本節學習HTML中的列表元素,列表形式在網站設計中佔有比較大的比重,顯示資訊非常整齊直觀,以便使用者理解。在後面的CSS樣式學習中將大量使用到列表元素的高級作用。
用於組織資料的清單
學習了這麼多控制網頁顯示的HTML標籤,讀者可以初步製作純文章頁面了。本節學習HTML中的列表元素,列表形式在網站設計中佔有比較大的比重,顯示資訊非常整齊直觀,以便使用者理解。在後面的CSS樣式學習中將大量使用到列表元素的高級作用。

4.4.1 列表的結構組成
HTML的列表元素是一個由列表標籤封閉的結構,包含的列表項目由
4.4.2 製作無序列表
顧名思義,無序列表就是列表結構中的列表項沒有先後順序的列表形式。網頁應用中大部分的清單均採用無序列表,其清單標籤採用
- 列表項目一
- 列表項二
- 列表項目三
- 列表項四
- 列表項五

顧名思義,有序列表就是列表結構中的列表項目有先後順序的列表形式,從上到下可以有各種不同的序列編號,如1、2、3或a、b、c等。在D:web目錄下建立網頁文件,命名為ul_ol.htm,編寫程式碼4.17所示。
代碼4.17 清單的設定:ul_ol.htm
網頁前台技術
- HTML
- CSS
- JavaScript
- FLASH
網頁後台的學習
- ASP
- ASP.net
- PHP
- CGI
- Ruby
- Python
在瀏覽器網址列輸入http://localhost/ul_ol.htm,瀏覽效果如圖4.18所示。

圖4.18 列表的設置

Curses首先出场的是 Curses[1]。CurseCurses 是一个能提供基于文本终端窗口功能的动态库,它可以: 使用整个屏幕 创建和管理一个窗口 使用 8 种不同的彩色 为程序提供鼠标支持 使用键盘上的功能键Curses 可以在任何遵循 ANSI/POSIX 标准的 Unix/Linux 系统上运行。Windows 上也可以运行,不过需要额外安装 windows-curses 库:pip install windows-curses 上面图片,就是一哥们用 Curses 写的 俄罗斯

相比大家都听过自动化生产线、自动化办公等词汇,在没有人工干预的情况下,机器可以自己完成各项任务,这大大提升了工作效率。编程世界里有各种各样的自动化脚本,来完成不同的任务。尤其Python非常适合编写自动化脚本,因为它语法简洁易懂,而且有丰富的第三方工具库。这次我们使用Python来实现几个自动化场景,或许可以用到你的工作中。1、自动化阅读网页新闻这个脚本能够实现从网页中抓取文本,然后自动化语音朗读,当你想听新闻的时候,这是个不错的选择。代码分为两大部分,第一通过爬虫抓取网页文本呢,第二通过阅读工

糟透了我承认我不是一个爱整理桌面的人,因为我觉得乱糟糟的桌面,反而容易找到文件。哈哈,可是最近桌面实在是太乱了,自己都看不下去了,几乎占满了整个屏幕。虽然一键整理桌面的软件很多,但是对于其他路径下的文件,我同样需要整理,于是我想到使用Python,完成这个需求。效果展示我一共为将文件分为9个大类,分别是图片、视频、音频、文档、压缩文件、常用格式、程序脚本、可执行程序和字体文件。# 不同文件组成的嵌套字典 file_dict = { '图片': ['jpg','png','gif','webp

长期以来,Python 社区一直在讨论如何使 Python 成为网页浏览器中流行的编程语言。然而网络浏览器实际上只支持一种编程语言:JavaScript。随着网络技术的发展,我们已经把越来越多的程序应用在网络上,如游戏、数据科学可视化以及音频和视频编辑软件。这意味着我们已经把繁重的计算带到了网络上——这并不是JavaScript的设计初衷。所有这些挑战提出了对新编程语言的需求,这种语言可以提供快速、可移植、紧凑和安全的代码执行。因此,主要的浏览器供应商致力于实现这个想法,并在2017年向世界推出

2017 年 Transformer 横空出世,由谷歌在论文《Attention is all you need》中引入。这篇论文抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。这一开创性的研究颠覆了以往序列建模和 RNN 划等号的思路,如今被广泛用于 NLP。大热的 GPT、BERT 等都是基于 Transformer 构建的。Transformer 自推出以来,研究者已经提出了许多变体。但大家对 Transformer 的描述似乎都是以口头形式、图形解释等方式介绍该架构。关于 Tra

首先要说,聚类属于机器学习的无监督学习,而且也分很多种方法,比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种,也很常用。下面我先简单回顾一下K-means的基本原理,然后慢慢引出层次聚类的定义和分层步骤,这样更有助于大家理解。层次聚类和K-means有什么不同?K-means 工作原理可以简要概述为: 决定簇数(k) 从数据中随机选取 k 个点作为质心 将所有点分配到最近的聚类质心 计算新形成的簇的质心 重复步骤 3 和 4这是一个迭代过程,直到新形成的簇的质心不变,或者达到最大迭代次数

大家好,我是J哥。这个没有点数学基础是很难算出来的。但是我们有了计算机就不一样了,依靠计算机极快速的运算速度,我们利用微分的思想,加上一点简单的三角学知识,就可以实现它。好,话不多说,我们来看看它的算法原理,看图:由于待会要用pygame演示,它的坐标系是y轴向下,所以这里我们也用y向下的坐标系。算法总的思想就是根据上图,把时间t分割成足够小的片段(比如1/1000,这个时间片越小越精确),每一个片段分别构造如上三角形,计算出导弹下一个时间片走的方向(即∠a)和走的路程(即vt=|AC|),这时

集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中,而集成GPT-4的Cursor已公开发行。Cursor是一个集成GPT-4的IDE,可以用自然语言编写代码,让编写代码和聊天一样简单。 GPT-4和GPT-3.5在处理和编写代码的能力上差别还是很大的。官网的一份测试报告。前两个是GPT-4,一个采用文本输入,一个采用图像输入;第三个是GPT3.5,可以看出GPT-4的代码能力相较于GPT-3.5有较大能力的提升。集成GPT-4的Github Copilot X还在小范围内测中,而


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