响应式网站代码示例
响应式网站设计(Responsive Web Design, RWD)是一种网页设计和开发方法,旨在使网站能够在各种设备上(如桌面、平板和手机)提供良好的用户体验,下面是一个使用HTML和CSS的简单响应式网站代码示例:
HTML代码
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Responsive Website Example</title> <link rel="stylesheet" href="styles.css"> </head> <body> <header> <nav> <ul> <li><a href="#home">Home</a></li> <li><a href="#about">About</a></li> <li><a href="#contact">Contact</a></li> </ul> </nav> </header> <main> <section id="home"> <h1>Welcome to our website!</h1> <p>This is a responsive website example.</p> </section> <section id="about"> <h2>About Us</h2> <p>We are a team of developers dedicated to creating responsive websites.</p> </section> <section id="contact"> <h2>Contact Us</h2> <p>Email: info@example.com</p> </section> </main> <footer> <p>© 2023 Responsive Website Example</p> </footer> </body> </html>
CSS代码 (styles.css
)
{ box-sizing: border-box; } body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 0; } header { background-color: #333; color: white; text-align: center; padding: 1rem; } nav ul { list-style-type: none; padding: 0; } nav ul li { display: inline; margin-right: 1rem; } nav ul li a { color: white; text-decoration: none; } main { padding: 2rem; } section { margin-bottom: 2rem; } footer { background-color: #333; color: white; text-align: center; padding: 1rem; margin-top: 2rem; } /* Responsive styles */ @media (max-width: 768px) { nav ul li { display: block; margin-bottom: 0.5rem; } }
分布式训练完整代码示例
分布式训练是深度学习中的一种技术,用于在多个计算节点上并行训练模型,下面是一个使用TensorFlow框架进行分布式训练的简单代码示例:
Python代码 (distributed_training.py
)
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.utils import to_categorical 加载数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 y_train = to_categorical(y_train, 10) y_test = to_categorical(y_test, 10) 构建模型 model = Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28)), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 设置分布式策略和参数服务器配置 strategy = tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy() with strategy.scope(): # 创建模型副本 model = tf.keras.models.clone_model(model) # 打印模型结构 model.summary() 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_split=0.2)
相关问题与解答
问题1:如何在响应式网站中实现图片自适应?
答:在响应式网站中实现图片自适应,可以使用CSS的max-width
属性来限制图片的最大宽度,并设置height: auto
以保持图片的纵横比。
img { max-width: 100%; height: auto; }
这样,当屏幕尺寸变化时,图片会根据容器的宽度自动调整大小。
问题2:在分布式训练中,如何同步不同计算节点上的变量更新?
答:在分布式训练中,同步不同计算节点上的变量更新通常使用参数服务器(Parameter Server)架构,参数服务器负责存储和更新模型参数,而工作节点(Worker)负责计算梯度并将其发送回参数服务器,通过这种方式,参数服务器可以确保所有工作节点上的模型参数保持一致,在TensorFlow中,可以使用tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy
来实现参数服务器策略。
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