李炎恢老师讲解XHTML表格:属性与用法

需积分: 9 0 下载量 62 浏览量 更新于2024-09-16 收藏 179KB PDF 举报
“李炎恢老师XHTML教程-表格,涵盖了表格的基本格式、<table>标签的属性、单元格设置以及表格的高级特性。” 在网页设计中,HTML表格是一种不可或缺的元素,用于展示结构化数据。李炎恢老师的XHTML教程详细讲解了如何使用表格以及相关的属性设置。本教程共分为5页,主要知识点包括: 1. 表格的基本格式: HTML表格由<table>标签定义,其基本结构包含<tr>(行)标签,<th>(表头)和<td>(数据单元格)标签。例如: ``` <table> <tr> <th>标题1</th> <th>标题2</th> <th>标题3</th> </tr> <tr> <td>数据1</td> <td>数据2</td> <td>数据3</td> </tr> </table> ``` 其中,<th>用于定义表头,而<td>则用于定义数据单元格。 2. <table>标签的常用属性: - `border`: 设置表格的边框宽度,单位为像素。 - `cellspacing`: 定义单元格之间的间距,可以是绝对像素值或相对百分比。 - `cellpadding`: 设置单元格内数据与边框之间的距离,同样支持绝对像素和相对百分比。 - `width`和`height`: 分别设定表格的宽度和高度,可选择像素值或百分比。 - `align`: 控制表格的对齐方式,有`left`(左对齐,默认)、`center`(居中)和`right`(右对齐)。 - `bgcolor`和`background`: 分别用于设置表格的背景颜色和背景图片。 - `summary`: 用于添加对表格数据的描述性文本,方便屏幕阅读器等辅助技术理解表格内容。 - `bordercolor`: 设置表格边框的颜色。 3. 单元格(<tr>, <th>, <td>)的属性: - `<tr>`通常不包含直接的属性,但可以用于组织行内的单元格。 - `<th>`和`<td>`也可以设置如`colspan`(跨列)和`rowspan`(跨行)来拆分和合并单元格,实现复杂布局。 4. 表格的高级特性: - 表格的结构化:通过添加`<thead>`, `<tbody>`, 和`<tfoot>`标签,可以更好地组织表格内容,提高可读性和语义化。 - 直列化:使用`<colgroup>`和`<col>`来对列进行样式控制或设置宽度。 - 标题:通过`<caption>`标签为表格添加标题,增强可访问性。 - 嵌套表格:通过在表格单元格<td>内嵌套完整的表格结构,实现复杂的布局效果。 李炎恢老师的教程不仅讲解了这些基础概念,还通过实例深入浅出地介绍了如何实际应用这些知识点,对于学习和掌握HTML表格的使用非常有帮助。官方网址为http://www.php100.com,提供更多的学习资源和视频教程。
2024-09-21 上传
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应用背景为变电站电力巡检,基于YOLO v4算法模型对常见电力巡检目标进行检测,并充分利用Ascend310提供的DVPP等硬件支持能力来完成流媒体的传输、处理等任务,并对系统性能做出一定的优化。.zip深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。