博客
关于我
HTML
阅读量:783 次
发布时间:2019-03-24

本文共 476 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

[W3C标准与网页基本信息]

W3C标准: World Wide Web Consortium(万维网联盟)

W3C标准主要包括以下几个方面: 结构化标语言(HTML、XML),表现标准语言(CSS),行为标准(DOM、ECMAScript)

网页基本信息

注释: <!--注释-->

网页头部: <head></head>

网页标题: <title></title>

网页主体: body></body>

标题标签: <h1>一级标签</h1> <h2>二级标签</h2>

段落标签: <p>第一段</p> <p>第二段</p>

换行标签: <br/>

水平线标签: <hr/>

强调标签: <strong></strong>

斜体标签: <em></em>

空格: 空&nbsp;格

特殊符号: &gt; &lt; &copy;

图片标签: 类似于上面提到的标签都可以通过自闭合标签或常规标签使用

超链接: 类似于上面提到的标签都可以通过自闭合标签或常规标签使用

块元素: 内容总占一行,这种元素会撑开宽度

行内元素: 内容撑开宽度,适用于行内排版

转载地址:http://scuuk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
opencv9-膨胀和腐蚀
查看>>
OpenCV_ cv2.imshow()
查看>>
opencv——图像缩放1(resize)
查看>>
Opencv——模块介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 2024年AI初学者需要掌握的热门技能有哪些?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>