家里有个熊孩子，经常会有一些意想不到的事情发生：回家的时候，他会笑呵呵冲过来，大声喊着“臭爸爸”；你让他把鞋穿上，他会提起鞋子往楼下扔...在小孩的世界里，他虽然会说话，但不一定明白其中的意思，不能正确表达；同样他也会做一些事情，但不一定按正常大人的逻辑，不能准确接收；符合预期的的交流和沟通成了奢望。因为在他的世界里，一切都处于混沌之中，一切的逻辑、规范都没有完善。
而在HTML的世界里，经历多年的成长，规范已基本成型，不 同的 HTML标签、属性、属性值都会自己说话、懂得如何去表达，HTML处理器（脚本、浏览器、搜索引擎）也知道如何来接收HTML传递的信息。而如何让这些 会说话的HTML精灵施展魔法，去向HTML处理器表达各种意思，带我们进入奇妙之旅，就掌握在我们重构工程师的手中，也就是接下来要说的语义化。
相关推荐
本文将根据“腾讯游戏设计策略”的相关内容，深入剖析腾讯游戏设计团队（TGideas）的核心理念、团队构成、设计策略及其实施方法，旨在为游戏行业内的设计人员提供有价值的参考。 #### 二、TGideas设计团队简介 ...
响应式设计是现代网页开发中的核心技术之一，它使得网站能够根据用户设备的屏幕尺寸和方向自动调整布局，提供一致的用户体验。"h5响应式源码"指的是使用HTML5技术编写的，具备响应式特性的网页或应用源代码。这份...
... ... ... 文档提供了详尽的Linux操作指导，涵盖了从基础命令到高级网络配置的多个层面，适合不同技术水平的人员学习和参考。...- **命令行操作及常用命令使用**：这部分内容从Shell的基本概念入手，介绍了如何使用Shell进行...
codemirror版本：https://codemirror.net/5/doc/releases.html
外国电影演员识别系统源码分享
mf3010 打印扫描一体机驱动管理软件。
2024免费毕业设计成品，包括源码+数据库+往届论文资料 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV11ktveuE2d 讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1YfkHYwEME 二次开发教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Cw2rY1ErC
chrome-headless-shell-linux64-135.0.7004.0 (Canary).zip
DeepSeek大模型介绍与展望.pptx
英特尔的公版原理图和PCB，cadence版本
《单容水箱液位精准调控：模糊控制策略的深度研究与复现》,单容水箱液位随动系统的模糊控制研究 模糊控制lunwen复现 期刊：化工与自动化仪表（2021年） 图1为结构图，图9为原文结构图， 版本不一样，器件略有调整 图7为结果图，图8为原文结果图 ,单容水箱液位;模糊控制;研究;论文复现;期刊;化工与自动化仪表;结构图;结果图;版本差异;器件调整,"模糊控制研究在单容水箱液位随动系统中的应用与复现"
一个windows上使用的搜索小工具
内容： 这份数据集包含了来自国际大洋发现计划（IODP）第342航次站点U1405、U1406、U1407、U1409和U1410的浮游有孔虫碳酸盐团簇同位素、稳定氧和碳同位素，以及沉积物中的GDGT（甘油二烷基甘油四醚）和烯酮数据。这些站点位于北大西洋的新foundland脊（U1407、U1409和U1410）和J-异常脊（U1405和U1406），用于创建覆盖整个新生代的几乎连续但低分辨率（约每92万年一个样本）的数据拼接，并重建了碳酸盐团簇同位素、TEX86和UK'37海表温度。每个样本包含20立方厘米的沉积物，覆盖2厘米的核心深度区间。年龄模型主要基于详细的船上生物-磁性地层学研究（Norris等，2014）。然而，在40.8 Ma至44.8 Ma时间段内，使用了Cappelli等人（2019）更新的U1410站点年龄模型，通过与U1408站点的年龄模型对比来确定。 访问此数据集，请点击这里:"" ()。
厨房用品分割系统源码＆数据集分享
.
监控鞋类物品检测系统源码分享
2024免费毕业设计成品，包括源码+数据库+往届论文资料 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV11ktveuE2d 讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1YfkHYwEME 二次开发教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Cw2rY1ErC
曲线图异常波形检测系统源码分享
内容概要：本文介绍了动车组车号自动识别的现状及其存在的问题，提出了基于图像识别技术的新方法。文中详述了传统人工识别与RFID识别方法的不足，重点阐述了一种新的图像识别系统的设计与实施方案，该系统能够实现在多种恶劣环境下高效精确地获取动车组车号，并通过实际案例展示了这套系统的优势以及其在铁路行业的广阔应用前景。 适用人群：从事铁路运输管理、轨道交通系统开发维护的技术人员，尤其是负责动车组调度、监控及维修工作的相关人员。 使用场景及目标：①用于替代现有人工记录与RFID标签方式，提升动车组车号识别精度与效率；②适用于各种天气状况下的户外作业场景；③旨在构建更加智能化、信息化程度更高的铁路运输体系，助力智慧动车段建设。 其他说明：文中还包括具体的实验对比和技术细节分析，如不同的开机触发装置选择、图像采集设备参数设置、补光措施及识别算法的设计，强调了实际应用场景中可能遇到的问题以及相应的解决方案。
基于AnythingLLM框架和Ollama环境本地运行deepseek，并可以通过用户自己的文档来针对性地回答用户问题，用户也可以上传文件来构建模型回复问题所需要的所有参考资料的知识库，使得模型相对于在线模型更加专业地解答用户的问题。同时本地部署保证了隐私性和针对性。