HTML入门笔记1

本文探讨了HTML的发明者Tim Berners-Lee,从基本的HTML起始结构到常见的章节标记如h1-h6、section等。还介绍了全局属性如class和hidden,以及内容标签如a、strong等的用途。此外,详细列出了前端开发、HTML、CSS等关键领域的重要标签。
  1. HTML 是谁发明的
    Tim Berners-Lee

  2. HTML 起手应该写什么

<!DOCTYPE html>
<html lang = "zh-CN">
<head>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
    <title></title>
</head>
<body></body>
</html>
  1. 常用的表章节的标签有哪些,分别是什么意思(h1~h6、section、article、main、aside等等)
    h1~h6 标题
    section 章节
    artcle 文章
    main 主要内容
    aside 旁系内容

  2. 全局属性有哪些
    class 和id类似,但是比较好用
    id 尽量不要使用
    contentediable 让该部分内容可编辑化
    hidden 隐藏
    style 样式

  3. 常用的内容标签有哪些,分别是什么意思(a、strong、em、code、pre 等等)
    ol+li 有序列表
    ul+li 无序列表
    dl+dt+dd dt:描述对象 dd:具体描述
    pre 保留行内输入的空格
    hr 分割线
    br 下一行
    a 链接
    em 表示语气的强调
    strong 表示重要内容
    code 保留等宽,可通过与“pre”标签组合达到输出代码段的效果
    q 引用,但没有较明显的区别,是行内元素(与span类似)
    blockquote 引用,块级元素

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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