XHTML 입문 학습 튜토리얼: XHTML 하이퍼링크_HTML/Xhtml_웹페이지 제작
하이퍼링크 태그
하이퍼링크는 인터넷 전체를 연결한다고 해도 과언이 아닙니다. 하이퍼링크는 다른 웹 페이지, 사진, MP3 노래 등과 같은 인터넷의 거의 모든 리소스를 가리킬 수 있습니다. XHTML을 사용하여 하이퍼링크를 만드는 구문은 매우 간단합니다. 태그 쌍만 있으면 됩니다.
페이지에 표시할 텍스트 또는 그림
예:
스크립트 홈
은 브라우저에 하이퍼링크로 표시됩니다. 클릭하시면 스크립트 홈(http://www.jb51.net/)으로 들어가게 됩니다. 효과는 다음과 같습니다.
스크립트 홈
태그의 href 속성은 이 하이퍼링크가 가리키는 주소입니다. 이는 일반 URL일 수도 있고 이메일 주소일 수도 있습니다. . 과 사이의 내용(요소)이 웹 페이지에 하이퍼링크로 표시됩니다. href 속성 값이 일반 URL(절대 경로)인 경우 "http://"를 생략할 수 없으며 그렇지 않으면 브라우저가 이를 상대 경로로 인식하므로 주의하세요. 절대 경로와 상대 경로의 차이점은 이 XHTML 튜토리얼의 범위를 벗어납니다. 이해가 되지 않으면 Baidu에서 관련 정보를 검색할 수 있습니다.
페이지 내 점프 하이퍼링크(앵커)
다른 웹사이트를 탐색할 때 페이지 상단이나 현재 웹페이지 내 임의의 위치로 돌아갈 수 있는 하이퍼링크가 있다는 것을 눈치채셨을 것입니다. 이 링크처럼:
제목으로 돌아가기
구현 방법은 다음과 같으며, 먼저 제목에 다음 코드를 추가합니다. :
XHTML 입문 학습 튜토리얼 - XHTML 하이퍼링크
하이퍼링크 자체의 코드는 다음과 같습니다.
제목으로 돌아가기
페이지 내로 이동하면 페이지에 콘텐츠가 많을 때 사용자가 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다. 일반적으로 일부 설명 웹 페이지 내에서 디렉토리로 사용됩니다. 링크 연습
다음 연습에서는 이전 "index.html"에 하이퍼링크를 추가합니다. "index.html"을 열고 코드를 다음과 같이 수정합니다.
중간코드 생략...
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시간을 투자할 가치가 있는 확산 모델 튜토리얼(Purdue University 제공)
Apr 07, 2024 am 09:01 AM
확산은 더 잘 모방할 수 있을 뿐만 아니라 "창조"할 수도 있습니다. 확산 모델(DiffusionModel)은 이미지 생성 모델입니다. AI 분야에서 잘 알려진 GAN, VAE 알고리즘과 비교할 때 확산 모델은 먼저 이미지에 노이즈를 추가한 다음 점차적으로 노이즈를 제거하는 프로세스를 취합니다. 원본 이미지의 노이즈를 제거하고 복원하는 방법이 알고리즘의 핵심 부분입니다. 최종 알고리즘은 임의의 잡음이 있는 이미지에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 생성 AI의 경이적인 성장으로 인해 텍스트-이미지 생성, 비디오 생성 등에서 많은 흥미로운 애플리케이션이 가능해졌습니다. 이러한 생성 도구의 기본 원리는 이전 방법의 한계를 극복하는 특수 샘플링 메커니즘인 확산의 개념입니다.
클릭 한 번으로 PPT를 생성해보세요! 키미: 'PPT 이주노동자'가 먼저 대중화되게 해주세요
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
키미: 단 한 문장이면 단 10초만에 PPT가 완성됩니다. PPT가 너무 짜증나네요! 회의를 하려면 PPT가 있어야 하고, 주간 보고서를 작성하려면 PPT가 있어야 하며, 누군가를 부정행위를 했다고 비난하려면 PPT를 보내야 합니다. 대학은 PPT 전공을 공부하는 것과 비슷합니다. 수업 시간에 PPT를 보고 수업 후에 PPT를 하는 거죠. 아마도 데니스 오스틴이 37년 전 PPT를 발명했을 때, 언젠가 PPT가 이렇게 널리 보급될 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. 우리가 PPT를 만들면서 힘들었던 경험을 이야기하면 눈물이 납니다. "20페이지가 넘는 PPT를 만드는 데 3개월이 걸렸고, 수십 번 수정했어요. PPT를 보면 토할 것 같았어요. 한창 때는 하루에 다섯 장씩 했는데, 숨소리까지 냈어요." PPT였어요." 즉석 회의가 있으면 해야죠.
CVPR 2024 시상식 전체가 발표되었습니다! 약 10,000명이 오프라인으로 컨퍼런스에 참석했으며 Google의 중국인 연구원이 최우수 논문상을 수상했습니다.
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
베이징 시간으로 6월 20일 이른 아침, 시애틀에서 열린 최고의 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 CVPR2024가 최우수 논문 및 기타 수상작을 공식 발표했습니다. 올해는 우수논문 2편, 최우수 학생논문 2편 등 총 10편의 논문이 수상하였습니다. 컴퓨터 비전(CV) 분야 최고 학회는 매년 수많은 연구기관과 대학이 모여드는 CVPR이다. 통계에 따르면 올해 총 1만1532편의 논문이 제출돼 2719편이 채택돼 합격률 23.6%를 기록했다. Georgia Institute of Technology의 CVPR2024 데이터 통계 분석에 따르면 연구 주제 관점에서 가장 많은 논문이 이미지 및 비디오 합성 및 생성입니다(Imageandvideosyn
WeChat에서 결제 소리를 끄는 방법에 대한 튜토리얼
Mar 26, 2024 am 08:30 AM
1. 먼저 위챗을 엽니다. 2. 오른쪽 상단의 [+]를 클릭하세요. 3. QR코드를 클릭하시면 결제가 진행됩니다. 4. 오른쪽 상단에 있는 세 개의 작은 점을 클릭하세요. 5. 결제도착 음성알림을 클릭하시면 종료됩니다.
여름에는 꼭 무지개를 찍어보세요
Jul 21, 2024 pm 05:16 PM
여름에 비가 내린 후에는 아름답고 마법 같은 특별한 날씨 장면인 무지개를 자주 볼 수 있습니다. 이 역시 사진에서 볼 수 있는 보기 드문 장면으로, 매우 포토제닉하다. 무지개가 나타나는 데에는 몇 가지 조건이 있습니다. 첫째, 공기 중에 충분한 물방울이 있고, 둘째, 태양이 낮은 각도로 빛납니다. 따라서 비가 그친 후 오후에 무지개를 보는 것이 가장 쉽습니다. 그러나 무지개의 형성은 날씨, 빛, 기타 조건의 영향을 크게 받기 때문에 일반적으로 짧은 시간 동안만 지속되며, 가장 잘 볼 수 있고 촬영할 수 있는 시간은 더욱 짧습니다. 그러면 무지개를 만났을 때 어떻게 제대로 기록하고 고품질로 사진을 찍을 수 있습니까? 1. 무지개를 찾아보세요. 위에서 언급한 조건 외에도 무지개는 대개 햇빛 방향으로 나타납니다. 즉, 태양이 서쪽에서 동쪽으로 빛날 경우 무지개가 동쪽에서 나타날 확률이 높습니다.
베어메탈부터 700억 개의 매개변수가 있는 대형 모델까지 튜토리얼과 바로 사용할 수 있는 스크립트가 있습니다.
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
우리는 LLM이 대규모 데이터를 사용하여 대규모 컴퓨터 클러스터에서 훈련된다는 것을 알고 있습니다. 이 사이트는 LLM 훈련 프로세스를 지원하고 개선하는 데 사용되는 다양한 방법과 기술을 소개합니다. 오늘 우리가 공유하고 싶은 것은 기본 기술에 대해 심층적으로 살펴보고 운영 체제 없이도 수많은 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 방법을 소개하는 기사입니다. 이 기사는 기계가 생각하는 방식을 이해하여 일반 지능을 달성하기 위해 노력하는 AI 스타트업 Imbue에서 가져온 것입니다. 물론 운영 체제가 없는 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 것은 탐색과 시행착오로 가득 찬 쉬운 과정이 아니지만 Imbue는 마침내 700억 개의 매개변수를 사용하여 LLM을 성공적으로 교육했습니다. 과정이 쌓이다
AI 활용 | AI가 혼자 사는 소녀의 생활 브이로그를 만들어 3일 만에 수만 개의 좋아요를 받았습니다.
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Machine Power Report 편집자: Yang Wen 대형 모델과 AIGC로 대표되는 인공지능의 물결은 우리가 살고 일하는 방식을 조용히 변화시키고 있지만 대부분의 사람들은 여전히 그것을 어떻게 사용하는지 모릅니다. 이에 직관적이고 흥미롭고 간결한 인공지능 활용 사례를 통해 AI 활용 방법을 자세히 소개하고 모두의 사고를 자극하고자 'AI in Use' 칼럼을 론칭하게 됐다. 또한 독자들이 혁신적인 실제 사용 사례를 제출하는 것을 환영합니다. 영상 링크 : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 최근 샤오홍슈에서는 혼자 사는 소녀의 인생 브이로그가 인기를 끌었습니다. 몇 가지 치유의 말과 함께 일러스트레이션 스타일의 애니메이션을 단 며칠 만에 쉽게 익힐 수 있습니다.
RAG의 12가지 문제점을 카운트다운하는 NVIDIA 수석 아키텍트가 솔루션을 가르칩니다.
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
검색 증강 생성(RAG)은 검색을 사용하여 언어 모델을 향상시키는 기술입니다. 특히, 언어 모델은 답변을 생성하기 전에 광범위한 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 생성 프로세스를 안내합니다. 이 기술은 콘텐츠의 정확성과 관련성을 크게 향상시키고 환각 문제를 효과적으로 완화하며 지식 업데이트 속도를 높이고 콘텐츠 생성 추적성을 향상시킬 수 있습니다. RAG는 의심할 여지 없이 인공 지능 연구에서 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. RAG에 대한 자세한 내용은 본 사이트의 칼럼 기사 "대형 모델의 단점을 보완하는 데 특화된 RAG의 새로운 발전은 무엇인가?"를 참조하시기 바랍니다. 이 리뷰는 이를 명확하게 설명합니다." 그러나 RAG는 완벽하지 않으며 사용자는 이를 사용할 때 몇 가지 "고통"에 직면하는 경우가 많습니다. 최근 NVIDIA의 고급 생성 AI 솔루션
