FRAMESET

本文详细介绍了HTML中的frameset和iframe的概念及其使用方法,包括如何划分页面、设置属性等,并探讨了它们在实际应用中的注意事项。

先说明一下几个重要的概念如下:

<FRAMESET> :用以划分主视图,即将整个页面首先分为几个大的区域(每个区域是一个单独的.html,.asp,.aspx文件),可多层嵌入

rows: 20%, 80% rows跟在FRAMESET后面,用以划分当前要划分的行数,当前指将页面分成20%和80%上下两部分。

cols:  20%, 80%    同上,将当前页面分成20%和80%左右两部分。

<FRAME name=123 src="maincontrol_f.files/left.htm" target="dynamic"> 

这个是真正说明被框架所包含的单独文件的地方,src:位置,target:目标框架的名字,name:用以被其它页面的target属性所指向。

<NOFRAMES></NOFRAMES>此标签内的内容是,当用户的浏览器不支持frameset时所显示给用户看的内容。

有了以上的说明,看下面的内容就没有疑问了:

<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Frameset//EN">
<HTML>
<HEAD>
<TITLE>
这个页面包含框架。需要浏览器支持。
</TITLE>
<META http-equiv=content-type content="text/html; charset=gb2312">
<META content="MSHTML 6.00.2800.1491" name=GENERATOR>
</HEAD>
<FRAMESET rows="20%, 80%" >//
<FRAME src="maincontrol_f.files/top.htm" scrolling="no" noresize  frameborder="0">
<FRAMESET cols="15%, 85%">
<FRAME src="maincontrol_f.files/left.htm" target="dynamic">
<FRAME name=wwm src="maincontrol_f.files/main.htm" namo_target_frame="myframe" >
</FRAMESET>      
<NOFRAMES>
   <body bgcolor="white" text="black" link="blue" vlink="purple" alink="red">
    <p>这个页面包含框架。需要浏览器支持。</p>
    </body>
</NOFRAMES>
</FRAMESET>
    </HTML>

如果有一个文件成为多个链接的目标时(比如说一个html文件,被多个frame 的target属性所指定,作为替代在每一个frame里指定target属性的方法如下:<BASE target="dynamic">,目标名称必须以字母开始。

 

上面的html文件里面跟在FRAME后的scrolling,noresize,frameborder,weight,height是它的一些常用属性,试试就知道了。

 frameset的部分属性的意义如下(也是从网上找的:)

name-- name of frame for targetting
src-- source of frame content
frameborder(1|0) -- request frame borders
marginwidth -- margin widths in pixels
marginheight -- margin height in pixels
scrolling (yes|no|auto)  -- scrollbar or none
align -- vertical or horizontal alignment
height -- suggested height
width -- suggested width

 

 

除此以外,还有一个iframe的概念:用以在html文件中嵌入文件。示例如下:

<BODY text=black vLink=purple aLink=red link=blue bgColor=white>
<iframe name="import_frame" width=580 height=80 src="11111.html" frameborder=auto>
</iframe>
<P> 1.aspx</P>
</BODY>

其常用的属性如下:
      name:内嵌帧名称

  width:内嵌帧宽度(可用像素值或百分比)

  height:内嵌帧高度(可用像素值或百分比)

  frameborder:内嵌帧边框

  marginwidth:帧内文本的左右页边距

  marginheight:帧内文本的上下页边距

  scrolling:是否出现滚动条(“auto”为自动,“yes”为显示,“no”为不显示)

  src:内嵌入文件的地址

  style:内嵌文档的样式(如设置文档背景等)

  allowtransparency:是否允许透明

说明:同一页面间的iframe框架内的所有元素均可相互访问,但前提是:所有页面都已被页面正确载入。这是个很好的事情,因为如果只是为了好看而用frameset却失去了互访能力就不值得了,至少我这样认为。

 

不过使用iframe也是有限制了,比如iframe的一些透明效果就需要浏览器支持的:

像以下的代码如果IE版本低于5.5就看不到效果了:

<IFRAME ID="Frame1" SRC="transparentBody.htm" allowTransparency="true"></IFRAME>
<IFRAME ID="Frame2" SRC="transparentBody.htm" allowTransparency="true" STYLE="background-color: green"> </IFRAME>
<IFRAME ID="Frame3" SRC="transparentBody.htm"></IFRAME>
<IFRAME ID="Frame4" SRC="transparentBody.htm" STYLE="background-color: green"> </IFRAME>

可惜的是,在iframe里没有target属性来指定目标了。

 

而且关于iframe的使用也会使得制作网页的人有可能利用其溢出漏洞而攻击浏览者: 

具体地讲,一个叫做SHDOCVW.DLL的负责翻译IFRAME、FRAME和EMBED标记的通用Windows DLL文件受到缓冲溢出攻击的影响。恶意人员通过构造一个恶意的HTML文件,在其<IFRAME>标记中的“SRC”和“NAME”参数包含超长字符串,就可以引发缓冲区溢出攻击。成功利用该漏洞可以执行任意代码。当用户浏览HTML网页或查看HTML格式的邮件时,如果其中包含恶意构造的HTML标记,有可能系统会被恶意人员远程接管。

转载于:https://www.cnblogs.com/whxylm/archive/2006/12/12/590000.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、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
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!
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