Изучение html: Тег - Глоссарий

Содержание

Сколько по времени может занять изучение HTML + CSS?

) Чтобы иметь представление нужно с две недели учить и можно написать простой сайт одностраничник. Чтобы хорошо выучить много практики и несколько лет.

Позитивный голос 0
fillinn600
fillinn600
28 Апр 2020

посмотри уроки от попов уроки html и css очень понятно что говорит повторяешь за ним все в нотпаде и через неделю многое станет на свои места. после его уроков сможешь понимать о чем говорят другие авторы уроков которые плохо доносят материал. чере 2-3 недели реально смастерить простой одностраничник верстки
28 Апр 2015
paranormal
Поделиться:
Vkontakte Odnoklassniki Mail.ru Liveinternet Livejournal
Углублённое изучение двух языков программирования — очень сложное дело. Многим оно непосильно, т.к. именно в этот момент появляется очень много тегов и атрибутов, которые нужно запоминать. Если человек решился полностью изучить «html», то ему придётся постараться.
Большинство веб-программистов проходили через это. Но они сами потом говорили, что главное — это правильно начать, а дальше всё будет уже намного легче! Хотелось бы добавить, что человеку необязательно быть только веб программистом, но можно ещё развиваться в других направлениях и более детально изучать скриптинг. Например: Если человек веб-программист, то он можете ещё и быть разработчиком каких-либо программ или игр, а может даже и движков. Он может присоеденится к самым крупномасштабным компаниям. Поэтому, если программист изучил один язык, то ему желательно изучить ещё один, чтобы быть более разносторонним и развитым. Тот же «html» с самого начала даётся очень сложно, но уже после человек к этому привыкает, а после ему вообще становится легко на нём писать так же, как и на родном языке. Но он не должен сидеть на месте и уже с более большим опытом и знанием большого количества языков программирования, он сможет подать заявку в любую компанию и быть уверенным в том, что свою работу он будет выполнять очень просто, и без каких либо проблем.
ВНИМАНИЕ! В статье не будет ничего описано про веб-дизайн, так как многие считают, что его можно буквально «написать». Нет! Для того, чтобы научится веб-дизайну, нужно самому проходить соответствующие курсы или пытаться самостоятельно заниматься на дому.
ВНИМАНИЕ! В данной статье не описан весь язык программирования от и до. Здесь объясняется более углублённое изучение, т.е. теги, которые обычный новичок, практически всегда не применяет. Здесь объясняется значение тегов и другого языка программирования и то, как они друг с другом взаимодействуют.

Группа нужна, чтобы складировать определённые теги и атрибуты в один отсек, или для того чтобы позже редактировать её в «css» файле. Создаётся группа, давольно, просто. Достаточно просто ввести команду:»< ul>». «UL» — это определённый тип группы, они бывают самыми разнообразными, но поговорить об этом стоит позже. «Id» — это, простым языком, название и адрес группы, который позже будет применён с «css» файле. Группу закрывать нужно на той строчке, на которой сами считаете нужной. Не стоит делать группы в группах, т.к., если человек попытается изменить большую группу в «css», то изменятся и другие группы — нужно иметь это ввиду.

Ссылки в html

Чтобы создать ссылку, на какую либо страницу нужно будет прямо сейчас подробно разобрать код, этой самой ссылки:»<ul><a href=»Название страницы, на которую ссылается ссылка.html»>Название ссылки</a></ul>». «ul» — это не группа ссылки, это тип ссылки. «a» — этим тегом человек куда-либо пересылается, например: в какую либо часть страницы или на другую страницу. «href» — это то, куда ссылается пользователь при нажатии, т.е., если у человека 2, каких либо индекса, то он может указать название другого.
ГЛАВНОЕ! Названия индексов не должны совпадать. «.html» — это тип страницы, на котрую ссылается пользователь. После всего это нужно указать название вашей ссылки, а потом закрыть все теги, которые вы писали. Ссылка готова.

Взаимодействие с «css»

Теперь нужно проредактировать полученное в «css». Группа уже создана. Всё, что необходимо сделать, это указать адрес группы. Это делается вот так: #Адрес группы{. Дальше нужно творить. Самые базовые команды, это: «color», «float», «position». «color» — это цвет. «float» — это нахождение группы\объекта, в какой либо части страницы: слева, справа, посередине и сверху. Но более детально помогает настроить это тег «position», который очень хорошо взаимодействует с «float». «Position» — это позиция объекта, относительно, какой либо стороны (например по пикселям). помощью «Position» — объекты перемещаются к\от определённой стороны, например: по пикселям. Это помогает более детально настроить нахождение объекта\группы.

Заключение

Данная статья не несла слишком большой смысловой нагрузки, но и углубления тоже. Она в основном нацелена на информативность и объяснение. Не стоит считать, что эта статья была очень сложной и содержала очень много лишней информации. Всё сделано так, чтобы начинающий программист\веб-программист понимал, что к чему. На этом хотелось бы закончить статью.
ЗАПОМНИТЕ! Никогда не попадайтесь на мошенников, которые готовы «бесплатно» представлять вам изучение программирования. Это статья была разъястнительной и объясняющей.
Спасибо за прочтение, стоит надеется, что данная статья хоть кому-то помогла и смотивировала на дальнейшее изучение языка!
Что такое глубокое обучение? | Как это работает, методы и приложения
Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который учит компьютеры делать то, что естественно для человека: учиться на примере. Глубокое обучение — ключевая технология для беспилотных автомобилей, позволяющая им распознавать знак остановки или отличать пешехода от фонарного столба. Это ключ к голосовому управлению потребительскими устройствами, такими как телефоны, планшеты, телевизоры и громкоговорители. В последнее время глубокому обучению уделяется много внимания, и на то есть веские причины. Это достижение результатов, которые раньше были невозможны.
При глубоком обучении компьютерная модель учится выполнять задачи классификации непосредственно из изображений, текста или звука. Модели глубокого обучения могут достигать высочайшей точности, иногда превышающей производительность человеческого уровня. Модели обучаются с использованием большого набора размеченных данных и архитектур нейронных сетей, содержащих множество слоев.
Почему это важно
Как это работает
Глубокое обучение с MATLAB
Почему глубокое обучение имеет значение
Как глубокое обучение достигает таких впечатляющих результатов?
Одним словом точность. Глубокое обучение обеспечивает точность распознавания на более высоком уровне, чем когда-либо прежде. Это помогает бытовой электронике соответствовать ожиданиям пользователей, и это имеет решающее значение для критически важных приложений, таких как беспилотные автомобили. Недавние достижения в области глубокого обучения улучшились до такой степени, что глубокое обучение превосходит людей в некоторых задачах, таких как классификация объектов на изображениях.

В то время как глубокое обучение было впервые теоретизировано в 1980-х, есть две основные причины, по которым он стал полезен только недавно:
Для глубокого обучения требуются большие объемы помеченных данных . Например, для разработки беспилотных автомобилей требуются миллионы изображений и тысячи часов видео.
Глубокое обучение требует значительных вычислительных мощностей . Высокопроизводительные графические процессоры имеют параллельную архитектуру, эффективную для глубокого обучения. В сочетании с кластерами или облачными вычислениями это позволяет командам разработчиков сократить время обучения сети глубокого обучения с недель до часов или даже меньше.

Примеры глубокого обучения на работе
Приложения глубокого обучения используются в различных отраслях, от автоматизированного вождения до медицинских устройств.
Автоматизированное вождение. Исследователи в области автомобилестроения используют глубокое обучение для автоматического обнаружения таких объектов, как знаки остановки и светофоры. Кроме того, для обнаружения пешеходов используется глубокое обучение, что помогает снизить количество аварий.
Аэрокосмическая промышленность и оборона: Глубокое обучение используется для идентификации объектов со спутников, которые обнаруживают интересующие области и определяют безопасные или небезопасные зоны для войск.
Медицинские исследования: исследователи рака используют глубокое обучение для автоматического обнаружения раковых клеток. Команды из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе создали усовершенствованный микроскоп, который дает многоразмерный набор данных, используемый для обучения приложения глубокого обучения точному выявлению раковых клеток.
Промышленная автоматизация. Глубокое обучение помогает повысить безопасность рабочих при работе с тяжелой техникой за счет автоматического обнаружения людей или объектов, находящихся на небезопасном расстоянии от машин.
Электроника: Глубокое обучение используется для автоматизированного прослушивания и перевода речи. Например, устройства помощи на дому, которые реагируют на ваш голос и знают ваши предпочтения, основаны на приложениях глубокого обучения.
Как работает глубокое обучение
Большинство методов глубокого обучения используют архитектуры нейронных сетей , поэтому модели глубокого обучения часто называют глубокими нейронными сетями .
Термин «глубокий» обычно относится к количеству скрытых слоев в нейронной сети. Традиционные нейронные сети (4:37) содержат только 2-3 скрытых слоя, в то время как глубокие сети могут иметь до 150.
Модели глубокого обучения обучаются с использованием больших наборов размеченных данных и архитектур нейронных сетей, которые изучают функции непосредственно из данные без необходимости ручного извлечения признаков.
Глубокое обучение и традиционное машинное обучение: выбор правильного подхода.
3:40 Продолжительность видео 3:40.
Глубокое обучение и традиционное машинное обучение: выбор правильного подхода
Рис. 1. Нейронные сети, организованные слоями, состоящими из набора взаимосвязанных узлов. Сети могут иметь десятки или сотни скрытых слоев.
Один из самых популярных типов глубоких нейронных сетей известен как сверточные нейронные сети (CNN или ConvNet) . CNN сворачивает изученные функции с входными данными и использует сверточные 2D-слои, что делает эту архитектуру хорошо подходящей для обработки 2D-данных, таких как изображения.
CNN устраняют необходимость в ручном извлечении признаков, поэтому вам не нужно идентифицировать признаки, используемые для классификации изображений. CNN работает, извлекая функции непосредственно из изображений. Соответствующие функции предварительно не обучены; они изучаются, пока сеть обучается на наборе изображений. Это автоматизированное извлечение признаков делает модели глубокого обучения очень точными для задач компьютерного зрения, таких как классификация объектов.
Рисунок 2: Пример сети с множеством сверточных слоев. К каждому тренировочному изображению применяются фильтры с разным разрешением, а выходные данные каждого свернутого изображения служат входными данными для следующего слоя.
CNN учатся обнаруживать различные особенности изображения, используя десятки или сотни скрытых слоев. Каждый скрытый слой увеличивает сложность изученных признаков изображения. Например, первый скрытый слой может научиться обнаруживать края, а последний учиться обнаруживать более сложные формы, специально предназначенные для формы объекта, который мы пытаемся распознать.
В чем разница между машинным обучением и глубоким обучением?
Глубокое обучение — это специализированная форма машинного обучения. Рабочий процесс машинного обучения начинается с того, что соответствующие функции извлекаются из изображений вручную. Затем эти функции используются для создания модели, которая классифицирует объекты на изображении. Благодаря рабочему процессу глубокого обучения соответствующие функции автоматически извлекаются из изображений. Кроме того, глубокое обучение выполняет «сквозное обучение», когда сети предоставляются необработанные данные и задача для выполнения, например классификация, и она учится делать это автоматически.
Другое ключевое отличие состоит в том, что алгоритмы глубокого обучения масштабируются вместе с данными, тогда как поверхностное обучение сходится. Поверхностное обучение относится к методам машинного обучения, которые останавливаются на определенном уровне производительности, когда вы добавляете в сеть больше примеров и обучающих данных.
Ключевое преимущество сетей глубокого обучения заключается в том, что они часто продолжают совершенствоваться по мере увеличения размера ваших данных.
Рисунок 3. Сравнение подхода машинного обучения к категоризации транспортных средств (слева) с методом глубокого обучения (справа).
В машинном обучении вы вручную выбираете функции и классификатор для сортировки изображений. При глубоком обучении этапы извлечения признаков и моделирования выполняются автоматически.
Распознавание объектов: глубокое обучение и машинное обучение для компьютерного зрения (26:57)
Введение в глубокое обучение: что такое сверточные нейронные сети? (4:44)
Выбор между машинным обучением и глубоким обучением
Машинное обучение предлагает множество методов и моделей, которые вы можете выбрать в зависимости от вашего приложения, размера обрабатываемых данных и типа проблемы, которую вы хотите решить решать. Для успешного приложения глубокого обучения требуется очень большой объем данных (тысячи изображений) для обучения модели, а также графические процессоры или графические процессоры для быстрой обработки ваших данных.
Выбирая между машинным обучением и глубоким обучением, подумайте, есть ли у вас высокопроизводительный графический процессор и много размеченных данных. Если у вас нет ни того, ни другого, возможно, имеет смысл использовать машинное обучение вместо глубокого обучения. Глубокое обучение, как правило, более сложное, поэтому вам понадобится как минимум несколько тысяч изображений, чтобы получить надежные результаты. Наличие высокопроизводительного графического процессора означает, что модели потребуется меньше времени для анализа всех этих изображений.
Глубокое обучение и традиционное машинное обучение: выбор правильного подхода
Читать электронную книгу
Как создавать и обучать модели глубокого обучения
Существует три наиболее распространенных способа использования глубокого обучения для выполнения классификации объектов:
Обучение с нуля
большой набор размеченных данных и спроектировать сетевую архитектуру, которая изучит функции и модель. Это хорошо для новых приложений или приложений, которые будут иметь большое количество выходных категорий. Это менее распространенный подход, потому что при большом объеме данных и скорости обучения этим сетям обычно требуется несколько дней или недель для обучения.
Глубокое обучение с MATLAB: Глубокое обучение в 11 строках кода MATLAB (2:38)
Перенос обучения
В большинстве приложений глубокого обучения используется подход переноса обучения, процесс, который включает точную настройку предварительно обученной модели. Вы начинаете с существующей сети, такой как AlexNet или GoogLeNet, и вводите новые данные, содержащие ранее неизвестные классы. После внесения некоторых изменений в сеть вы теперь можете выполнять новую задачу, например классифицировать только собак или кошек вместо 1000 различных объектов. Это также имеет то преимущество, что требуется гораздо меньше данных (обработка тысяч изображений, а не миллионов), поэтому время вычислений сокращается до минут или часов.
Для обучения с переносом требуется интерфейс к внутренним компонентам ранее существовавшей сети, чтобы его можно было хирургически модифицировать и улучшить для новой задачи. MATLAB ^® имеет инструменты и функции, предназначенные для помощи в переносе обучения.
Глубокое обучение с MATLAB: перенос обучения в 10 строк кода MATLAB (3:59)
Извлечение признаков
Чуть менее распространенный, более специализированный подход к глубокому обучению заключается в использовании сети в качестве экстрактор признаков . Поскольку задача всех слоев состоит в том, чтобы изучить определенные функции из изображений, мы можем извлечь эти функции из сети в любой момент в процессе обучения. Затем эти функции можно использовать в качестве входных данных для модели машинного обучения, такой как машины опорных векторов (SVM).
Ускорение моделей глубокого обучения с помощью графических процессоров
Обучение модели глубокого обучения может занять много времени, от нескольких дней до недель. Использование ускорения графического процессора может значительно ускорить процесс. Использование MATLAB с графическим процессором сокращает время, необходимое для обучения сети, и может сократить время обучения для задачи классификации изображений с нескольких дней до нескольких часов. При обучении моделей глубокого обучения MATLAB использует графические процессоры (если они доступны), не требуя от вас понимания того, как явно программировать графические процессоры.
Рисунок 4. Команды Deep Learning Toolbox для обучения вашей собственной CNN с нуля или использования предварительно обученной модели для трансферного обучения.
Приложения глубокого обучения
Предварительно обученные модели глубокой нейронной сети можно использовать для быстрого применения глубокого обучения к вашим задачам путем переноса обучения или извлечения признаков. Для пользователей MATLAB некоторые доступные модели включают AlexNet, VGG-16 и VGG-19, а также модели Caffe (например, из Caffe Model Zoo), импортированные с помощью importCaffeNetwork.
Используйте AlexNet для распознавания объектов с помощью веб-камеры
Используйте MATLAB, простую веб-камеру и глубокую нейронную сеть для идентификации объектов в вашем окружении.
Узнать больше
Пример: обнаружение объектов с помощью глубокого обучения
В дополнение к распознаванию объектов, которое идентифицирует конкретный объект на изображении или видео, глубокое обучение также может использоваться для обнаружения объектов . Алгоритмы обнаружения объектов, такие как YOLO, могут распознавать и находить объект на сцене, а также могут находить несколько объектов на изображении.
См. пример
Глубокое обучение с MATLAB
MATLAB упрощает глубокое обучение. Помимо инструментов и функций для управления большими наборами данных, MATLAB также предлагает специализированные наборы инструментов для работы с машинным обучением, нейронными сетями, компьютерным зрением и автоматизированным вождением.
С помощью всего нескольких строк кода MATLAB позволяет вам выполнять глубокое обучение, не будучи экспертом. Быстро приступайте к работе, создавайте и визуализируйте модели, а также развертывайте модели на серверах и встроенных устройствах.
Команды успешно используют MATLAB для глубокого обучения, потому что он позволяет:
Создавать и визуализировать модели с помощью всего нескольких строк кода.
MATLAB позволяет создавать модели глубокого обучения с минимальным кодом. С помощью MATLAB вы можете быстро импортировать предварительно обученные модели, а также визуализировать и отлаживать промежуточные результаты по мере настройки параметров обучения.
Выполняйте глубокое обучение, не будучи экспертом.
Вы можете использовать MATLAB для обучения и получения опыта в области глубокого обучения. Большинство из нас никогда не проходили курс глубокого обучения. Мы должны учиться на работе. MATLAB делает изучение этой области практичным и доступным. Кроме того, MATLAB позволяет экспертам в предметной области выполнять глубокое обучение, вместо того чтобы передавать задачу специалистам по обработке и анализу данных, которые могут не знать вашу отрасль или приложение.
Автоматизируйте маркировку изображений и видео.
MATLAB позволяет пользователям интерактивно маркировать объекты на изображениях и может автоматизировать наземную маркировку правды в видео для обучения и тестирования моделей глубокого обучения. Этот интерактивный и автоматизированный подход может привести к лучшим результатам за меньшее время.
Интеграция глубокого обучения в единый рабочий процесс.
MATLAB может объединить несколько доменов в одном рабочем процессе. С MATLAB вы можете думать и программировать в одной среде. Он предлагает инструменты и функции для глубокого обучения, а также для ряда областей, которые используются в алгоритмах глубокого обучения, таких как обработка сигналов, компьютерное зрение и анализ данных.
С MATLAB вы можете интегрировать результаты в существующие приложения. MATLAB автоматизирует развертывание моделей глубокого обучения в корпоративных системах, кластерах, облаках и встроенных устройствах.
Посмотрите другие функции глубокого обучения и получите пример кода.
Связанные продукты: MATLAB, Computer Vision Toolbox™, Statistics and Machine Learning Toolbox™, Deep Learning Toolbox™ и Automated Driving Toolbox™.
5 главных причин использовать MATLAB для глубокого обучения.
2:16 Продолжительность видео 2:16.
5 главных причин использовать MATLAB для глубокого обучения
Узнайте больше о функциях глубокого обучения и получите код примера
Узнать больше о глубоком обучении
Введение в глубокое обучение: что такое глубокое обучение?
3:33 Продолжительность видео 3:33.
Введение в глубокое обучение: что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение с MATLAB: Глубокое обучение в 11 строках кода MATLAB.
2:38 Продолжительность видео 2:38.
Глубокое обучение с MATLAB: глубокое обучение в 11 строках кода MATLAB
Глубокое обучение для инженеров.
5 видео
Глубокое обучение для инженеров (5 видео)
Начните с глубокого обучения с помощью MATLAB.
18:23 Продолжительность видео 18:23.
Начните с глубокого обучения с помощью MATLAB
Глубокое обучение в Simulink.
3:45 Продолжительность видео 3:45.
Глубокое обучение в Simulink
Практические примеры глубокого обучения с MATLAB
Похожие темы
Машинное обучение
Нейронные сети
Прогнозная аналитика
Искусственный интеллект
Обучение с подкреплением
Сверточная нейронная сеть
Выберите веб-сайт
Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и увидеть местные события и предложения. В зависимости от вашего местоположения мы рекомендуем вам выбрать: .
Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка
Европа
Свяжитесь с местным офисом
Sololearn: Learn to Code
Введение в Python
Введение в C
Введение в C#
Введение в SQL
Введение в HTML
Введение в CSS
Введение в Java 90 003
Введение в JavaScript
C# Средний уровень
Введение в C++
Технология для всех
Python Intermediate
Java Intermediate
JavaScript Intermediate
C++ Intermediate
C Intermediate
SQL Intermediate
900 02 Разработка игр с JS
R
React + Redux
Angular + NestJS
Kotlin
Go
Python Data Structures
PHP
Ruby
Swift 4
Специально для вас
Независимо от вашего уровня опыта, вы будете писать настоящий, функциональный код за считанные минуты начала вашего первого курса.
Маленький
Пройдите шаг за шагом через наши уникальные курсы. Оцените, что вы узнали, с помощью викторин на уроке и постепенно улучшайте свои навыки на практике.
Получите подтверждение
Получите сертификат, подтверждающий ваши новые навыки. Разместите в соцсетях, чтобы другие увидели.
Обучение на ходу
Учитесь в Интернете или в пути. Sololearn всегда готов для вас, и вы никогда не потеряете свое место.
Более 20 курсов
От Python через данные к веб-разработке. У нас есть все, что вам нужно.
Перейти к курсам >
Идеальная платформа для повышения ваших технических навыков
Студенты
Готовитесь к большому тесту или хотите пройти первое собеседование? Используйте реальную практику Sololearn, чтобы закрепить полученные знания и подготовиться к важному моменту.
Профессионалы
Вы можете узнать что-то совершенно новое, чтобы продвинуться по карьерной лестнице. Или, может быть, вы просто хотите сбить ржавчину. Попробуйте Sololearn, чтобы получить доступ к различным курсам, от машинного обучения до веб-разработки.
Мы помогли сотням
водителей-экспедиторов
найти работу мечты
Почему
код
Это популярно
Технические навыки пользуются большим спросом. Более 60% новых рабочих мест по всему миру потребуют технических навыков.
Многообещающе
Раскройте свой потенциал заработка! Программисты начального уровня в США зарабатывают на в среднем более 78 000 долларов.
Это весело
Представьте, что вы сочетаете свою страсть и мастерство с творчеством, и Делаем что-то новое каждый день!
Начните прямо здесь, на Sololearn, программируя на нашей Code Playground и публикуя свои самые крутые проекты на всеобщее обозрение!
Инвестируйте в себя с
Неограниченная практика
2x
Пользователи Pro вдвое чаще включают практику в свой план обучения
Опыт без рекламы
+132%
Пользователи Pro на 132% больше времени на обучение, чем обычные.
Формирование привычки
92%
Профессиональные пользователи, которые устанавливают ежедневные цели, имеют самый высокий показатель завершения урока — 92%!
Неограниченная практика
Опыт без рекламы
Статистика прогресса
Ежедневные цели
Особенности формирования привычки
Быстрые уроки
Проблемы из жизни
Успех История Хэтси
«Однажды в библиотеке я заметил незнакомец, использующий приложение, содержащее учебные пособия, вопросы и упражнения по программированию на C++. Это был Sololearn. Я подумал: «Отлично, учусь на своем мобильном телефоне!» Я только начинал учиться кодировать и делал все обычные ошибки новичка , поэтому я попробовал Sololearn. Благодаря Sololearn я нашел много учеников, которые помогли мне расти. Я познакомился с учителями, инженерами, разработчиками, специалистами по данным и другими замечательными людьми. Учебная среда, созданная Sololearn, послужила катализатором для меня, чтобы подобрать передовой опыт, который выходит за рамки обучения и применяется на рабочем месте».