浏览器title中的小图标0927 0928

网页开发技巧与优化
本文详细介绍了网页开发中实用的技巧,包括如何设置浏览器标题的小图标、使用Meta标签优化元信息、利用矢量图标增强视觉效果、调整文本域和表格样式、应用字体简写、解决浮动和绝对定位带来的布局问题、设置光标形状、掌握RGB和RGBA颜色模式及透明度,以及清除浮动的兼容性处理。

1.如何实现浏览器title中的小图标

我们需要借鉴link标签

Link标签的标签属性有哪些? rel type href

Rel 是当前页面和url之间的关系  rel=”stylesheet” 

Type 是资源文件的mime类型  .html文件mime类型是text/html 图片的mime类型

Image/jpg(png/gif)  cssmime类型是text/css jsmime类型是text/javascript

Mime类型,客户端和服务器之间的暗号,根据拓展名而定。

<link rel="shortcut icon" href="favicon.ico"/>

Title中的小图标就出来了,href这里不能写成 ./

2Meta 元信息标签

分析里面的属性

,3,矢量图标 http://www.iconfont.cn/

阿里云矢量图库。

转义字符

空格的字符  

4.项目的完整目录

CSS文件夹

images文件夹

js文件夹

facicon,ico

index.html

5.

textarea{

resize: none;}

这个属性不让文本域被人为拉伸

6.

table{

 border-collapse: collapse;}

这个属性让表格的边框变细

7.

Font的简写

body{

font:12px/150% Arial, Verdana, "\5b8b\4f53";}

8.

清除浮动的兼容性

.clearfix:after{

content:'';

display:block;

clear:both;

cisibility:hidden;}

.clearfix{

zoom:1;}

清除浮动在低版本浏览器不行,需要处理兼容性

加一个.clearfix{*zoom:1;}

9.光标的形状

cursor 光标属性值有 pointer 抓手,指针 wait help

10.rgb rgbaopacity

Rgb()颜色的表示方法值是0-255background:rgb(12,15,16);

Opacity表示透明度 值是0-1

#aa{

width:100px;

height:100px;

background:rgb{15,26,222}

opacity:-5;

filter:alpha(opacity=50);(filter是ie低版本透明度兼容的写法)

Rgba() rred 0-255 ggreen 值是0-255 bblue值是0-255 aopacity值是0-1

但是ie低版本不支持。

Rgbopacity  rgba的区别?

前者的内容也跟着透明,后者的内容不跟着透明。内容包含图片和文字。

1.transparent  透明的

2.placeholder  提示语

写页面

1.搞清结构层次,

2.保证模块化,让他们之间不能受到影响

(1) 元素性质

(2) 标准流

浮动带来的脱离文档流撑不起父级的高度的问题可以采用清除浮动的方式消除影响,absolutefixed带来的脱离文档流撑不起父级的高度,使用子元素设置高强制撑起父级。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xyangjie/p/9794482.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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