dl>自定义列表的项目,默认有外边距和内边距,块级元素。
<dt>自定义列表的标题,嵌套在<dl>内,与<dd>区别,块级元素。
<dd>自定义列表的内容,嵌套在<dl>内,与<dt>区别,块级元素。
<p>定义段落,默认有一个行高的外边距。
<table>定义表格。
<tr>定义表格中的行。
<td>定义表格中的单元。
<th>定义表格中的表头单元格。
<thead>定义表格中的表头内容。
<tbody>定义表格中的主体内容。
<tfoot>定义表格中的表注内容(脚注)。
<br />定义一个回车换行。
<map>定义图像映射,即鼠标热区。
<area>定义图像映射内部的区域。
<form>定义输入提交的表单。
<button>定义表单中的按钮 (push button)。
<input>定义表单中的输入控件。
<select>定义表单中的选择列表(下拉列表)。
<frame>定义框架集的窗口或框架。

本文转载于:http://www.th7.cn/web/html-css/201401/17358.shtml

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优建议。4.4系统优与改进根据测试结果对系统进行优和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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