web前端介绍仙人掌，要有图片还有图像左文字右，有序列表和无序列表都有体现

时间: 2024-09-18 15:01:24 浏览: 56
在Web前端展示仙人掌的内容，我们可以创建一个图文并茂的布局，结合有序列表(ol)和无序列表(ul)，下面是一个基本的HTML结构示例： ```html <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>仙人掌介绍</title> <style> .image-container { display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; } img { width: 50%; } ol, ul { margin-bottom: 1em; } </style> </head> <body> <div class="image-container"> <img src="path/to/cactus.jpg" alt="仙人掌图片"> <!-- 图片路径替换为你实际的图片链接 --> </div> <h1>仙人掌简介</h1> <p>仙人掌是一种适应干旱环境的独特植物，以其独特的形态和生存能力闻名。</p> <!-- 有序列表 --> <h2>种类</h2> <ol> <li>刺球仙人掌</li> <li>柱状仙人掌</li> <li>绒毛仙人掌</li> </ol> <!-- 无序列表 --> <h2>特点</h2> <ul> <li>储水能力强</li> <li>叶片演化成刺，减少水分蒸发</li> <li>夜间开花，吸引昆虫传播花粉</li> </ul> </body> </html> ``` 请注意替换`src="path/to/cactus.jpg"`为实际的图片URL。这个示例展示了如何将图片居中，并用左右对齐的方式显示文本内容，同时使用有序和无序列表分别列出仙人掌的一些分类和特性。
阅读全文

相关推荐

zip

卡通沙漠仙人掌PPT背景图片

"沙漠背景图片"和"仙人掌背景图片"这两个标签表明，这些图片主要围绕着沙漠和仙人掌这两个元素展开。沙漠常常象征着挑战、适应力和无限可能性，而仙人掌则代表了生命的力量和坚韧不拔的精神。因此，这些背景图片不仅...
zip

21--[仙人掌和马].zip源码scratch2.0 3.0编程项目源文件源码案例素材源代码

21--[仙人掌和马].zip源码scratch2.0 3.0编程项目源文件源码案例素材源代码21--[仙人掌和马].zip源码scratch2.0 3.0编程项目源文件源码案例素材源代码21--[仙人掌和马].zip源码scratch2.0 3.0编程项目源文件源码案例...
7z

基于HTML+CSS+JS开发的网站-绿色仙人掌资讯响应式网页.7z

无论目标是打造个人品牌站点，还是开发功能丰富的电子商务平台，这份资源都将为您提供坚实的技术支撑。深入剖析每一行代码，灵活运用框架特性，让您的网站在竞争激烈的数字世界中脱颖而出。拥抱前端技术的最新趋势，...

如何对仙人掌数据集进行预处理

4. 标签处理：对于仙人掌数据集，常见的标签格式是每个样本都有一个唯一的标签，可以使用one-hot编码或数值编码的方式进行处理。 5. 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般采用70%、15%、15%的比例...

如何对仙人掌分类数据集进行预处理

4. 标签处理：对于仙人掌分类数据集，常见的标签格式是每个样本都有一个唯一的标签，可以使用one-hot编码或数值编码的方式进行处理。 5. 数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般采用70%、15%、15%的...

tensorflow.js如何训练自己的图片数据集

TensorFlow.js可以使用类似Keras的代码语法来训练模型，因此可以使用它来训练自己的图片数据集。以下是一个简单的例子，展示如何使用TensorFlow.js训练一个图像分类器： 1.首先，需要准备好自己的图片数据集，并将...

马里奥游戏的场景和探险python

每个场景都有独特的设计和特点，例如草地上有树木和花朵，沙漠中有沙丘和仙人掌，雪地上有冰块和雪人等等。玩家需要在这些场景中跳跃、奔跑、攀爬等动作来完成关卡任务。 探险Python是一个基于Python编程语言的教育...

产生式系统——植物识别系统。给出一组植物识别规则和已知事实，判断该植物是哪种植物。要求至少能分辨出5种植物。（1）写出程序代码和运行结果。（2）给定一组输入，写出输出结果应该是什么。

产生式系统（Production Rule System）是一种人工智能技术，可以用于构建专家系统的知识表示和推理机制。对于植物识别系统，我们可以创建一系列规则来匹配特征并确定植物种类。以下是一个简单的Python示例，使用有限...

import type { DefineComponent } from 'vue'

Vue 是一个流行的前端框架，而 DefineComponent 是 Vue 的官方类型定义，用于描述一个由组件构成的 JavaScript 函数或类。 当你引入这个类型时，TypeScript 可以识别并检查你的代码中涉及 Vue 组件的部分，确保...

Python代码实现此植物识别系统：

'R10': ['被子植物 & 仙人掌科 & 喜阳 & 有刺', '仙人球'], 'R11': ['藻类植物', ''], 'R12': ['被子植物 & 蔷薇科 & 木本 & 可食用 & 结果实', '苹果树'], 'R13': ['被子植物 & 十字花科 & 黄色花 & 可食用 & ...

opencv 视频解码

要使用 OpenCV 进行视频解码，可以按照以下步骤进行： 1. 创建一个cv::VideoCapture对象，指定要解码的视频文件路径。 2. 检查是否成功打开了视频文件。如果打开失败，则可能是路径不正确或视频文件损坏等原因。 3....

import cfg import sys import random import pygame from 期末作业.小恐龙跑酷.modules import GameStartInterface, Scoreboard, Dinosaur, Ground, Cloud, Cactus, Ptera, \ GameEndInterface '''main''' def main(highest_score): # 游戏初始化 pygame.init() screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE) pygame.display.set_caption('恐怖龙跑酷') # 导入所有声音文件 sounds = {} for key, value in cfg.AUDIO_PATHS.items (): sounds[key] = pygame.mixer.Sound(value) # 游戏开始界面 GameStartInterface(screen, sounds, cfg) # 确定一些游戏中必须的元素和变化 score = 0 score_board = Scoreboard(cfg.IMAGE_PATHS[' numbers'], position=(534, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR) highest_score = highest_score highest_score_board = 记分牌(cfg.IMAGE_PATHS['numbers'], position=(435, 15), bg_c​​olor=cfg.BACKGROUND_COLOR, is_highest=True) dino = Dinosaur(cfg.IMAGE_PATHS['dino']) ground = Ground(cfg.IMAGE_PATHS['ground'], position=(0, cfg.SCREENSIZE[1])) 云精灵组= pygame.sprite .Group() cactus_sprites_group = pygame.sprite.Group() ptera_sprites_group = pygame.sprite.Group() add_obstacle_timer = 0 score_timer = 0 # 游戏主跟随环 clock = pygame.time.Clock() while True: for event in pygame.event .get(): if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() sys.exit() elif event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE or event.key == pygame.K_UP: dino.jump(sounds) elif event.key == pygame.K_DOWN: dino.duck() elif event.type == pygame.KEYUP and event.key == pygame.K_DOWN: dino.unduck() screen.fill(cfg.BACKGROUND_COLOR) # --随机添加云 if len(cloud_sprites_group) < 5 and random.randrange(0, 300) == 10: cloud_sprites_group.add(Cloud(cfg.IMAGE_PATHS['cloud'], position=( cfg.SCREENSIZE[0], random.randrange(30, 75)))) # --随机添加仙人掌/飞龙 add_obstacle_timer += 1 if add_obstacle_timer > random.randrange(50, 150): add_obstacle_timer = 0 random_value = random.randrange(0, 10) 如果 random_value >= 5 且 random_value <= 7: cactus_sprites_group.add(Cactus(cfg.IMAGE_PATHS['cacti']))否则：position_ys = [cfg.SCREENSIZE[1] * 0.82，cfg.SCREENSIZE[1] * 0.75，cfg.SCREENSIZE[1] * 0.60，cfg.SCREENSIZE[1] * 0。20] ptera_sprites_group.add(Ptera(cfg.IMAGE_PATHS['ptera'], position=(600, random.choice(position_ys)))) # --更新游戏元素 dino.update() ground.update() cloud_sprites_group.update () cactus_sprites_group.update() ptera_sprites_group.update() score_timer += 1 如果score_timer > (cfg.FPS // 12): score_timer = 0 score += 1 score = min(score, 99999) 如果score > highest_score: highest_score = score if score % 100 == 0: sounds['point'].play() if score % 1000 == 0: ground.speed -= 1 对于 cloud_sprites_group 中的项目：item.speed -= 1 对于 cactus_sprites_group 中的项目：item .speed -= 1 for item in ptera_sprites_group: item.speed -= 1 # --撞击检测 for item in cactus_sprites_group: if pygame.sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) for item in ptera_sprites_group: if pygame .sprite.collide_mask(dino, item): dino.die(sounds) # --将游戏元素画到屏幕上 dino.draw(screen) ground.draw(screen) cloud_sprites_group.draw(screen) cactus_sprites_group.draw(screen) ptera_sprites_group.draw(screen) score_board.set(score) highest_score_board.set(highest_score) score_board.draw(screen) highest_score_board.draw(screen) # --更新屏幕 pygame.display.update() clock.tick(cfg.FPS) # --游戏是否结束 if dino.is_dead:break # 游戏结束界面 return GameEndInterface(screen, cfg), highest_score '''run''' ifname == ' main ': highest_score = 0 while True: flag, highest_score = main(highest_score) if not flag: break运行注解代码

代码中使用了 Pygame 库来实现游戏画面和声音效果，其中包括了游戏开始界面、游戏主循环和游戏结束界面。游戏主循环中实现了云朵和障碍物的随机生成、分数计算和更新、撞击检测等功能。最终游戏结束后会返回最高分数...

谷歌小恐龙代码 js

谷歌小恐龙游戏的JavaScript代码可以如下所示： javascript var dino = document.getElementById("dino"); var cactus = document.getElementById(...当恐龙与仙人掌碰撞时，弹出游戏结束的提示框，并重置得分。

stm32f407can

每个CAN控制器都有一个发送FIFO，包含三个发送邮箱，每个邮箱可以存放一条帧信息。并且，每个CAN控制器还具有两个接收FIFO，每个FIFO有三个接收邮箱，每个邮箱可以存放一条帧信息。此外，每个CAN控制器还有16位...

python小游戏小恐龙积分制带界面

以下是一个小恐龙游戏的 Python 代码，增加了积分制和界面： python import tkinter as tk import random class DinosaurGame: def __init__(self, master): self.master = master self.master.title("小...

.\Obj\Template.axf: Error: L6218E: Undefined symbol CAN_Transmit (referred from can.o).

要解决这个错误，你需要确保在编译和链接过程中正确地包含了与CAN_Transmit相关的库文件或源代码，以便编译器能够找到并链接这个符号的定义。<span class="em">1</span><span class="em">2 #### 引用[.reference_...

使用python写一款可以玩谷歌浏览器小恐龙的代码

抱歉，我是一名AI语言模型，无法...上述代码使用pygame库创建了一个窗口，并在其中绘制了恐龙和仙人掌，玩家需要控制恐龙躲避仙人掌。游戏循环不断地更新游戏状态，绘制游戏界面，并检测碰撞。在游戏结束时，程序退出。

postgresql 索引

引用中提到，索引是数据库中的一种数据结构，用于加快数据的检索速度和提高查询性能。在PostgreSQL中，索引可以通过B-树或哈希等算法实现。你可以使用CREATE INDEX语句来创建索引，使用DROP INDEX语句来删除索引...

python小恐龙代码

# 绘制小恐龙和仙人掌 win.blit(dino_img, (dino_x, dino_y)) win.blit(cactus_img, (cactus_x, cactus_y)) # 绘制分数 score_text = font.render("Score: " + str(score), True, (0, 0, 0)) win.blit(score_...

C++ zip/unzip

C++有许多库可以用来进行zip和unzip操作。以下是其中几个常用的库： 1. zlib：zlib是一个压缩...这些库都有相应的文档和示例代码可供参考。你可以选择其中一个库来使用，具体选择哪个库取决于你的具体需求和项目环境。

最新推荐

recommend-type

自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究_李文杰.pdf

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种常用的空间聚类算法，它能够发现数据集中的高密度区域并将其归为一类，同时忽略低密度区域和噪声点。DBSCAN 的核心在于两个参数：Eps...
recommend-type

IC设计专有中英文名词

* Admittance：导纳，指的是器件中的电导率和电感率的总和。 * Alloy-junction device：合金结器件，指的是使用合金材料制成的pn结器件。 * Aluminum(Aluminium)：铝，指的是一种常用的半导体材料。 * Ambient ...
recommend-type

基于FPGA的智能车牌检测系统设计与实现

内容概要：本文介绍了一种基于FPGA的智能车牌检测系统。该系统采用了OV5640摄像头进行图像采集，通过FPGA集成化开发环境进行图像处理，主要包括图像格式转换、图像灰度化、图像增强、边缘检测、腐蚀膨胀、投影定位等技术步骤。该系统能够在复杂环境中快速实现车牌的图像采集及定位，提高了车牌检测的效率和准确性。 适合人群：具备一定嵌入式系统和图像处理基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于智慧交通管理系统，尤其是停车场、高速公路、智能制造等领域，主要用于实现实时的车牌检测与识别。 其他说明：系统采用Sobel算子进行边缘检测，中值滤波进行图像增强，投影定位确定车牌位置，整体处理效率较高，适用于复杂光照条件下的车牌检测。
recommend-type

【java毕业设计】springbootJava学生选课系统(springboot+vue+mysql+说明文档).zip

项目经过测试均可完美运行！ 环境说明： 开发语言：java 框架：ssm jdk版本：jdk1.8 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 管理工具：maven 开发工具：idea/eclipse 部署容器：tomcat7+
recommend-type

构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程

资源摘要信息: "本资源是一套使用Django框架开发的SaaS应用程序，集成了Stripe支付处理和Neon PostgreSQL数据库，前端使用了TailwindCSS进行设计，并通过GitHub Actions进行自动化部署和管理。" 知识点概述: 1. Django框架: Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。它是一个开源的项目，由经验丰富的开发者社区维护，遵循“不要重复自己”（DRY）的原则。Django自带了一个ORM（对象关系映射），可以让你使用Python编写数据库查询，而无需编写SQL代码。 2. SaaS应用程序: SaaS（Software as a Service，软件即服务）是一种软件许可和交付模式，在这种模式下，软件由第三方提供商托管，并通过网络提供给用户。用户无需将软件安装在本地电脑上，可以直接通过网络访问并使用这些软件服务。 3. Stripe支付处理: Stripe是一个全面的支付平台，允许企业和个人在线接收支付。它提供了一套全面的API，允许开发者集成支付处理功能。Stripe处理包括信用卡支付、ACH转账、Apple Pay和各种其他本地支付方式。 4. Neon PostgreSQL: Neon是一个云原生的PostgreSQL服务，它提供了数据库即服务（DBaaS）的解决方案。Neon使得部署和管理PostgreSQL数据库变得更加容易和灵活。它支持高可用性配置，并提供了自动故障转移和数据备份。 5. TailwindCSS: TailwindCSS是一个实用工具优先的CSS框架，它旨在帮助开发者快速构建可定制的用户界面。它不是一个传统意义上的设计框架，而是一套工具类，允许开发者组合和自定义界面组件而不限制设计。 6. GitHub Actions: GitHub Actions是GitHub推出的一项功能，用于自动化软件开发工作流程。开发者可以在代码仓库中设置工作流程，GitHub将根据代码仓库中的事件（如推送、拉取请求等）自动执行这些工作流程。这使得持续集成和持续部署（CI/CD）变得简单而高效。 7. PostgreSQL: PostgreSQL是一个对象关系数据库管理系统（ORDBMS），它使用SQL作为查询语言。它是开源软件，可以在多种操作系统上运行。PostgreSQL以支持复杂查询、外键、触发器、视图和事务完整性等特性而著称。 8. Git: Git是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git由Linus Torvalds创建，旨在快速高效地处理从小型到大型项目的所有内容。Git是Django项目管理的基石，用于代码版本控制和协作开发。 通过上述知识点的结合，我们可以构建出一个具备现代Web应用程序所需所有关键特性的SaaS应用程序。Django作为后端框架负责处理业务逻辑和数据库交互，而Neon PostgreSQL提供稳定且易于管理的数据库服务。Stripe集成允许处理多种支付方式，使用户能够安全地进行交易。前端使用TailwindCSS进行快速设计，同时GitHub Actions帮助自动化部署流程，确保每次代码更新都能够顺利且快速地部署到生产环境。整体来看，这套资源涵盖了从前端到后端，再到部署和支付处理的完整链条，是构建现代SaaS应用的一套完整解决方案。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

R语言数据处理与GoogleVIS集成：一步步教你绘图

![R语言数据处理与GoogleVIS集成：一步步教你绘图](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20200415005945/var2.png) # 1. R语言数据处理基础 在数据分析领域，R语言凭借其强大的统计分析能力和灵活的数据处理功能成为了数据科学家的首选工具。本章将探讨R语言的基本数据处理流程，为后续章节中利用R语言与GoogleVIS集成进行复杂的数据可视化打下坚实的基础。 ## 1.1 R语言概述 R语言是一种开源的编程语言，主要用于统计计算和图形表示。它以数据挖掘和分析为核心，拥有庞大的社区支持和丰富的第
recommend-type

如何使用Matlab实现PSO优化SVM进行多输出回归预测？请提供基本流程和关键步骤。

在研究机器学习和数据预测领域时，掌握如何利用Matlab实现PSO优化SVM算法进行多输出回归预测，是一个非常实用的技能。为了帮助你更好地掌握这一过程，我们推荐资源《PSO-SVM多输出回归预测与Matlab代码实现》。通过学习此资源，你可以了解到如何使用粒子群算法（PSO）来优化支持向量机（SVM）的参数，以便进行多输入多输出的回归预测。 参考资源链接：[PSO-SVM多输出回归预测与Matlab代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/3i8iv7nbuw?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，你需要安装Matlab环境，并熟悉其基本操作。接
recommend-type

Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依