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HTML技术的展现平台:wimldsgoa.github.io分析

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由于提供的信息非常有限,无法直接从【标题】和【描述】中提取出具体的知识点。标题和描述均为 "wimldsgoa.github.io",这看起来像是一个GitHub Pages网站的地址。而【标签】为 "HTML",则表示这个网站的页面可能使用了超文本标记语言(HyperText Markup Language,简称HTML)构建。 HTML是用于创建网页的标准标记语言,它定义了网页内容的结构。HTML文档包含了HTML元素,这些元素通过标签来表示,标签可以嵌套并包含相关的属性来描述元素的格式和信息。HTML文件通常以.htm或.html作为文件扩展名。 关于【压缩包子文件的文件名称列表】中提到的 "wimldsgoa.github.io-main",这似乎是指该GitHub Pages站点的主分支或主文件夹中的某个压缩文件,但这并不是一个标准的文件扩展名或格式。如果这是一个压缩文件,它可能包含网站的源代码、图片、CSS样式表、JavaScript脚本等资源文件,这些文件在构建GitHub Pages网站时会被使用。 由于资料有限,无法确定具体的构建细节,但可以推测以下知识点: 1. GitHub Pages:GitHub Pages是GitHub提供的一项服务,允许用户直接通过GitHub存储库来托管网站,可以用来分享个人项目、文档甚至是博客。通常,GitHub Pages站点是静态的,并且可以通过指定的分支和路径来访问。 2. HTML基础:HTML是创建网页的基础技术,一个基本的HTML文档通常包含以下结构: - `<!DOCTYPE html>`:文档类型声明,告诉浏览器这个文档是HTML5。 - `<html>`:根元素,包含整个HTML页面的内容。 - `<head>`:包含文档的元数据,如 `<title>` 标题和链接到外部资源如CSS和JavaScript文件。 - `<body>`:包含可见的页面内容,比如标题(`<h1>`到`<h6>`), 段落(`<p>`), 图片(`<img>`), 列表(`<ul>`, `<ol>`, `<li>`)等。 3. 主分支(main):在Git版本控制系统中,主分支通常是项目的稳定版本,有时称为master分支,可以部署到GitHub Pages以进行发布。 4. 网站构建流程:构建一个静态网站通常包括编写HTML代码,使用CSS来设计网页的样式,以及利用JavaScript来添加交互性。GitHub Pages会根据主分支的文件来生成最终的网站,这个过程可以是自动的,也可能是通过一些预设的构建步骤来实现。 5. 压缩文件:在Web开发中,资源文件(如CSS文件、JavaScript文件、图片等)通常会被压缩,以减小文件大小,提高加载速度。常见的压缩工具有gzip、bzip2等,虽然"包子"并不是一个标准的文件压缩格式。 以上知识点围绕着提供的信息进行了推测,但没有确切的细节,如网站的具体功能、设计元素、使用的JavaScript库或框架等。如果需要更详细的知识点,建议提供更多关于该网站的背景信息或者具体的HTML代码示例。

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多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
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用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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