html5案例代码相关知识
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模拟用户登录案例-代码实现模拟用户登录案例-代码实现 import java.util.Scanner; public class StringDemo2 { public static void main(String[] args) { String username = "admin"; String password = "admin"; for (int x = 0; x < 3; x++) { Scanner sc = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入用户名:"); String name = sc.next(); System.out.println("请输入密码:"); String pwd = sc.next(); if (name.equals(username) && pwd.equals(password)
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10个最常见的 HTML5 面试题及答案1、新的 HTML5 文档类型和字符集是？ HTML5 文档类型很简单： <!doctype html> HTML5 使用 UTF-8 编码示例： <meta charset=”UTF-8″> 2、HTML5 中如何嵌入音频？ HTML5 支持 MP3、Wav 和 Ogg 格式的音频，下面是在网页中嵌入音频的简单示例： <audio controls> <source src=”jamshed.mp3″ typ
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Web开发者选择的最佳HTML5/CSS3代码生成器本文将为大家分享几个Web开发者选择的最佳HTML5和CSS3代码生成器。 HTML5 和CSS3是一入门就能用的最好的语言，最简单同时也最好的的方式就是直接开始做！那么生成器就在自动生成代码时扮演者重要角色，它们非常适用于那些要做很多重复性工作的开发人员和设计人员，生成器可以帮他们解决这些繁琐的工作。在本文中，我们精
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12个效果奇特的HTML5动画赏析本文将为大家分享12个效果奇特的HTML5动画，HTML5强大的动画特性可以让你的网页变得更加生动和富有活力，交互性也会进一步得到提高。一起来看看下面的这些HTML5动画案例，没个案例都提供源代码下载。1、HTML5 Canvas瀑布动画 超逼真这次我们来分享一款很酷的HTML5 Canvas瀑布动画，瀑布动画非常逼真。整个瀑布动画像是从石头缝里流出来的溪水，然后沿着悬崖飞落下来，效果非常不错。在线演示 源码下载2、3D版HTML5模拟衣服撕扯动画还记得很早以前向大家分享的这款HTML5 Canvas模拟衣服撕扯动画吗？这绝对是一款非常具有创意而且很好玩的HTML5动画。今天我们来分享一下它的3D版本，在原来的基础上，衣服布料呈3D环形显示，你同样可以用鼠标拖拽衣服，不过和之前不同的是，鼠标左键用来拖拽衣服，鼠标右键用来切割衣服，失去了之前鼠标用力程度和衣服破碎程度的关系，似乎功能上有所缺失，但是HTML5 3D功能还是不错的。在线演
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- HTML5 简介 今天开始，我们讲一个新专题HTML5。这是一个老的技术，又是一个新的技术，说它老是因为 HTML 发展到今天已经有 20 多年的历史了，说它新是因为 HTML5 标准相对于上一代增加了很多的改进和优化，那么具体有哪些呢，听我一一道来。
- 2. 实例代码 1199运行结果：为了能让大家清晰的看到滑动效果，这个案例使用了 chinese-gradient 来做背景渐变色。
- 3. 案例实战 本节实战中，我们准备好两个案例测试，一个是测试使用 stream 模块进行四层方向代理测试；另一个案例测试前面提到的七层代理中 proxy_pass 指令的用法，主要实战前面提到的注意点。
- 2. 实例代码 1203运行结果：为了能让大家清晰的看到滑动效果，这个案例使用了 chinese-gradient 来做背景渐变色。这里就不用再给主盒子加上边距啦，因为在最上面的时候上栏是透明的，不会覆盖住内容的。
- 2. 示例代码准备 此处的示例代码，与上一节的示例代码相似，但是有重要的区别。详细区别请看 Tips 的内容。实例：准备测试代码，创建一个 String 类型的 ArrayList，并在 list 中添加三个元素，分别是 “Hello”，“World”，“！！！”。Tips：注意，此处的示例代码，并没有执行 gc 操作。上一节的内容是为了跟踪垃圾回收，所以需要手动调用 gc 方法而达到垃圾回收的效果。而此处我们讨论的是类的加载与卸载，此处无需进行手动垃圾回收。public class TracingClassParamsDemo { public static void main(String[] args) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("Hello"); list.add("World"); list.add("!!!"); }}
- 6. 完整代码案例代码 import tensorflow as tfimport osimport matplotlib.pyplot as pltdataset_url = 'https://storage.googleapis.com/mledu-datasets/cats_and_dogs_filtered.zip'path_download = os.path.dirname(tf.keras.utils.get_file('cats_and_dogs.zip', origin=dataset_url, extract=True))train_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train'valid_dataset_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/validation'cat_train_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train/cats'cat_validation_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/validation/cats'dog_train_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/train/dogss'dog_validation_dir = path_download + '/cats_and_dogs_filtered/validation/dogs'BATCH_SIZE = 64TRAIN_NUM = 2000VALID_NUM = 1000EPOCHS = 15Height = 128Width = 128train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)valid_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_data_generator = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=BATCH_SIZE, directory=train_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')valid_data_generator = valid_image_generator.flow_from_directory(batch_size=BATCH_SIZE, directory=valid_dataset_dir, shuffle=True, target_size=(Height, Width), class_mode='binary')model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(Height, Width ,3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1)])model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])model.summary()history = model.fit_generator( train_data_generator, steps_per_epoch=TRAIN_NUM // BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_data=valid_data_generator, validation_steps=VALID_NUM // BATCH_SIZE)acc = history.history['accuracy']loss=history.history['loss']val_acc = history.history['val_accuracy']val_loss=history.history['val_loss']epochs_ran = range(EPOCHS)plt.plot(epochs_ran, acc, label='Train Acc')plt.plot(epochs_ran, val_acc, label='Valid Acc')plt.show()plt.plot(epochs_ran, loss, label='Train Loss')plt.plot(epochs_ran, val_loss, label='Valid Loss')plt.show()
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