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原创 Web前端开发——图像与多媒体文件(上)

优秀的商业网站往往通过为页面添加大量的图像、声音、视频、动画等多媒体信息来丰富网站的内容,吸引更多网络访问者的关注。目前大型商业网站非常注重对Web前端开发技术的研究,通过组合各类前端开发技术来改善用户体验和增加用户互动环节、最大限度地获取商业利润。本章重点介绍图像、滚动文字、音频等多媒体信息在HTML文档中的使用方法。

2025-04-15 21:54:49 1612

原创 Web前端开发——超链接与浮动框架(下)

上一节,我们了解了超链接概述与超链接的语法、路径及分类两大部分内容,本节我们将了解超链接的应用与浮动框架。

2025-04-14 15:44:57 646

原创 Web前端开发——超链接与浮动框架(上)

通过对本节超链接和浮动框架等知识的学习,读者能够掌握超链接和浮动框架的语法和创建方法,理解超链接的分类以及路径等相关概念,学会利用超链接设置书签、文件下载、FTP下载、电子邮件链接等,会使用超链接与浮动框架关联设计Web网页导航。

2025-04-13 22:44:08 1537

原创 Web前端开发——列表

大型 IT 网站(例如网易、搜狐、新浪等)首页的导航栏目均采用列表方式来显示信息。通过对本章列表知识的学习,读者能够了解列表的类型,掌握无序列表、有序列表、定义列表的作用及使用方法;学会使用不同类型列表及嵌套列表来解决网页设计中遇到的一些实际问题。

2025-04-12 22:00:23 937

原创 Web前端开发——格式化文本与段落(下)

上一期我们了解了Web页面初步设计和格式化文本标记,这一期我们了解段落与排版标记,也是格式化文本与段落这一章节的重点内容。

2025-04-11 22:41:26 619

原创 Web前端开发——格式化文本与段落(上)

网页内容的排版包括文本格式化、段落格式化和整个页面的格式化,这是设计个网页的基础。文本格式化标记分为字体标记、文字修饰标记。字体标记和文字修饰标记包括对于字体样式的一些特殊修改。段落格式化标记分为段落标记、换行记、水平分隔线标记等。

2025-04-10 23:12:05 943

原创 Web前端开发——HTML基础(下)

HTML文档结构主要由若干标记构成,随着页面复杂程度的不同,所使用的标记数量和标记属性设置也不相同。掌握HTML标记语法和属性语法是设计Web页面的基础。

2025-04-09 23:24:54 758

原创 Web前端开发——HTML基础(上)

HTML文档由头部head和主体body两部分组成。在头部head标记中可以定义标题、样式等,头部信息不显示在网页上;在主体body标记中可以定义段落、标题字、超链接、脚本、表格、表单等元素,主体内容是网页要显示的信息。

2025-04-08 20:58:23 725

原创 数据分析——基于用户的协同过滤推荐算法制作电影推荐系统

利用用户对电影的评分和对电影的标签记录,了解用户看电影的喜好,并结合电影的类型,使用基于用户的协同过滤推荐算法制作电影推荐系统,为每位用户推荐他们喜欢的电影。

2025-04-07 23:12:27 2747

原创 Python小实验——尼姆游戏(即人机对战)

尼姆游戏:两个玩家轮流从一堆物品中拿走一部分,在每一步中,玩家可以自由选择拿走多少物品,但必须至少拿走一个且最多只能拿走一半物品,然后轮到下一个玩家。计算机玩家每次拿走一定数量的物品使得剩下的数量是2的幂次方减1一即3、7、15、 31、 63等。

2025-04-05 20:49:04 724

原创 机器学习逻辑回归——预测学生是否被录取

使用逻辑回归模型进行学生录取结果预测。

2025-04-04 23:02:24 460

原创 机器学习逻辑回归——预测信用卡逾期情况

前进银行搜集了贷款用户的数据,包括欠款额(百元)、月收入(元)和是否逾期的信息。通过6号用户的个人信息,判断用户贷款20万元后是否会逾期。又称Logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。共150条记录,其中逾期(1)的记录约占25%,数据分布基本平衡。overdue:是否逾期(0=未逾期,1=逾期)3)使用模型预测新用户贷款后的逾期风险。income:月收入(单位:万元)

2025-04-03 20:11:17 709

原创 Python小实验——输入三位正整数,输出各数字的立方和

【代码】Python小实验——输入三位正整数,输出各数字的立方和。

2025-03-28 21:32:07 238

原创 Python数据分析——基于RFM分析的客户分群

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在客户分类中,RFM模型是一个经典的分类模型,利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分客户群体,从而分析不同群体的客户价值。RFM数据集为英国在线零售商在2010年12月1日至2011年12月9日间发生的所有网络交易订单信息。该公司主要销售礼品为主,并且多数客户为批发商。

2025-03-27 22:45:31 903

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