À quel langage de programmation appartient le HTML ?
HTML n'est pas un langage de programmation, mais un langage de balisage utilisé pour définir la structure des pages Web, telles que les titres, les paragraphes et les images. Il ne contrôle pas l'exécution du programme, ne traite pas les données et n'effectue pas de calculs.
Quel langage de programmation est le HTML
HTML (Hypertext Markup Language) est un langage de balisage, pas un langage de programmation.
Pourquoi HTML n'est pas un langage de programmation
Les langages de programmation ont les caractéristiques suivantes :
- Flux de contrôle : La possibilité de modifier le flux d'exécution du programme, par exemple en utilisant des instructions if-else.
- Variables : Capacité de stocker et de manipuler des données.
- Fonctions : Capacité à effectuer des tâches répétitives.
HTML ne dispose pas de ces fonctionnalités. HTML est un langage descriptif utilisé pour définir la structure d'une page Web, telle que les titres, les paragraphes et les images. Il ne contrôle pas l’exécution du programme, ne traite pas les données ni n’effectue de calculs.
Objectif du HTML
Le HTML est utilisé pour créer des pages Web, c'est-à-dire des documents qui sont affichés dans le navigateur. Il définit des éléments tels que le texte, les images, les liens et la mise en page d'une page Web.
Comment les autres langages de programmation se rapportent au HTML
Bien que HTML ne soit pas un langage de programmation, il est souvent utilisé avec les langages de programmation suivants :
- JavaScript : Un langage de script côté client utilisé pour ajouter de l'interactivité sexe.
- CSS (Cascading Style Sheets) : Un langage de feuille de style utilisé pour contrôler l'apparence des pages Web.
- Langages côté serveur (par exemple PHP, Python) : Utilisés pour traiter les données et générer des pages Web dynamiques.
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

L'utilisation de Nginx pour créer un site Web est réalisée en cinq étapes: 1. Installer Nginx; 2. Configurer Nginx, configurant principalement le port d'écoute, le répertoire racine du site Web, la page d'index des fichiers et des erreurs; 3. Créer des fichiers de site Web; 4. Tester nginx; 5. La configuration avancée peut être effectuée au besoin, telles que le cryptage SSL, le proxy inverse, l'équilibrage de charge et la mise en cache.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n
