file-type

家庭作业中低质量代码的反思与改进

ZIP文件

下载需积分: 5 | 1.87MB | 更新于2025-01-30 | 141 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
download 立即下载
标题中提及的“говнокод”是俄语,翻译为中文大致是“糟糕的代码”,“закоторыймнестыдно”同样翻译为俄语,意思是“让我感到羞耻的”。结合这些信息,可以推断出这个标题是在表达一种情感态度,即作者对于其代码的质量感到不满意,甚至羞愧。此类表述可能是在提醒人们注意代码质量的重要性,尤其是作为一个“家庭作业”提交时,代码的规范性和可读性显得尤为重要。 描述没有提供额外信息,但是既然描述与标题一致,可以理解为描述部分同样表达了作者对所提交代码的不满情绪。 标签“HTML”表明这项家庭作业主要涉及的是超文本标记语言(Hypertext Markup Language),这是构成网页文档的主要语言。HTML定义了网页内容的结构,并通过不同的标签来控制这些内容的布局和功能。它通常与CSS(层叠样式表)和JavaScript一起工作,来控制网页的外观和行为。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”中只提供了一个文件名称“homework-main”,这可能意味着这是家庭作业的主要文件。在这里“压缩包子”可能是一个打字错误或翻译错误,这里假定其意图是表示“压缩文件”。在实际的IT工作中,代码通常会以压缩包的形式进行打包和分发,以便于存储和传输。对于一个家庭作业项目来说,“homework-main”很可能是包含了项目主要代码或资源的压缩包。 综合以上信息,我们可以推测这次家庭作业的核心要求是使用HTML编写网页,并且可能需要达到一定的质量标准。作者在标题中表达的情感态度可能是在强调质量控制的重要性,尤其是在学习过程中,应始终追求优秀的代码质量,避免提交让自己感到羞愧的“糟糕的代码”。 在编写HTML代码时,有一些知识点是需要遵循的基本原则和最佳实践: 1. HTML文档结构:一个基础的HTML页面通常由`<!DOCTYPE html>`, `<html>`, `<head>`, 和 `<body>` 四个主要部分组成。`<!DOCTYPE html>` 声明了文档类型,`<html>` 包含整个页面内容,`<head>` 包含文档的元数据,而 `<body>` 包含可见的页面内容。 2. HTML标签:各种标签用于定义网页内容的结构,例如 `<h1>` 到 `<h6>` 用于标题,`<p>` 用于段落,`<ul>`、`<ol>` 和 `<li>` 用于无序列表和有序列表。 3. 语义化标签:HTML5引入了许多新的语义化标签,例如 `<header>`, `<footer>`, `<article>`, `<section>`, `<nav>` 等,它们让开发者能更准确地表达文档结构和内容。 4. SEO优化:通过使用合适的标签和属性(如`<meta>`标签中的标题和描述)来提高网页在搜索引擎中的排名。 5. 可访问性(Accessibility):编写可访问的代码很重要,比如为图像添加`alt`属性,确保导航链接清晰,以及确保颜色对比度符合无障碍指南。 6. 响应式设计:现代网页设计需要适应不同的屏幕尺寸,这通常通过CSS媒体查询和布局技术(如Flexbox和Grid)来实现。 7. 表单和输入:HTML表单是用户与网页交互的重要方式。要掌握如何使用`<form>`, `<input>`, `<button>`, `<textarea>`等标签,以及如何使用`<label>`来提供更好的用户体验。 8. 验证和测试:使用验证工具(如W3C的HTML验证服务)来检查代码是否符合标准,使用不同的浏览器和设备来测试页面的显示效果。 9. 代码版本管理:学习如何使用版本控制系统(如Git)来管理代码的变更,记录开发进度,并在需要时能够回滚到之前的版本。 这些知识点是编写高质量HTML代码的基础,并且是任何前端开发人员需要掌握的技能。在实际开发过程中,还应结合CSS和JavaScript的知识来创造功能更丰富的动态网页。

相关推荐

filetype

5.1.1 Оформление лабораторной работы Задача управления нелинейными объектами продолжает привлекать внимание исследователей несмотря на значительный прогресс, достигнутый в теории и практике автоматического управления. Традиционные подходы синтеза систем управления основываются на знании математической модели объекта. Нам необходимо знать как математическую структуру, так и параметры объекта, а также зачастую параметры и характеристики среды, в которой объект функционирует. В то же время, на практике математическая модель объекта и среды не всегда доступны в явной форме, либо создание формальной математической модели может оказаться слишком сложным и дорогим делом. Также в процессе эксплуатации параметры и характеристики объекта и окружающей среды могут существенно изменяться. В этих случаях традиционные методы синтеза и часто дают неудовлетворительные результаты с точки зрения качества и робастности системы управления. Таким образом, актуальной представляется разработка методов синтеза систем управления, не требующих полного априорного знания об объекте управления и условий его функционирования. Эти методы должны обеспечивать синтез системы управления по фактическим характеристикам и параметрам объекта, что также иметь возможность подстраиваться под изменяющиеся свойства объекта и условия окружающей среды. Подходящим инструментом для реализации алгоритмов управления с нужными свойствами является метод косвенного адаптивного управления с нейросетевой моделью объекта управления. В отличие от формальных математических моделей, нейросетевая может быть получена с помощью машинного обучения по множеству данных наблюдения за реальным объектом. Рассмотрим задачу моделирования существенно нелинейного объекта, реализовав как компьютерную имитационную модель на основе известной формальной математической модели, так и нейросетевую модель. Эти модели позволят приступить к задаче разработки метода синтеза нейросетевой системы управления нелинейным объектом. Описание заданий: Синтез нейронной сети с обратными связями для моделирования динамического объекта Методические указания включают: Описание задачи: на основе набора данных обучить нейросеть LSTM. В зависимости от варианта лабораторной работы можно либо предложить студентам самим смоделировать набор данных по математической модели (линейной или нелинейной) с заданием вида пробного сигнала (разные варианты), либо задан подготовленный набор данных . 1. Описать конкретный объект (здесь ссылка на pH). 2. Описать архитектуру и принцип обучения LSTM. 3. Описать критерии качества для задач регрессии MSE,RMSE,MAE, 4. Описать программу обучения и моделирования LSTM на Keras (Python). Выполнение лабораторной работы позволяет достичь следующих целей: 1. Изучить архитектуру и практическое применение глубоких нейронных сетей с обратными связями 2. Изучить особенности функционирования сети LSTM. Основные результаты выполнения лабораторной работы: Отчет, содержащий описание всех шагов выполнения работы со схемами, графиками и таблицей результатов Выполнение лабораторной работы проводится в среде Google Colab или другой, предоставляющей интерфейс Jupyter Notebook. 请用俄语扩写!!!