HTML notebook 2: Construction
在文档的head部分,通常要指明页面标题,提供为搜索引擎准备的关于页面本身的信息,加载样式表,以及加载JavaScript文件,不过处于性能考虑,多数时候在页面底部</body>标签结束前加载JavaScript.
body元素包住页面的内容,包含文本、图像、表单、音频、视频以及其他交互式内容。
title元素是必需的,且不能包含人和格式、HTML、图像或指向其他页面的链接。title是搜索引擎抓取网站的基础,因此应该重视。
入了HTML和JavaScript的坑,趁着年末事情没那么多 (假装不多),学习一下,不知道能坚持多久,LOL… 参考的书有如下三本,
边看边手动记笔记,有空整理一下。
HTML的一个很好的理解,为网页内容打上能够描述它们的标签,但HTML元素描述的是内容是什么,而不是内容本身的特征,更像一个盒子。CSS用来控制内容的外观(如字体、颜色和阴影等)。访问者看到的内容位于主体body
部分,即<body>
和</body>
之间的内容。
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|
每个网页都包含DOCTYPE
、html
、head
和body
元素,它们是网页的基础。HTML使用<>
包围标签,包含开始和结束标签,其中结束标签在<
后增加/
符号。
<body>
开始标签以上的内容为浏览器和搜索引擎准备;<!DOCTYPE html>
表示这是一个html5页面,DOCTYPE
应该始终位于页面第一行;<title>
和<\title>
之间用于显示页面的标题;元素有一个或多个属性、属性用来进一步描述元素 (考虑画图)。 元素由开始标签、内容和结束标签组成。习惯上,标签采用小写字母。还有一些元素是空元素 (不包含文本内容),形如< \>
,即开始标签和结束标签的结合,由左尖括号开头、元素的名称及包含的属性和右尖括号 (空格加”/“在HTML5中可选) 组成。
属性包含了元素的额外信息,每个属性有各自的值。在HTML5中属性值两边的引号可选,但建议保留,形如attr="value"
的形式。有的属性可以接受仍和值,有的则有限制,最常见的是仅接受预定义值 (枚举值) 的属性。例如,
有许多属性的值设置为数字,主要为描述大小和长度的属性,其中图像和视频的宽度和高度是有单位的,默认为像素。有的属性 (如href
和src
) 用于引用其他文件,它们只能包含URL形式的值。还有一种属性为布尔型,本身出现就表示真。
如果一个元素包含另一个元素,该元素称为被包含元素的父元素,被包含元素称为子元素。这种结构是HTML的关键特性,有助于在元素上添加样式和应用JavaScript行为。例如,
文本是元素的基本成分,在HTML中,文本中的多个空格或制表符会被压缩成单个空格,回车和换行符号会被转换为单个空格,旧版本的HTML只能只用ASCII字符,受限于此,特殊字符需要类似于Latex
的语法来引用。目前,可以采用UTF-8编码来缓解这一问题。而要采用Unicode,需要在
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|
HTML5提供了audio和video元素,避免了无Flash等插件便无法播放音频和视频的问题。,当然目前的多数浏览器提供了内置的媒体播放器,仍然可以使用Flash播放器作为旧浏览器。
建议采用小写字母加短横线而不是首字母大写加下划线的形式,并用.html
作为扩展名,有助于访问和搜索引擎的优化。注意,文件名称中也不要出现空格。
包含关于文件存储位置和浏览器应如何处理它的信息,互联网上的每个文件都有唯一的URL。若URL路径不以文件名结尾,则对应一个目录中的默认文件,通常为index.html
。URL分为绝对路径和相对路径,其中相对路径尽量使用根相对路径
语义化HTML指的是那些使用最恰当的HTML元素进行标记的内容,在标记的过程中并不关心内容显示。
h1-h6
,用形如<h1> xxx </h1>
实现;img
,无元素;p
,段落用<p>xxx</p>
实现;em
和a
元素,其中em
表示强调,通常会用斜体体现,在CSS中也可以修改。a
表示anchor,用于定义链接,形如<a href="" rel="" title=""><xxx /a>
©
表示版权符号,<p><small>© Jason </small></p>
, small表示法律声明等条纹细则;mailto:xx@xxx.xxx
好久没写了,来填坑,matplotlib相关的tips第二篇。包括网格化子图、坐标轴反向、savefig以及stacked bar.
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System and Software info
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昨天讨论了基于TensorFlow的迁移学习,提到了网络的存储和恢复的问题,然而我并没有说清楚,而且网络的恢复要考虑的问题其实挺多的。。。
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Today, let's talk about transfer learning based on TensorFlow. Firstly, what is transfer learning? It is a strategy of building your own deeplearning based project with existing well-trained networks, so as to avoid some risks like overfitting, time-consuming and etc.
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今天讨论二维矩阵 (图像) 的Fourier transoform,这个问题缘起师兄的工作,“当图像的灰度波动较小,或者说只有大尺度结构时,它的傅立叶变换的图像会在中间(低频)区域出现一个十字。”而这个诡异的十字严重影响了后续的工作。为什么会有这个十字?我们有一个猜想,也试着证明了一下,但不确定是不是这个原因,先挖个坑再说。。。
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今天我们讨论数据可视化(data visualization)算法t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding),该方法的目的是映射高维数据向量到低维,并保留向量的相似性或者距离。通常我们描述距离会使用类似欧式距离或黎曼距离等概念,映射的方法也多为线性,如PCA。而t-SNE不同,它是用联合概率来描述样本点的相似程度,是非线性的。
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晚上粗去吃大餐了,走了很多路,超级开心。。。今天还是写个短博客,讲一下怎么从文件里根据关键词提取相关信息。举个例子,比如我们订阅了arXiv的arXiv.cs板块,那么每天会收到一封邮件,如果想批量且自动化地下载这些论文,应该怎么做呢? 有一些解决方案,比如提取每篇摘要文末的链接,利用python的url,requests等包进行下载; 比如利用linux的wget工具进行下载,但相对来说,这两种方案是比较难入门的,我到现在都写不好。。。那么,是否有更简单的解决方案呢? 答案是用正则表达式re.
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We are in the same story.
Astronomer? Software engineer