DMM WEBCAMP HTML/CSS第二章核心教程

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需积分: 10 0 下载量 166 浏览量 更新于2024-11-11 收藏 1KB ZIP 举报
资源摘要信息:"DMM WEBCAMP HTML CSS第2章学习内容详细解析" DMM WEBCAMP HTML CSS第2章主要介绍HTML和CSS的基本概念以及相关知识。HTML是超文本标记语言，它是一种用于创建网页的标准标记语言。CSS是层叠样式表，用于描述网页的展示效果。在第2章中，我们将详细学习HTML的基础知识和CSS的基本使用方法。 首先，HTML的基础知识包括HTML的文档结构、基本元素以及它们的属性。HTML文档结构主要由<!DOCTYPE html>、<html>、<head>和<body>这几个基本标签组成。<!DOCTYPE html>用于声明文档类型和HTML版本，<html>是所有HTML页面的根元素，<head>包含了关于文档的元数据，而<body>包含了可见的页面内容。 HTML的基本元素包括标题（<h1>到<h6>）、段落（<p>）、链接（<a>）、图片（<img>）、列表（<ul>、<ol>和<li>）、表格（<table>、<tr>、<th>和<td>）等。每个元素都有其特定的属性，例如链接元素<a>的href属性用于指定链接的目标URL，图片元素<img>的src属性用于指定图片的路径等。 然后，我们开始学习CSS的基础知识。CSS通过选择器来选择HTML元素，并通过属性和值来设置元素的样式。选择器可以是元素选择器、类选择器、ID选择器、属性选择器等。例如，元素选择器直接使用HTML元素名作为选择器，类选择器使用点号"."加上类名，ID选择器使用井号"#"加上ID名，属性选择器则通过元素的属性来选择元素。 CSS的属性和值包括字体属性（如font-family、font-size、font-weight等）、颜色属性（如color、background-color等）、布局属性（如width、height、margin、padding等）等。通过这些属性和值的组合，我们可以设置元素的字体样式、颜色和布局等样式。 此外，第2章还将介绍CSS的盒模型。盒模型是CSS布局的基础，它规定了元素的尺寸、边距、边框和填充如何计算。在盒模型中，元素可以看作是一个矩形盒子，它包括内容区域、内边距区域、边框区域和外边距区域。 最后，第2章还会介绍一些CSS的高级特性，如CSS选择器的优先级、CSS的继承性以及CSS的层叠性等。选择器的优先级决定了在多个选择器应用于同一元素时，哪个选择器的样式将被应用。CSS的继承性使得一些属性值可以被子元素继承。CSS的层叠性则使得多个样式规则可以应用于同一元素，最终的样式由这些规则共同决定。 总的来说，DMM WEBCAMP HTML CSS第2章的学习内容涵盖了HTML和CSS的基础知识和基本使用方法，通过学习这章内容，我们可以掌握创建基本网页和设置基本样式的技术。

1-2：DMM WEBCAMP HTMLCSSの第2章の学习内容です

2021-02-21 上传
在本学习资源“1-2：DMM WEB CAMP HTMLCSSの第2章の学习内容です”中，我们将深入探讨HTML（HyperText Markup Language）这一基础网页制作语言的关键概念和应用。HTML是创建网页的标准标记语言，允许我们将文本、...

1-6:DMM WebCamp HTNLCSS6章の学习内容です

2021-03-09 上传
本学习内容聚焦于"1-6:DMM WebCamp HTNLCSS6章"，这可能是DMM WebCamp培训课程的一个章节，专门探讨高级CSS概念和技术。以下是对这一章学习内容的详细解读。 首先，我们可以推测“1-6”可能代表课程的第六个部分，...

1-5:DMM WebCamp HTNLCSS5章の学习内容です

2021-03-09 上传
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给出不同算法 LSA,pLSA,LDA,DMM 的 Accuracy,Coherence

2023-06-02 上传
LSA、pLSA、LDA、DMM 这四种算法都是主题模型，这里给出它们在某个数据集上的评价指标 Accuracy 和 Coherence 的定义和计算方法： - Accuracy（准确率）：主题模型在分类任务中的准确性，计算公式为：正确分类的...

ni-dmm-4065 linux

2023-05-13 上传
NI-DMM-4065是一个数字万用表模块，可以与NI的硬件设备一起使用，例如PXIe-4139、PXIe-4080、PXIe-4081等。NI-DMM-4065的驱动程序可以在Linux操作系统下使用，但需要安装NI-DAQmx驱动程序。以下是在Linux系统下安装...

ni-dmm-4065 linux ubuntu

2023-05-13 上传
2. 连接NI DMM 4065 将NI DMM 4065连接到计算机，并确保设备已正确连接。 3. 编写控制程序 您可以使用Python或其他编程语言编写控制程序来控制NI DMM 4065。您可以使用NI-VISA API来编写程序，该API提供了与NI ...

如何在开发过程中引用和集成lvi.Dmm.Interop？

2024-11-08 上传
在开发过程中引用并集成`lvi.Dmm.Interop`通常需要以下几个步骤： 1. **添加参考**: 如果你在Visual Studio中工作，首先确保项目已经配置为支持.NET框架（比如.NET 3.5或更高）。然后，在项目的"References"（引用...

清华源linux镜像下载

2023-08-24 上传
"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2...

yolov8 直接调用摄像头

2023-08-29 上传
common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] ...

将下面这段代码改用python写出来： clear all; close all; fdir = '../dataset/iso/saii/'; %Reconstruction parameters depth_start = 710; depth_end = 720; depth_step = 1; pitch = 12; sensor_sizex = 24; focal_length = 8; lens_x = 4; lens_y = 4; %% import elemental image infile=[fdir '11.bmp']; outfile=[fdir, 'EIRC/']; mkdir(outfile); original_ei=uint8(imread(infile)); [v,h,d]=size(original_ei); %eny = v/lens_y; enx = h/lens_x; % Calculate real focal length %f_ratio=36/sensor_sizex; sensor_sizey = sensor_sizex * (v/h); %focal_length = focal_length*f_ratio; EI = zeros(v, h, d, lens_x * lens_y,'uint8'); for y = 1:lens_y for x = 1:lens_x temp=imread([fdir num2str(y),num2str(x),'.bmp']); EI(:, :, :, x + (y-1) * lens_y) = temp; end end %Reconstruction [EIy, EIx, Color] = size(EI(:,:,:,1)); %% EI_VCR time=[]; for Zr = depth_start:depth_step:depth_end tic; Shx = 8*round((EIx*pitch*focal_length)/(sensor_sizex*Zr)); Shy = 8*round((EIy*pitch*focal_length)/(sensor_sizey*Zr)); Img = (double(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); Intensity = (uint16(zeros(EIy+(lens_y-1)*Shy,EIx+(lens_x-1)*Shx, Color))); for y=1:lens_y for x=1:lens_x Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Img((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + im2double(EI(:,:,:,x+(y-1)*lens_y)); Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) = Intensity((y-1)*Shy+1:(y-1)*Shy+EIy,(x-1)*Shx+1:(x-1)*Shx+EIx,:) + uint16(ones(EIy,EIx,Color)); end end elapse=toc time=[time elapse]; display(['--------------- Z = ', num2str(Zr), ' is processed ---------------']); Fname = sprintf('EIRC/%dmm.png',Zr); imwrite(Img./double(Intensity), [fdir Fname]); end csvwrite([fdir 'EIRC/time.csv'],time);

2023-07-11 上传
Img[(y-1)*Shy:y*Shy, (x-1)*Shx:x*Shx, :] += EI[:, :, :, x+(y-1)*lens_y].astype(np.float64) Intensity[(y-1)*Shy:y*Shy, (x-1)*Shx:x*Shx, :] += np.ones((EIy, EIx, Color), dtype=np.uint16) elapse = ...
戴剑松
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