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清华大学官方HTML快速入门教程

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下载需积分: 9 | 1.94MB | 更新于2025-06-25 | 19 浏览量 | 17 下载量 举报 收藏
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HTML(HyperText Markup Language)即超文本标记语言,是用于创建网页和网络应用的标准标记语言。HTML定义了网页内容的结构和布局,并且通过标签对网页中的内容进行标记和定义,使得网页能够被浏览器识别并正确显示。清华大学提供的HTML教程,是众多学习者了解和掌握HTML基础和进阶知识的重要资源。 HTML的基本组成部分包括元素、标签、属性和内容。元素是构成HTML的基本单元,通常由一个开始标签、内容和一个结束标签组成。例如,一段文本可以用<p>标签来标记,使其显示为段落格式。 标签(Tag)是HTML中用来标记内容的语法,通常成对出现,一个开始标签和一个结束标签,用来告诉浏览器如何展示元素内的内容。例如,<b> 和 </b> 用来加粗文本。有些标签是单独出现的,它们不需要结束标签,这类标签被称为自闭合标签。比如,<img src="image.jpg" alt="描述文字" />。 属性(Attribute)是附加在HTML元素的开始标签中的额外信息,用来修改HTML元素的默认行为或者提供更多的信息。例如,<a href="http://www.example.com">访问示例网站</a>中的href就是一个属性,它指示了链接的目标URL。 HTML文档通常以.html或.htm为扩展名,并以一个基本结构作为开始,这个基本结构包括文档类型声明、html元素、head元素和body元素。文档类型声明是告诉浏览器使用哪种HTML标准,例如<!DOCTYPE html>代表当前文档遵循HTML5标准。html元素是所有HTML页面的根元素,head元素包含了文档的元数据,如标题、字符集声明等,body元素包含了文档的所有可见内容,如文本、图片、链接等。 HTML中的标签按照功能和用途可以被分为许多不同的类别,如文本格式化标签(<em>, <strong>, <sub>, <sup>等)、链接标签(<a>)、图片标签(<img>)、列表标签(<ul>, <ol>, <li>)、表格标签(<table>, <tr>, <th>, <td>)以及表单标签(<form>, <input>, <button>, <textarea>等)。 学习HTML,了解这些基础概念和结构是非常关键的,因为它们构成了所有网页的骨架。清华大学的HTML教程,通过理论讲解和实践操作相结合的方式,帮助学生快速建立起对HTML的初步认识,并在实践中逐渐深化理解,从而能够设计和开发出结构良好、内容丰富的网页。 此外,为了提高网页的用户体验和互动性,HTML常常和CSS(层叠样式表)以及JavaScript一起使用。CSS负责网页的布局、样式和视觉效果,而JavaScript则用来添加动态效果和交互功能。因此,掌握基础的HTML只是第一步,在学习的过程中,逐步理解如何将HTML与CSS和JavaScript结合使用,对于成为全栈开发者的道路上是至关重要的。 通过清华大学的HTML教程,学习者不仅能够掌握HTML的基础知识,还能够在实践中学会如何构建一个完整的网页,为后续深入学习前端开发技术打下坚实的基础。HTML作为Web开发中最基础的技术之一,学习者应重视对其规范和最佳实践的学习,以便制作出符合现代Web标准的网页内容。

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资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYaEvb5YbXDcdRVMg3ANOaDA1?pwd=sjwe data.py 用于创建数据集。 makelabel.py 的功能是融合数字与背景并保存。其中,一张背景图会在四个象限随机添加一个数字,且几乎无重叠。标签形状为(32,32,11),32×32 是热图输出大小,每个热图像素对应原图 4×4 的方格,每个方格作为分类器,可分出 11 类,0-9 对应数字,10 代表背景。fusion_img 函数将一个数字融合到背景图的随机位置;fusion_4img 函数考虑到单个数字太少,可处理四个数字,输入参数为(背景,(图片 1,标签 1),(图片 2,标签 2)...),输出为图片(0-255)和标签。 model.py 是模型文件,最终占用 192kb 内存。 test.py 为测试脚本,包含两个定义的函数,加载模型后可进行单张测试和视频测试,使用时注释另一个即可。onepoint 函数输入矩阵和点的 xy 坐标,逐行扫描该点周围 6 行的像素,若为 1(表示有物体),就将对应方格的 xy 加入数组并置零。扫描完周围 6 行后,若总点数超过 10 个,判定为一个物体,对所有 xy 分别求平均,得到物体中心。 单张图片后处理过程:获取输出的 32×32×11 矩阵,先扫描 32×32 区域,对每行取 argmax,若不属于背景类,说明可能存在物体,再设阈值过滤部分误识别框,然后将该点值置为 1 作为标记。 再次扫描矩阵时,为避免越界,从第 6 行开始到 25 行结束。若扫描到 1,如(20,20,3)这一格为 1,就取矩阵对应 3 的那一层(32×32 大小),将该矩阵和(20,20)坐标传入 onepoint 函数,返回中心,类别为 3。一般不会误判,若一个数字有两种可能且两种像素数都超 10
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