❶ web圖象是什麼
放在WEB中的圖象呀!
常見的Web
圖像格式
有三種：
JPG格式
、GIF格式、
PNG格式
。JPG與GIF格式大家已司空見慣，而PNG格式（Portable
Network
Graphics的縮寫）則是一種新興的Web圖像格式。
❷ WEB圖像格式主要有哪些各有什麼特點
1、PNG（Portable Network Graphic）
PNG 格式是WEB圖像中最通用的格式。它是一種無損壓縮格式，但是如果沒有插件支持，有的瀏覽器可能不支持這種格式。PNG格式最多可以支持32位顏色，但是不支持動畫圖。
2、GIF（Graphics Interchange Format）
GIF 是 Web 上最常用的圖像格式，它可以用來存儲各種圖像文件。特別適用於存儲線條、圖標和電腦生成的圖像、卡通和其它有大色塊的圖像。GIF文件非常小，它形成的是一種壓縮的8點陣圖像文件，所以最多隻支持256種不同的顏色。Gif支持動態圖、透明圖和交織圖。
3、BMP（Windows Bitmap）
BMP 格式使用的是索引色彩，它的圖像具有極其豐富的色彩，可以使用16M色彩渲染圖像。此格式一般用在多媒體演示和視頻輸出等情況下。
4、TIFF（Tag Inage File Format）
TIFF 格式是對色彩通道圖像來說最有用的格式，支持 24 個通道，能存儲多於 4 個通道。TIFF 格式的結果要比其它格式更大、更復雜，它非常適合於印刷和輸出。
5、JPEG（Joint Photographic Experts Group）
JPEG 是 Web 上僅次於 GIF 的常用圖像格式。JPEG 是一種壓縮得非常緊湊的格式，專門用於不含大色塊的圖像。JPEG的圖像有一定的失真度，但是在正常的損失下肉眼分辨不出 JPEG 和 GIF 圖像的差別，而 JPEG 文件只有 GIF 文件的 1/4 大小。JPEG 對圖標之類的含大色塊的圖像不很有效，不支持透明圖和動態圖。
6、TGA（Targa）
TGA 格式與 TIFF 格式相同，都可以用來處理高質量的色彩通道圖形。
另外，PDD、PSD 格式也是存儲包括通道的 RGB 圖像的最常見的文件格式。
❸ 什麼是web界面
1、web界面是2015年3月電子工業出版社出版的圖書，作者是Bill Scott,Theresa Neil。當前的Web已經進入嶄新的時代，《Web界面設計(全彩)》涵蓋了在基於獨一無二的Web環境下、在創建豐富體驗的過程中設計Web界面的最佳實踐、模式和原理。
2、web的本意是蜘蛛網和網的意思，在網頁設計中我們稱為網頁的意思。現廣泛譯作網路、互聯網等技術領域。表現為三種形式，即超文本(hypertext)、超媒體(hypermedia)、超文本傳輸協議(HTTP)等。
3、Internet採用超文本和超媒體的信息組織方式，將信息的鏈接擴展到整個Internet上。Web就是一種超文本信息系統，Web的一個主要的概念就是超文本連接，它使得文本不再象一本書一樣是固定的線性的。而是可以從一個位置跳到另外的位置。可以從中獲取更多的信息。可以轉到別的主題上。
4、UI專家Bill Scott和Theresa Neil在他們多年實踐經驗和探索的基礎上，總結提煉出了Web界面設計的六大原理--直接了當、簡化交互、足不出戶、提供邀請、巧用變換和即時反應，並以這六大原理為依託，以當今Web上各類開風氣之先的流行網站為示例，向讀者展示了超過75種基於富交互構建Web界面的模式，並以簡單明了的語言，闡明了數以百計行之有效的最佳實踐。
5、書中還給出諸多反模式，即在Web界面設計過程中應該避免的做法。《Web界面設計(全彩)》是迄今為止一部專注於富Web界面設計的經典之作。
6、《Web界面設計(全彩)》既是一本Web界面設計指南，又是一本Web界面實例參考，適合Web界面設計、開發、研究人員、愛好者，以及Web項目管理人員閱讀。
7、Web中的富交互設計面臨的一個主要挑戰就是易發現性。再好的功能，如果用戶發現不了，結果仍然等於零。提供邀請是改善易發現性的重要途徑。邀請可以提示用戶下一步交互操作是什麼。由第9和第10章構成的這一部分，將分別從"靜態邀請"和"動態邀請"的角度，探討那些始終在頁面上顯示邀請和響應用戶操作顯示邀請的模式。
8、Web智能界面的特點是具有良好的反應能力。這個原理探討了怎樣通過響應操作為用戶提供豐富的體驗。第13章介紹了一組"查找模式"，包括實時搜索、實時建議、微調搜索和自動完成。第14章介紹了一組"反饋模式"，包括實時預覽、漸進展現、進度指示和定時刷新。
9、web管理頁面，就是可以在線提交、編輯、刪除網站相關欄目的內容後台管理程序。只有管理員分配的用戶才能登陸web管理頁面。
10、web頁面是動態的,能夠和資料庫進行交互的.，HTML頁面是靜態的,無法與資料庫進行交互.說白了就是不能象那樣進行注冊,登錄的操作之類的。
❹ web 圖像擴展可以刪除
web圖像擴展當然可以刪除，如果不需要的話完全可以刪除
正常來說如果不用蘋果手機連這台win10電腦，或者有一台蘋果電腦需要交換文件，正常的windows應用環境里基本不會出現heif這種奇奇怪怪的圖片，遇到了再裝也來得及。
heif是用來替代jpeg，不過暫時普及率還不行，這個擴展就是微軟給蘋果一個面子做的官方支持，其實微軟自己也有一套圖片壓縮標准。
❺ web前端學習HTML的圖像標記有哪些
圖像的標記屬性主要有：
<img>稱為圖像標記，用來在網頁中顯示圖像。使用方法：<img src=''路徑/文件名.圖片格式"width="屬性值"height="屬性值"border="屬性值"alt="屬性值">
<img>標記主要有以下屬性：
1：src屬性指定我們要載入的圖片的路徑，圖片的名稱以及圖片的格式
2：width屬性指定圖片的寬度
3：height屬性指定圖片的高度
4：border屬性指定圖片的邊框寬度
5：alt屬性有兩個作用：
① 如果圖像載入失敗，會用文字來代替圖像顯示。
② 搜索引擎可以通過這個屬性的文字來抓取圖片。
注意：<img>是單標記，不需要使用</img>來閉合
❻ 怎麼樣使用CamanJS在Web頁面上處理圖像
如果想實現輪播而又想直接通過圖片來觸發事件，那麼可以用下面兩種方法來實現：
1、img標簽的src屬性事先不放實際存在的圖片網址，則網頁顯示後會觸發img的onerror事件，那麼
<img src="?" id=img1 onerror="nextpic();" />
2、img標簽的src屬性事先放入實際存在的圖片網址，則網頁顯示後會觸發img的onload事件，那麼
<img src="123.gif" id=img1 onload="nextpic();" />
❼ web挖掘怎麼實現
截止到今天為止，我尚不知道有什麼有價值的web挖掘系統存在，不過您可以參考檢索引擎的挖掘演算法，比如Apache的lucene等
http://lucene.apache.org/java/docs/index.html
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並為您附錄以下信息：
近年來，隨著 Internet/Web技術的快速普及和迅猛發展，使各種信息可以以非常低的成本在網路上獲得，由於Internet/WWW在全球互連互通，可以從中取得的數據量難以計算，而且Internet/WWW的發展趨勢繼續看好，特別是電子商務的蓬勃發展為網路應用提供了強大支持，如何在WWW這個全球最大的數據集合中發現有用信息無疑將成為數據挖掘研究的熱點。
Web挖掘指使用數據挖掘技術在WWW數據中發現潛在的、有用的模式或信息。Web挖掘研究覆蓋了多個研究領域，包括資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等。
2．Web挖掘流程
與傳統數據和數據倉庫相比，Web上的信息是非結構化或半結構化的、動態的、並且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網頁上的數據進行數據挖掘，而必須經過必要的數據處理。典型Web挖掘的處理流程如下[3]：
1．查找資源：任務是從目標Web文檔中得到數據，值得注意的是有時信息資源不僅限於在線Web文檔，還包括電子郵件、電子文檔、新聞組，或者網站的日誌數據甚至是通過Web形成的交易資料庫中的數據。
2．信息選擇和預處理：任務是從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進行必要的整理。例如從Web文檔中自動去除廣告連接、去除多餘格式標記、自動識別段落或者欄位並將數據組織成規整的邏輯形式甚至是關系表。
3．模式發現：自動進行模式發現。可以在同一個站點內部或在多個站點之間進行。
4．模式分析：驗證、解釋上一步驟產生的模式。可以是機器自動完成，也可以是與分析人員進行交互來完成。
Web挖掘作為一個完整的技術體系，在進行挖掘之前的信息獲得IR（Information Retrieval）和信息抽取IE(Information Extraction)相當重要。信息獲得（IR）的目的在於找到相關Web文檔，它只是把文檔中的數據看成未經排序的片語的集合，而信息抽取(IE)的目的在於從文檔中找到需要的數據項目，它對文檔的結構合表達的含義感興趣,它得一個重要任務就是對數據進行組織整理並適當建立索引。
信息獲得（IR）和信息抽取(IE)技術的研究已近有很長時間，隨著Web技術的發展，基於Web技術的IR、 IE得到了更多的重視。由於Web 數據量非常大，而且可能動態變化，用原來手工方式進行信息收集早已經力不從心，目前的研究方向是用自動化、半自動化的方法在Web上進行IR和IE。在 Web環境下既要處理非結構化文檔，又要處理半結構化的數據，最近幾年在這兩方面都有相應的研究成果和具體應用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應用。
3．Web挖掘分類及各自的研究現狀及發展
根據對Web數據的感興趣程度不同，Web挖掘一般可以分為三類：Web內容挖掘（Web Content mining）、 Web結構挖掘（ Web structure mining）、 Web 用法挖掘（Web usage Mining）
3．1、Web內容挖掘：
指從Web內容/數據/文檔中發現有用信息，Web上的信息五花八門，傳統的Internet由各種類型的服務和數據源組成，包括WWW、FTP、Telnet等，現在有更多的數據和埠可以使用，比如政府信息服務、數字圖書館、電子商務數據，以及其他各種通過 Web可以訪問的資料庫。Web內容挖掘的對象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數據。其中針對無結構化文本進行的Web挖掘被歸類到基於文本的知識發現（KDT）領域，也稱文本數據挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術領域，也引起了許多研究者的關注。最近在Web多媒體數據挖掘方面的研究成為另一個熱點。
Web內容挖掘一般從兩個不同的觀點來進行研究。從資源查找（IR）的觀點來看，Web內容挖掘的任務是從用戶的角度出發，怎樣提高信息質量和幫助用戶過濾信息。而從DB的角度講Web內容挖掘的任務主要是試圖對Web上的數據進行集成、建模，以支持對Web數據的復雜查詢。
3．1．1從資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘非結構化文檔：
非結構化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對比較多一些，大部分研究都是建立在詞彙袋（bag of words）或稱向量表示法（vector representation）的基礎上，這種方法將單個的詞彙看成文檔集合中的屬性，只從統計的角度將詞彙孤立地看待而忽略該詞彙出現的位置和上下文環境。屬性可以是布爾型，根據詞彙是否在文檔中出現而定，也可以有頻度，即該詞彙在文檔中的出現頻率。這種方法可以擴展為選擇終結符、標點符號、不常用詞彙的屬性作為考察集合。詞彙袋方法的一個弊端是自由文本中的數據豐富，詞彙量非常大，處理起來很困難，為解決這個問題人們做了相應的研究，採取了不同技術，如信息增益，交叉熵、差異比等，其目的都是為了減少屬性。另外，一個比較有意義的方法是潛在語義索引（Latent Semantic Indexing），它通過分析不同文檔中相同主題的共享詞彙，找到他們共同的根，用這個公共的根代替所有詞彙，以此來減少維空間。例如： 「informing」、「information」、「informer」、「informed」可以用他們的根「inform」來表示，這樣可以減少屬性集合的規模。
其他的屬性表示法還有詞彙在文檔中的出現位置、層次關系、使用短語、使用術語、命名實體等，目前還沒有研究表明一種表示法明顯優於另一種。
用資源查找（Information Retrival）的觀點挖掘半結構化文檔：
與非結構化數據相比，Web上的半結構化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結構的信息上進行挖掘，其應用包括超連接文本的分類、聚類、發現文檔之間的關系、提出半結構化文檔中的模式和規則等。
3．1．2從資料庫（Database）的觀點挖掘非結構化文檔：
資料庫技術應用於Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點建構和重構。
從資料庫的觀點進行Web內容挖掘主要是試圖建立Web站點的數據模型並加以集成，以支持復雜查詢，而不止是簡單的基於關鍵詞的搜索。這要通過找到Web文檔的模式、建立Web數據倉庫或Web知識庫或虛擬資料庫來實現。相關研究主要是基於半結構化數據進行的。
資料庫觀點主要利用OEM(Object Exchange Model)模型將半結構化數據表示成標識圖。OEM中的每個對象都有對象標識（OID）和值，值可以是原子類型，如整型、字元串型、gif、html 等，也可以是一個復合類型，以對象引用集合的形式表示。由於Web數據量非常龐大，從應用的角度考慮，很多研究只處理辦結構化數據的一個常用自集。一些有意義的應用是建立多層資料庫（MLDB），每一層是它下面層次的概化，這樣就可以進行一些特殊的查詢和信息處理。對於在半結構化數據上的查詢語言研究也得到了人們的重視並做了專題研究。
由於在資料庫觀點下數據的表示方法比較特殊，其中包含了關系層次和圖形化的數據，所以大部分建立在扁平數據集合之上的數據挖掘方法不能直接使用，目前已經有人針對多層資料庫挖掘演算法進行研究。
3．2、Web結構挖掘：
Web結構挖掘的對象是Web本身的超連接，即對Web文檔的結構進行挖掘。對於給定的Web文檔集合，應該能夠通過演算法發現他們之間連接情況的有用信息，文檔之間的超連接反映了文檔之間的包含、引用或者從屬關系，引用文檔對被引用文檔的說明往往更客觀、更概括、更准確。
Web結構挖掘在一定程度上得益於社會網路和引用分析的研究。把網頁之間的關系分為incoming連接和 outgoing連接，運用引用分析方法找到同一網站內部以及不同網站之間的連接關系。在Web結構挖掘領域最著名的演算法是HITS演算法和 PageRank演算法。他們的共同點是使用一定方法計算Web頁面之間超連接的質量，從而得到頁面的權重。著名的Clever和Google搜索引擎就採用了該類演算法。
此外，Web結構挖掘另一個嘗試是在Web數據倉庫環境下的挖掘，包括通過檢查同一台伺服器上的本地連接衡量 Web結構挖掘Web站點的完全性，在不同的Web數據倉庫中檢查副本以幫助定位鏡像站點，通過發現針對某一特定領域超連接的層次屬性去探索信息流動如何影響Web站點的設計。
3．3、Web用法挖掘（Web usage Mining）：
即Web使用記錄挖掘，在新興的電子商務領域有重要意義，它通過挖掘相關的Web日誌記錄，來發現用戶訪問 Web頁面的模式，通過分析日誌記錄中的規律，可以識別用戶的忠實度、喜好、滿意度，可以發現潛在用戶，增強站點的服務競爭力。Web使用記錄數據除了伺服器的日誌記錄外還包括代理伺服器日誌、瀏覽器端日誌、注冊信息、用戶會話信息、交易信息、Cookie中的信息、用戶查詢、滑鼠點擊流等一切用戶與站點之間可能的交互記錄。可見Web使用記錄的數據量是非常巨大的，而且數據類型也相當豐富。根據對數據源的不同處理方法，Web 用法挖掘可以分為兩類，一類是將Web使用記錄的數據轉換並傳遞進傳統的關系表裡，再使用數據挖掘演算法對關系表中的數據進行常規挖掘；另一類是將Web 使用記錄的數據直接預處理再進行挖掘。Web 用法挖掘中的一個有趣的問題是在多個用戶使用同一個代理伺服器的環境下如何標識某個用戶，如何識別屬於該用戶的會話和使用記錄，這個問題看起來不大，但卻在很大程度上影響著挖掘質量，所以有人專門在這方面進行了研究。通常來講，經典的數據挖掘演算法都可以直接用到Web 用法挖掘上來，但為了提高挖掘質量，研究人員在擴展演算法上進行了努力，包括復合關聯規則演算法、改進的序列發現演算法等。
在[4]中，根據數據來源、數據類型、數據集合中的用戶數量、數據集合中的伺服器數量等將Web 用法挖掘分為五類：
●個性挖掘：針對單個用戶的使用記錄對該用戶進行建模，結合該用戶基本信息分析他的使用習慣、個人喜好，目的是在電子商務環境下為該用戶提供與眾不同的個性化服務。
●系統改進：Web服務（資料庫、網路等）的性能和其他服務質量是衡量用戶滿意度的關鍵指標，Web 用法挖掘可以通過用戶的擁塞記錄發現站點的性能瓶頸，以提示站點管理者改進Web緩存策略、網路傳輸策略、流量負載平衡機制和數據的分布策略。此外，可以通過分析網路的非法入侵數據找到系統弱點，提高站點安全性，這在電子商務環境下尤為重要。
●站點修改：站點的結構和內容是吸引用戶的關鍵。Web 用法挖掘通過挖掘用戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依，比如頁面連接情況應如何組織、那些頁面應能夠直接訪問等。
●智能商務：用戶怎樣使用Web站點的信息無疑是電子商務銷售商關心的重點，用戶一次訪問的周期可分為被吸引、駐留、購買和離開四個步驟，Web用法挖掘可以通過分析用戶點擊流等Web日誌信息挖掘用戶行為的動機，以幫助銷售商合理安排銷售策略。
●Web特徵描述：這類研究跟關注這樣通過用戶對站點的訪問情況統計各個用戶在頁面上的交互情況，對用戶訪問情況進行特徵描述。
4．結束語
盡管Web挖掘的形式和研究方向層出不窮，但我認為隨著電子商務的興起和迅猛發展，未來Web挖掘的一個重要應用方向將是電子商務系統。而與電子商務關系最為密切的是用法挖掘（Usage Mining），也就是說在這個領域將會持續得到更多的重視。另外，在搜索引擎的研究方面，結構挖掘的研究已經相對成熟，基於文本的內容挖掘也已經有許多研究，下一步將會有更多的研究者把多媒體挖掘最為研究方向。
❽ 以下對Web圖像格式的敘述哪個是錯誤的 （ ）
A,GIF是基於索引色表的圖像格式，它可以支持上千種顏色
❾ 廣泛用於Web和圖像預覽，應用較廣的圖像壓縮格式是
廣泛用於Web和圖像預覽，應用較廣的圖像壓縮格式是JPEG文件。
JPEG壓縮技術十分先進，它可以用有損壓縮方式去除冗餘的圖像數據，換句話說，就是可以用較少的磁碟空間得到較好的圖像品質。
而且JPEG是一種很靈活的格式，具有調節圖像質量的功能，它允許用不同的壓縮比例對文件進行壓縮，支持多種壓縮級別，壓縮比率通常在10；1到40；1，壓縮比越大，圖像品質就越低；相反地，壓縮比越小，圖像品質就越高。
同一幅圖像，用JPEG格式存儲的文件是其他類型文件的1/10~1/20，通常只有幾十KB，質量損失較小，基本無法看出。JPEG格式壓縮的主要是高頻信息，對色彩的信息保留較好，適合應用於互聯網；它可減少圖像的傳輸時間，支持24位真彩色；也普遍應用於需要連續色調的圖像中。
(9)web探索圖像擴展閱讀：
優點
1、它支持極高的壓縮率，因此JPEG圖像的下載速度大大加快。
2、它能夠輕松地處理16.8M顏色，可以很好地再現全彩色的圖像。
3、在對圖像的壓縮處理過程中，該圖像格式可以允許自由地在最小文件尺寸（最低圖像質量）和最大文件尺寸（最高圖像質量）之間選擇。
4、該格式的文件尺寸相對較小，下載速度快，有利於在帶寬並不「富裕」的情況下傳輸。
❿ 常用的WEB圖像格式有哪些
PNG 格式是WEB 圖像中最通用的格式。它是一種無損壓縮格式，但是如果
沒有插件支持，有的瀏覽器可能不支持這種格式。PNG 格式最多可以支持32 位
顏色，但是不支持動畫圖。
2、GIF(Graphics Interchange Format)
GIF 是Web 上最常用的圖像格式，它可以用來存儲各種圖像文件。特別適
用於存儲線條、圖標和電腦生成的圖像、卡通和其它有大色塊的圖像。GIF 文
件非常小，它形成的是一種壓縮的8 點陣圖像文件，所以最多隻支持256 種不同
的顏色。Gif 支持動態圖、透明圖和交織圖。
3、BMP(Windows Bitmap)
BMP 格式使用的是索引色彩，它的圖像具有極其豐富的色彩，可以使用16M
色彩渲染圖像。此格式一般用在多媒體演示和視頻輸出等情況下。
4、TIFF(Tag Inage File Format)
TIFF 格式是對色彩通道圖像來說最有用的格式，支持24 個通道，能存儲
多於4 個通道。TIFF 格式的結果要比其它格式更大、更復雜，它非常適合於印刷和輸出。
5、JPEG(Joint Photographic Experts Group)
JPEG 是Web 上僅次於GIF 的常用圖像格式。JPEG 是一種壓縮得非常緊湊的
格式，專門用於不含大色塊的圖像。JPEG 的圖像有一定的失真度，但是在正常
的損失下肉眼分辨不出JPEG 和GIF 圖像的差別。，而JPEG 文件只有GIF 文件
的1/4 大小。JPEG 對圖標之類的含大色塊的圖像不很有效，不支持透明圖和動態圖。
6、TGA(Targa)
TGA 格式與TIFF 格式相同，都可以用來處理高質量的色彩通道圖形。
另外，PDD、PSD 格式也是存儲包括通道的RGB 圖像的最常見的文件格式。