响应式H5模板，手机电脑网页前端源码

网站源码
前端页面
0 下载量 136 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 710KB ZIP 举报
资源摘要信息:"x21_HTML手机电脑网站_网页源码移动端前端_H5模板_自适应响应式源码.zip" 在当今数字时代，构建一个能够适应不同设备的网页是至关重要的。这不仅提升了用户体验，还符合了搜索引擎对移动优先索引的要求。该资源包包含了HTML5模板，这些模板具有自适应和响应式设计的特点，可以被广泛应用于创建适用于手机、平板以及电脑屏幕的网站。通过这份资源，无论是前端开发新手还是有经验的开发者，都可以快速搭建出具备现代感的前端页面。 一、HTML基础 1. HTML（HyperText Markup Language）是构建网页的基础标记语言，它定义了网页的结构和内容。 2. HTML5是最新版本的HTML，支持多媒体内容，并引入了更多的语义化标签，如`<header>`、`<footer>`、`<article>`等，使得页面结构更加清晰。 3. 该资源包中的HTML5模板将包括这些语义化标签，帮助开发者构建更加规范的网页结构。 二、响应式与自适应设计 1. 响应式设计（Responsive Design）是指网页能够根据不同的屏幕尺寸和分辨率自动调整布局和内容，以提供最佳的阅读和浏览体验。 2. 自适应设计（Adaptive Design）则是设计一系列固定布局，每个布局专门针对一组特定的屏幕尺寸。 3. 本资源包中的模板利用CSS媒体查询（Media Queries）和流式布局（Fluid Layouts）来实现响应式设计。 4. 响应式和自适应设计通常结合使用，使得网站在各种设备上都能展现良好的兼容性和用户体验。 三、前端技术 1. 前端页面的开发通常包括HTML、CSS和JavaScript三大核心技术。 2. CSS（Cascading Style Sheets）负责页面的样式和布局，响应式设计的实现很大程度上依赖于CSS。 3. JavaScript用于实现网页的交互性和动态效果，虽然本资源包主要提供HTML和CSS文件，但了解JavaScript对于前端开发同样重要。 四、HTML模板使用 1. 该资源包中的HTML模板文件可以被直接修改和扩展，以满足特定项目的需要。 2. 开发者可以使用各种前端开发工具（如Visual Studio Code、Sublime Text等）来编辑和预览这些模板。 3. 了解HTML和CSS的基本知识是使用这些模板的前提。 五、网站开发流程 1. 首先需要规划网站的结构，确定需要哪些页面以及页面之间的关系。 2. 然后根据规划创建或选择合适的HTML模板，以及设计相应的CSS样式。 3. 通过编写CSS媒体查询规则，实现页面在不同设备上的自适应和响应式效果。 4. 测试网站在各种设备和浏览器上的表现，确保兼容性和功能性。 5. 最后将开发完成的网站部署到服务器上，使其可以被公众访问。 六、优化与维护 1. 网站上线后需要定期进行性能优化，比如压缩图片、减少HTTP请求等。 2. 持续监控网站的可用性，并根据用户反馈或分析数据不断进行改进。 3. 维护网站安全性，定期更新内容管理系统和相关插件，防止潜在的安全威胁。 本资源包提供了基础的HTML和CSS代码框架，适合开发出各种类型的网站，尤其是那些需要在移动设备和桌面电脑上都能良好运行的网站。开发者可以利用这份资源快速搭建前端页面，并在此基础上添加个性化的内容和功能。

x21_html手机网站_网页源码移动端前端_H5模板_自适应响应式源码.zip

2023-08-01 上传
【标题】"x21_html手机网站_网页源码移动端前端_H5模板_自适应响应式源码.zip" 涵盖的是一个专为手机网站设计的HTML5模板，该模板具有前端开发的重要特性——自适应响应式设计。这意味着无论用户在何种设备上浏览...

X21_IDU_SA_3.10_1112_usr_20210519_update.pac

2021-06-28 上传
联通5g CPE vn007 3.10解决断网问题官方固件包

联通VN007+ X21G_1.10.17_185_20211012稳定固件

2021-10-20 上传
联通VN007+ X21G_1.10.17_185稳定固件，解决掉线问题X21G_1.10.17_185_usr_20211012_update.pac

编写一段程序，使用FisherFaces实现人脸识别，已知第1人人脸图像文件名称分别为x11.jpg、x12.jpg、x13.jpg，已知第2人人脸图像文件名称分别为x21.jpg、x22.jpg、x23.jpg，未知人脸图像文件名为no.jpg。

2024-11-07 上传
在Python中，我们可以使用OpenCV库及其附加的Face Recognition模块来实现基于Fisherfaces的人脸识别。Fisherfaces是一种线性降维技术，常用于人脸识别，特别是当数据集较大时。这里是一个简单的示例： ...

import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.model_selection import train_test_split X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) else: x21.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) np.random.seed(42) q=np.array(X1[:2922]) w=np.array(x21[:2922]) e=np.array(x31[:2922]) r=np.array(x41[:2922]) t=np.array(x51[:2922]) p=np.array(x61[:2922]) u=np.array(x71[:2922]) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) alpha = 0.1 # 设置岭回归的惩罚参数 ridge = Ridge(alpha=alpha) ridge.fit(X_train, y_train) y_pred = ridge.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('MSE:', mse) coef = ridge.coef_ # 计算岭回归的系数 intercept = ridge.intercept_ # 计算岭回归的截距 print('Coefficients:', coef) print('Intercept:', intercept)

2023-06-02 上传
好的，如果要保留时间序列的前提下更改代码，可以考虑以下几点： 1. 由于时间序列x1已经在代码中生成，可以不用再重新生成。 2. 如果数据量足够大，可以考虑将数据随机分为训练集和测试集，这样可以更好地评估模型...

import pandas as pd import numpy as np data= pd.read_csv('省份聚类.csv') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取 csv 文件，其中该csv文件包含我们本次需要聚类的31个省份的所有数据。 # 获取列名列表，取名详情与熵值法相同。 columns_to_extract=['X1','X2','X3','X4','X5','X6','X7','X8','X9','X10','X11','X12','X13','X14','X15','X16','X17','X18','X19','X20','X21','X22'] data_extracted = data[columns_to_extract] # 提取需要聚类的数据 X = np.array(data_extracted) # 使用 KMeans 算法进行聚类 scaler = StandardScaler() ##归一化处理 X_scaled = scaler.fit_transform(X) kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X_scaled)怎么修改才可以运行，给一下代码

2023-05-22 上传
columns_to_extract = ['X1', 'X2', 'X3', 'X4', 'X5', 'X6', 'X7', 'X8', 'X9', 'X10', 'X11', 'X12', 'X13', 'X14', 'X15', 'X16', 'X17', 'X18', 'X19', 'X20', 'X21', 'X22'] # 提取需要聚类的数据 data_...

3根K线A有两个特征方向和长度如下 , 另外3根K线B, 用python实现计算他们的向量近似度，长度有意义，不用归一化。 (x11，x12） (x21，x22） (x31，x32） K线 B (y11，y12） (y21，y22） (y31，y32）

2023-05-27 上传
vector_A_1 = [x12 - x11, x22 - x21] vector_A_2 = [x22 - x21, x32 - x31] vector_A_3 = [x32 - x31, x22 - x21] vector_B_1 = [y12 - y11, y22 - y21] vector_B_2 = [y22 - y21, y32 - y31] vector_B_3 = [y32 -...

def _inference_pose3d_can(self, keypoints_scoremap, hand_side, evaluation, train=False): """ Inference of canonical coordinates. """ with tf.variable_scope('PosePrior'): # use encoding to detect relative, normed 3d coords x = keypoints_scoremap # this is 28x28x21 s = x.get_shape().as_list() out_chan_list = [32, 64, 128] for i, out_chan in enumerate(out_chan_list): x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_1' % i, kernel_size=3, stride=1, out_chan=out_chan, trainable=train) x = ops.conv_relu(x, 'conv_pose_%d_2' % i, kernel_size=3, stride=2, out_chan=out_chan, trainable=train) # in the end this will be 4x4xC注释

2023-06-02 上传
具体地，首先将关键点得分图经过一系列卷积和ReLU激活函数操作后，得到一个形状为28x28x21的张量x。然后，将该张量x经过三个不同的卷积层，每个卷积层都包含两个卷积操作和ReLU激活函数，最终得到一个形状为4x4xC的...

写一个 stm32 屏幕显示程序

2023-03-05 上传
LCD_WriteCommand(x21); LCD_WriteCommand(xB1); LCD_WriteCommand(x04); LCD_WriteCommand(x14); LCD_WriteCommand(x20); LCD_WriteCommand(xC); } void LCD_SetPixel(uint8_t x, uint8_t y, uint8_t color)...

X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] X1=X1[:2928] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] x21=[] for i in X2: if X2.index(i)<=2927: x2.append(i) else: x21.append(i) # x2=x2[:len(x21)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] x31=[] for i in X3: if X3.index(i)<=2927: x3.append(i) else: x31.append(i) # x3=x3[:len(x31)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] x41=[] for i in X4: if X4.index(i)<=2927: x4.append(i) else: x41.append(i) # x4=x4[:len(x41)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] x51=[] for i in X5: if X5.index(i)<=2927: x5.append(i) else: x51.append(i) # x5=x5[:len(x51)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] x61=[] for i in X6: if X6.index(i)<=2927: x6.append(i) else: x61.append(i) # x6=x6[:len(x61)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] x71=[] for i in X7: if X7.index(i)<=2927: x7.append(i) else: x71.append(i) # x7=x7[:len(x71)]np.random.seed(42) q=np.array(X1) w=np.array(x2) e=np.array(x3) r=np.array(x4) t=np.array(x5) p=np.array(x6) u=np.array(x7) eps=np.random.normal(0,0.05,152) X=np.c_[q,w,e,r,t,p,u] beta=[0.1,0.15,0.2,0.5,0.33,0.45,0.6] y=np.dot(X,beta) X_model=sm.add_constant(X) model=sm.OLS(y,X_model) results=model.fit() print(results.summary())具体代码如下，要怎么修改？

2023-06-01 上传
根据你的代码，报错是...然后，我将`X2`到`X7`的读取操作简化为了一行代码，使用了一个列表推导式和`df.values`属性来读取这些列。最后，我将所有变量传递给`np.c_`函数进行连接。 希望这个修改可以帮助你解决问题。
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