前端知识基础

一、web前端工程师是协调前端工程师、后端程序员实现网站页面或程序界面美化、交互体验的IT技术开发人员,需要精通HTML5、CSS3、JavaScript、jQuery、Ajax等核心的web前端技术,具备互联网交互设计能力,熟悉后端服务器运行环境和数据通信协议,掌握响应式布局架构、bootstrap/Angular JS等最新的框架。

 

二、理解JavaScript、HTML、CSS以及三者之间的关系

1、JavaScript

JavaScript一种表述语言,也是一种基于对象和事件驱动力的安全性好的脚本语言,主要用来向HTML页面添加交互行为,是一种解释性语言,边执行边解释。运行在客户端,从而减轻服务器端的负担。

2、CSS

CSS即级联样式表,是一种用来表现HTML或XML等文件样式的计算机语言。相对于传统的HTML的表现而言,CSS能够对网页中的对象的位置排版进行像素级的精确控制,支持几乎所有的文字字体字号样式,拥有对网页对象和模型样式编辑能力,并且能够进行初步的交互设计,是目前基于文本展示最优秀的表现设计语言。

3、HTML

HTML是用来描述网页的一种语言

  • HTML是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)
  • HTML使用标记标签来描述网页

web浏览器的作用是读取HTML文档,并以网页的形式显示它们。浏览器不会显示HTML标签,而是使用标签来解释页面内容。

4、三者之间的关系

对于一个网页,HTML定义网页的结构,CSS描述网页的样子,JavaScript设置一个经典的例子。

标准的web组成应该包括三部分:结构,表现,行为

  • 结构标准语言:主要包括XHTML和XML
  • 表现标准语言:CSS
  • 行为标准语言:W3C DOM和JavaScript

 结构层是最底层的,表现层和行为层都必须依附于结构层之上,同时三者追求高度分离化,也就是说表现层和行为层可以重写。

 

三、前端介绍

前端页面=结构HTML+样式CSS+行为JavaScript

  1.  前端指输出到网站屏幕上于用户直接打交道的部分,包括界面的展现、于用户交互等,前端开发主要职能就是制作网站的一切可视化界面,并使之更好更快的呈现给用户。
  2. 前端开发入门需要掌握的知识

  【HTML】:构成网页文档,制作网站基础页面的标准语言。

  【CSS】:控制网站具体样式,帮助把网页外观做得更加美观。

  【JavaScript】:用于调度数据和实现复杂展现逻辑。

  【主流web框架】:如jQuery,加快开发网页速度,节约开发时间。

  【服务器端脚本语言】:了解一门后端语言,如PHP,并对Apache的基本配置有一定掌握。

  【HTML5】:HTML的进阶,用于制作手机等移动设备的页面。

  【其他】:学会运用各种工具进行辅助开发以及理论层面的知识,包括网站优化、网络安全、代码的可维护性、组件的易用性,分层语义模块和浏览器分级支持等。

3、web前端工程师,主要职责是利用HTML/CSS/JavaScript/flash等各种web技术客户端产品开发,完成客户端程序(也就是浏览器端)的开发,开发JavaScript以及flash模块,同时结合后台开发技术模拟整体效果,进行丰富互联网的web开发,致力于通过技术改善用户体验。

4、UI与web前端的区别

UI前端:主要负责系统APP,UI界面设计,以及HTML代码的实现,主要工作偏向于设计。

web前端:主要讲UI提供的设计图,编码成静态HTML,实现所有特效,并负责所有交互的对接。对JS要求比较高,部分企业会要求一些后台接口的开发工作,因此对后台开发语言也有一定的要求,在前端中算是比较全能型的开发人员。

5、前端安全

随着前端技术发展,安全问题已经从服务器悄然来到了每个用户面前,盗取用户数据,制造恶意的可以自我复制的蠕虫代码,让病毒在用户之间传播,更有甚者可能会在用户不知情的情况下,让用户成为攻击者。随着客户端应用越来越广,前端的安全问题也随之增多。常见的攻击方法有:

  • 跨站脚本攻击(xss:cross site script):它指的是恶意攻击者往web页面插入恶意的HTML代码,当用户浏览该网页时,嵌入的恶意HTML代码会被执行,从而达到恶意攻击者的特殊目的。
  • 跨站点伪造请求(CSRF:cross site request forgery):通过伪造链接请求在用户不知情的情况下,让用户以自己的身份来完成攻击者需要达到的一些目的。
  • cookie劫持:通过获取页面的权限,在页面中写一个简单的恶意站点的请求,并携带用户的cookie获取cookie后通过cookie就可以直接以被盗用用户的身份登录站点。

四、网页运行原理

网页是运行在浏览器上的,浏览器是一个软件,这个软件可以解析HTML以及一些脚本(JS),还有样式(CSS)的描述,以便将其显示出来,仅此而已。

即(手动输入URL请求→浏览器发送URL请求→服务器接收请求并处理返回HTML→浏览器解析HTML展示页面)

 

网站运营
网站运营是指一切为了提升网站服务于用户的效率,而从事与网站后期运作、经营有关的行为工作,范畴通常包括网站内容更新维护、网站服务器维护、网站流程化,数据挖掘分析、用户研究管理、网站营销策划等。网站运营常用的指标:PV、IP、注册用户、在线用户、网站跳出率、转化率、付费用户、在线时长、购买频次、ARPU值。
 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cddWeb/p/6542567.html

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、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发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统发中的应用。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、测试及优化等。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化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,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化前后的系统性能
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。 、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。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,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、标准化数值、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化,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化,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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