学习【尚硅谷HTML5前端视频】主讲人李立超(上篇)

HTML5+CSS3笔记(尚硅谷) HTML5+CSS3笔记 阅读详情

这位老师讲解的是真心好 地址(。◕ˇ∀ˇ◕)。

1,这里使用 UTF-8 编码。

使用谷歌欧朋浏览器显示正常,但使用火狐,Edge,IE就是乱码,使用Sarifi浏览器也是乱码

这是为神马呢?

因为谷歌欧朋浏览器默认解码是UTF-8,火狐IE(在中文系统)默认解码是GB2312,Sarifi浏览器默认解码是ISO-8859-1

解决方法:告诉浏览器编码格式

<meta charset="utf-8" />

2.<h1></h1>的重要性仅次于<title></title>, 搜索引擎检索完title标签就会去查询h1标签

在html中,多个空格/换行 会被当做一个空格解析。

<hr/> 是水平线

<img src="1.jpg" alt="图片" /> 这里的alt会被搜索引擎检索到

图片格式: JPEG(和JPG是同一个东西),支持颜色多,不支持透明,但压缩率高,

GIF 支持颜色少,支持简单的透明效果,支持动态图

PNG 支持颜色多,支持复杂的透明效果

3. meta

<meta name="keywords" content="关键字内容"/>

<meta name="description" content="描述内容"/>

<!--表示5秒后跳转到另一个url地址-->
<meta http-equiv="refresh" content="5;http://www.baidu.com"/>

4. 内联标签 iframe

<a href="http://www.sogou.com" target="iframe_a">搜狗</a>
<iframe src="http://www.baidu.com" name="iframe_a"></iframe>

<a></a>  target="_self" 本标签打开  target="_blank" 新窗口打开  target="name" 在名字为"name"的 iframe 中打开

5. 引用外部css,浏览器可以缓存下来,提高速度

<link rel="stylesheet" type="text/css" href="1.css"/>

6. 块元素主要用来做页面布局,内联元素主要用来选中文本设置样式

一般使用块元素 包裹内联元素,而不会使用内联元素包裹快元素,例如

<div>
  <span></span>
</div>

注意,<a></a> 标签可以包含任意元素,除了本身

<p></p> 元素里面不能放任何的块元素

7. 

#id{
  background-color: yellow;
}
.className{
  background-color: yellow;
}
h1{
  background-color: yellow;
}

以上三个的 样式都一样的,可以使用 逗号,  来分组:

#id , .className, h1{
  background-color: yellow;
}

8. 

<p class="p1"></p>
<span class="p1"></span>

如果使用

.p1{
   color: red;
}

p,span都能满足,如果使用

span.p1{
  color: red;
}

则必须满足是 span标签,且className为p1

9.

<div>
  <span></span>
  <p><span></span></p>
</div>

后代选择器,使用 空格

div p span{
   color: red;
}

子元素选择器,使用 >   (注意 IE6以下不支持这种写法)

div > span{
  color: red;
}

10 伪类    

a:link {  }  就是 未访问过的链接

div::selection{
   color: red;
}
div::-moz-selection{
   color: red;
}

11. 伪元素,首先理解下啥事伪元素,如下

要使首字变红色,需将第一个字用元素圈起来   <p><span>正</span>文内容<p>

以前对于火狐浏览器,需要写成 ::-moz-seleionct ,但现在火狐浏览器也支持 ::selection 写法了。

p > span{
  color: red;
}

我们可以使用伪元素: <p>正文内容</p>  


p:first-letter{
   color: red;
}

还有:

        p:first-line{
            background-color: lightblue;
        }
        p:before{
            content: '文字前的位置  ';
        }
        p:after{
            content: '文字后的位置';
        }

12.  title 属性可以给任意标签添加,鼠标移到上面会有“文字提示”

<p title="文字提示:这是第一行"> 文字内容 </p>

使用 中括号 [ ]  表示属性 

p[title]{ 
   background-color: lightblue;
}
p[title=hello]{
   background-color: yellow;
}

13.

<body>
    <span>
        我是相对于body标签的第一个子元素
    </span>
    <p>我是相对于body标签的第二个子元素</p>
    <div>
       我是相对于body标签的第三个子元素
       <p>我是相对于div标签的第一个子元素</p>
    </div>
</body>

使用 p:first-child 表示匹配p元素,且该p元素必须是第一个子元素

p:first-child{
   background-color: lightcoral;
}

使用 :last-child 匹配最后一个子元素

使用 :nth-child(n)  匹配第n个子元素

p:nth-child(2){
    background-color: lightcoral;
}

使用 :nth-child(even) 匹配偶数位的子元素, 使用 :nth-child(odd) 匹配奇数位的子元素

记法:  even 4个字, odd 3个字
p:first-of-type 表示在当前类型 p 中的第一个

p:first-of-type{
   background-color: yellow;
}
p:last-of-type{
   background-color: yellow;
}
p:nth-of-type(2){
   background-color: yellow;
}

14, + 和 ~  都是选则兄弟元素,但 + 是之后紧挨着的那一个兄弟元素,~是之后所有的兄弟元素

span + p{
  background-color: lightcoral;
}
span ~ p{
  background-color: lightcoral;
}

15,现在我要匹配所有class不是hello的p元素

    <p>第一个</p>
    <p class="hello">第二个</p>
    <p>第三个</p>
    <p>第四个</p>

使用  :not( ) 

p:not(.hello){
  background-color: black;
}

16,子元素会继承 祖先元素的样式, 但是 背景 background 不会继承,

    <div style="background-color: red;">
        <span>我是why_su</span>
    </div>

因为 背景颜色默认是 transparent 透明的,所以看起来像是继承了一样。此问题在于,如果背景是图片,继承的话会出乱子:

17. 优先级

<p class="good bye"></p>
.good{
   
}
.bye{

}

级别一样的,看排列顺序,.bye 在 .good 之后,所以  .bye

对于 <p class="hellp"></p>

p.hello{
  background-color: black;
}
.hello{
  background-color: green;
}

p.hello{  }  因为有两个级别 相加,所以优先级更高

写在 html中的 <p style="background-color: red;"></p> 优先级别最高,可以在css中使用 !important 来改变这个优先级

.bye{
    background-color: black !important;
}

18,关于a 的伪类的 优先级顺序

        a:link{
            color: cornflowerblue;
        }
        a:visited{
            color: red;
        }
        a:hover{
            color: orange;
        }
        a:active{
            color: black;
        }

这样子写是没错的, 但因为  a:active  鼠标点击  其实同时满足 :active和a:hover 这两个状态,所以鼠标点击的时候会找最后面的一个样式来展现,如果 调下顺序:当鼠标点击时,显示的是 orange 而不是 black

        a:active{
            color: black;
        }
        a:hover{
            color: orange;
        }

此外,如果把  a:link  和 a:visited  写在了  a:hover 和 a:active 后面,则不会有鼠标点击 和 移入 的效果。

19.

    <em> 斜体 </em>
    <strong>  加粗</strong>
    上标:  2<sup>2</sup>
    上标带链接:  周杰伦<sup><a href="http://www.sogou.com">[1]</a></sup>
    下标:   H<sub>2</sub>O
    <pre>
        pre 保存代码中的格式,保留多个空行
        code 用来存代码,和pre一起用
        <code>
            window.onload = function(){
               alert("hello why_su!");
            }
        </code>
    </pre>

4、设备树的处理(1) 其实到第4节才写设备树的问题完全是因为忘记了,之前有一个版本是先关闭了设备树的,习惯性的认为设备树已经处理完了,失误了!!!前文说过,这个系统是依着荣品的开发板和核心板来的,使用的是5.1内核的SDK。它的SDK里是开发板全功能的,所以设备树也是的。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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探秘Jack-Team's CNode:一个强大的Node.js社区平台源代码

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1、尚硅谷-JavaScript基础-李立超-基础语法

文章目录1、JavaScript简介1.1、什么是语言1.2、起源1.3、简史1.4、时间表1.5、实现1.6、学习内容1.7、特点1.71、解释型语言1.72、类似于c和java语法结构1.73、动态语言1.74、基于原型的面向对象2、JavaScript基本语法2.1、编写位置2.2、严格区分大小写2.3、注释2.4、标识符2.5、关键字和保留字2.6、变量2.7、数据类型2.8、typeof运算符2.9、String2.10、Number2.11、数值的转换2.12、Boolean(布尔类型)2.13

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链表进阶(含代码)

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Winbox-mac 使用教程

Winbox-mac 是一个将 MikroTik Winbox 打包成 macOS 应用程序的开源项目。它使用 Wine 软件在 macOS 上运行 Winbox,使得用户可以在 macOS 系统上管理和配置 MikroTik 路由器。该项目并非 MikroTik 官方发布,但得到了广泛的使用和社区支持。 ## 2. 项目快速启动 ### 安装 你可以通过 Homebrew Cask 轻松安...

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