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《前端体验设计HTML5+CSS3》
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第08章 语义化与微格式
前端体验设计
2022-01-04 14:54:39
1.基于链接的微格式
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1.基于链接的微格式|code_1.css
10.结构化的名字
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10.结构化的名字|code_1.css
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10.结构化的名字|code_2.css
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10.结构化的名字|code_3.css
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10.结构化的名字|code_4.css
11.URL
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11.URL|code_1.css
12.公司
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12.公司|code_1.css
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12.公司|code_2.css
13.在微格式2中隐含属性
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13.在微格式2中隐含属性|code_1.css
14.地址
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14.地址|code_1.css
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14.地址|code_2.css
16.电子邮箱
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16.电子邮箱|code_1.css
19.使用h-event发布事件
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19.使用h-event发布事件|code_1.css
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19.使用h-event发布事件|code_2.css
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19.使用h-event发布事件|code_3.css
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19.使用h-event发布事件|code_4.css
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19.使用h-event发布事件|code_5.css
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19.使用h-event发布事件|code_6.css
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19.使用h-event发布事件|code_7.css
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19.使用h-event发布事件|code_8.css
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19.使用h-event发布事件|code_9.css
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19.使用h-event发布事件|code_10.css
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19.使用h-event发布事件|code_11.css
2.内容版权
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2.内容版权|code_1.css
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2.内容版权|code_2.css
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2.内容版权|code_3.css
20.使用h-review发表评论
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20.使用h-review发表评论|code_2.css
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20.使用h-review发表评论|code_3.css
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20.使用h-review发表评论|code_4.css
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20.使用h-review发表评论|code_5.css
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20.使用h-review发表评论|code_6.css
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20.使用h-review发表评论|code_7.css
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20.使用h-review发表评论|code_12.css
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20.使用h-review发表评论|code_13.css
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20.使用h-review发表评论|code_19.css
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20.使用h-review发表评论|code_20.css
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20.使用h-review发表评论|code_21.css
5.结构化数据标记
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5.结构化数据标记|code_1.css
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5.结构化数据标记|code_2.css
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第08章 语义化与微格式
1.基于链接的微格式 代码:1.基于链接的微格式|code_1.css 10.结构化的名字 代码:10.结构化的名字|code_1.css 代码:10.结构化的名字|code_2.css 代码:10.结构化的名字|code_3.css 代码:10.结构化的名字|code_4.css 11.URL 代码:11.URL|code_1.css 12.公司 代码:12.公司|code_1.css 代码:12.公司|code_2.css 13.在微格式2中隐含属性 代码:13.在微格式2中隐含属性|co
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第二
章
,
微
格式
:
语义
标注和常义冲突
随着“网络”一词的不断革新,
微
格式
(microformat)是前进中重要的一步,因为它提供了一种机制能嵌入“聪明的数据”到网页中,并且易于内容提供者来实现。简单的说,
微
格式
是规定了如何增加结构
化
数据到网页中,且不用修改原网页。这一节将主要介绍
微
格式
,并且深入一些实例将用到XFN(XHTML Friends Network),geo, hRecipe 以及 hReview等
微
格式
。特别的,我们将从博
精通
语义
网上的结构
化
数据(一)
传统网站的内容仅是人类可读的,这不适于自动处理,并且在搜索相关信息时效率低下。Web 数据集可以被视为彼此不相关联的孤立的数据孤岛。这种限制可以通过使用强大的
格式
来组织和发布数据来解决,这些
格式
可以为网页内容添加结构和意义,并将相关数据相互链接。计算机可以更好地“理解”这些数据,这对任务自动
化
很有用。在这一
章
中,你了解到传统网站的一个主要限制是它们无组织的和孤立的内容,这些内容主要是为了人类的理解而创建的。您已经熟悉了
语义
Web 的基本概念、主要应用领域以及结构
化
数据处理的效率。
第十八
章
:Auto-DeepLab:用于
语义
图像分割的层次
化
神经架构搜索
最近,神经架构搜索(NAS)已经成功地识别出在大规模图像分类任务上超越人工设计的神经网络架构。在本文中,我们研究了NAS在
语义
图像分割任务中的应用。现有的工作通常集中在搜索可重复的基本单元结构,而手动设计控制空间分辨率变
化
的外部网络结构。这种选择简
化
了搜索空间,但对于密集图像预测任务来说,网络级别的架构变
化
更加复杂。因此,我们提出了在基本单元结构之外搜索网络级别结构的方法,形成了一个分层的架构搜索空间。
精通
语义
网上的结构
化
数据(三)
在本
章
中,您学习了 SPARQL 的基础,SPARQL 是 RDF 的标准
化
查询语言。现在,您已经熟悉了查询类型,并且知道如何编写 SPARQL 查询来回答复杂的问题、显示具有特定特性的 RDF 图的所有节点、过滤结果或者向数据集添加新的三元组。到目前为止,您已经认识了最流行的 SPARQL 端点接口,并且知道如何设置自己的端点。下一
章
将向您展示如何处理大容量、高速度的数据集,如何在大数据应用中利用
语义
网技术,以及如何向您的网站添加结构
化
数据,以便考虑将其纳入 Google 知识图。
基于预训练模型 ERNIE 实现
语义
匹配
基于预训练模型 ERNIE 实现
语义
匹配 本案例介绍 NLP 最基本的任务类型之一 —— 文本
语义
匹配,并且基于 PaddleNLP 使用百度开源的预训练模型 ERNIE1.0 为基础训练效果优异的
语义
匹配模型,来判断 2 个文本
语义
是否相同。 1. 背景介绍 文本
语义
匹配任务,简单来说就是给定两段文本的相,让模型来判断两段文本是不是
语义
相似。 在本案例中以权威的
语义
匹配数据集 LCQMC 为例,LCQMC 数据集是基于百度知道相似问题推荐构造的通问句
语义
匹配数据集。训练集中的每两段文本都会被标记为 1
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《前端体验设计HTML5+CSS3》
本书是Web设计畅销书《超越CSS》作者的最新力作,结合当前移动互联网下硬件的变化,以一个资深Web设计开发者的视角,将传统的工作方法与最新技术相结合。
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本书是Web设计畅销书《超越CSS》作者的最新力作,结合当前移动互联网下硬件的变化,以一个资深Web设计开发者的视角,将传统的工作方法与最新技术相结合。
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