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HeimTechnologie-PeripheriegeräteIT IndustrieDas doppelte Problem aus Zitaten nehmen

In diesem Artikel wird die Herausforderungen der Verwendung von Pull-Zitaten-einem Druckdesignelement-in digitalen Inhalten untersucht, insbesondere in Bezug auf die Zugänglichkeit von Text zu Sprache und Inhaltsintegrität. Es wird hervorgehoben, wie Pull -Zitate, obwohl sie visuell effektiv bei der Anziehung von Lesern anziehen, verwirrende Wiederholungen erzeugen kann, wenn sie laut lesen und möglicherweise die Arbeit des ursprünglichen Autors bei direkter Eingebettung in das Markup verändern.

Taking the Double Trouble Out of Pull Quotes

Drop Cap - Silber Bells

Der Artikel kontrastiert Druck- und digitale Medien und betont die Flexibilität, die in digitalen Inhalten erforderlich ist, um Benutzerpräferenzen wie die Größe von Größe, Übersetzung und Text-zu-Sprache zu erfüllen. Es verwendet das Beispiel von Tropfenkappen, einer anderen Drucktechnik, um zu veranschaulichen, wie Designelemente für den Druck nicht nahtlos in digitale Formate übertragen werden.

Taking the Double Trouble Out of Pull Quotes

Kreativen Gebrauch von Pull -Zitaten: Der Krieg gegen die Religion

Das Kernproblem dreht sich um die typische HTML-Implementierung von Pull-Zitaten, die den Inhalt duplizieren, was zu unangenehmen Wiederholungen in Text-zu-Sprache-Anwendungen führt. Diese Duplikation verändert auch den ursprünglichen Inhalt und erzeugt potenzielle Probleme für zukünftige Layout -Änderungen oder SEO.

Taking the Double Trouble Out of Pull Quotes

Alice Cooper in Rolling Stone

Es werden zwei Lösungen vorgeschlagen: ein auf JavaScript-basierter Ansatz, der ein separates Pull-Quote-Element und eine CSS-basierte Methode unter Verwendung von Datenattributen und Pseudo-Elementen erstellt. Letzteres wird für sein Vertrauen in CSS bevorzugt, wodurch JavaScript -Parsing -Probleme vermieden und sichergestellt wird, dass die anmutigen Verschlechterung aus einem zukünftigen Layout entfernt werden. Das empfohlene Prinzip besteht darin, "nichts zu tun, um Ihren ursprünglichen Inhalt zu verschmutzen".

Der Artikel schließt mit einem FAQ -Abschnitt, der verschiedene Aspekte der Pull -Zitat -Nutzung befasst, einschließlich ihrer Zwecke, Auswahlkriterien, Formatierung, Platzierung, Eignung für verschiedene Inhaltstypen und Unterschiede zwischen Blockzitaten. Die FAQ verdeutlicht die Best Practices für die effektive Verwendung von Pull -Zitaten sowohl in Druck- als auch in digitalen Kontexten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDas doppelte Problem aus Zitaten nehmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
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Der Aufstieg der technischen Macht der chinesischen Frauen im Bereich KI: Die Geschichte hinter Honors Zusammenarbeit mit Deepseek Women's Beitrag zum Technologiebereich wird immer größer. Daten des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie Chinas zeigen, dass die Zahl der weiblichen Wissenschafts- und Technologiearbeiter enorm ist und eine einzigartige soziale Wertempfindlichkeit bei der Entwicklung von AI -Algorithmen zeigt. Dieser Artikel wird sich auf Ehren -Mobiltelefone konzentrieren und die Stärke des weiblichen Teams, die dahinter stehen, als Erster mit dem Deepseek Big Model herstellen. Am 8. Februar 2024 startete Honor offiziell das Big Model Deepseek-R1 Full-Blut-Version und war der erste Hersteller im Android Camp, der sich mit Deepseek verbindet und von den Benutzern enthusiastische Reaktion aufgebaut hat. Hinter diesem Erfolg treffen weibliche Teammitglieder Produktentscheidungen, technische Durchbrüche und Benutzer

Deepseeks 'erstaunlicher' Gewinn: Die theoretische Gewinnspanne beträgt bis zu 545%!Deepseeks 'erstaunlicher' Gewinn: Die theoretische Gewinnspanne beträgt bis zu 545%!Mar 12, 2025 pm 12:21 PM

Deepseek veröffentlichte einen technischen Artikel über Zhihu, in dem sein Deepseek-V3/R1-Inferenzsystem im Detail vorgestellt wurde, und enthüllte erstmals wichtige Finanzdaten, was die Aufmerksamkeit der Branche auf sich zog. Der Artikel zeigt, dass die tägliche Kostengewinnspanne des Systems bis zu 545%beträgt, was einen neuen hohen globalen KI -Big -Model -Gewinn darstellt. Die kostengünstige Strategie von Deepseek bietet einen Vorteil im Marktwettbewerb. Die Kosten für das Modelltraining betragen nur 1% bis 5% der ähnlichen Produkte, und die Kosten für V3-Modellschulungen beträgt nur 5,576 Mio. USD, weitaus niedriger als die seiner Konkurrenten. In der Zwischenzeit beträgt die API-Preisgestaltung von R1 nur 1/7 bis 1/2 Openaio3-Mini. Diese Daten beweisen die kommerzielle Machbarkeit der Deepseek -Technologieroute und stellen auch die effiziente Rentabilität von KI -Modellen fest.

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