HTML笔记

最新推荐文章于 2024-01-18 19:00:14 发布

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html笔记（完整版）

kaluomeng的博客

06-07

4174

标记类型译名或意义作用备注文件标记 ● 文件声明让浏览器知道这是HTML文件 ● 开头提供文件整体信息 ● 标题定义文件标题，将显示于窗口标题 ● 本文设计文件格式及内文所在段落标记 ○ 说明标记为文件加上说明，但不被显示 ○ 段落标记为文字、图片、表格等之间留一空白行 ○ 换行标记令文字、图片、表格等显示于下一行 ○ 水平线插入一条水平线 ● 居中令文字、图片、表格等显示...

印象笔记导入html笔记,Evernote Importer｜印象笔记导入

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06-17

1987

Evernote Importer｜印象笔记导入0.87MB. Updated 2020-08-01. Only supports Anki 2.1.x.DescriptionEvernote Importer 是一款将印象笔记导入自动化的 Anki 2.1 插件。用户文档和开发者文档参见本项目的 GitHub 主页。如您在使用中遇到问题或对插件功能有好的建议，欢迎通过以下两种方式之一与我联系：...

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HTML笔记整理（个人笔记）

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2032

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网页设计html 笔记

优快云_liudong888的博客

04-22

1488

html介绍；定义：超文本标记语言，不是编程语言；包含：图片，链接，视频，文档，文字，表格功能：测试前端页面元素，做ui自动化测试需要理解元素定位；特点：简易性，可拓展性（3）平台无关性（4）通用性什么人员使用html？（1）前端开发 javascript+html+css H5==html5 （html第5版本）前端开发的职责：负责页面涉及，页面排版后端开发：负责后台业务逻辑，使用编程语言，前后端需要业务对接（2）测试人员定位元素，实现ui自动化 5、html 查看方式

html5——前端笔记

qq_48721706的博客

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3281

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2301_79880794的博客

01-18

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02-06

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HTML笔记传智讲师视频笔记适合初学者

04-16

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HTML笔记.pdf

07-14

"HTML笔记.pdf" HTML笔记.pdf是一个详细的HTML笔记，涵盖了HTML的基础知识、标签、属性、事件、表单、超链接、图像、表格、列表等内容。下面是从文件中提取的相关知识点： 1. HTML基础知识： * DOCTYPE html是...

HTML笔记.txt

02-25

自己总结的html笔记标签非常适合初学者参考大牛复习每个标签都标注了用途需要的可以下载。

HTML笔记总结(1).md

04-25

HTML笔记总结(1).md

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

09-05

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

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz