Semantic web recommender systems
Semantic Web Recommender Systems
Cai-Nicolas Ziegler
Institut f¨u r Informatik,Universit¨a t Freiburg,
Georges-K¨o hler-Allee,Geb¨a ude51,
79110Freiburg i.Br.,Germany
cziegler@informatik.uni-freiburg.de
Abstract.Research on recommender systems has primarily addressed
centralized scenarios and largely ignored open,decentralized systems
where remote information distribution prevails.Absence of superordi-
nate authorities having full access and control introduces some serious
issues requiring novel approaches and methods.Hence,our primary ob-
jective targets succesful deployment and leverage of recommender system
facilities for Semantic Web applications,making use of novel technologies
and conceptions and integrating them into one coherent framework.
1Introduction
Automated recommender systems[1]intend to provide people with recommen-dations of products they might appreciate,taking into account their past ratings pro?le and history of purchase or interest.Most succesful systems apply social ?ltering techniques[2],dubbed collaborative?ltering[3].These systems iden-tify most similar users and make recommendations based upon products people utterly fancy.Unfortunately,common collaborative?ltering methods fail when transplanted into decentralized scenarios.Analyzing issues prevalent to these do-mains,we believe that two novel approaches may alleviate prevailing problems, namely trust networks and taxonomy-based pro?le generation.One aspect of our work hence addresses the conception of suitable components,speci?cally tailored to suit our decentralized setting,while another regards the seamless integration of latter building bricks into one single,uni?ed framework.Empirical analysis and performance evaluations are conducted at all stages.
2Research Issues
Deploying recommender systems on the Semantic Web implies diverse,multi-faceted issues,some of them being inherent to decentralized systems in general, others being novel.Hereby,our devised Semantic Web recommender system per-forms all recommendation computations locally for one given user.Its principal di?erence from generic,centralized approaches refers to information storage,sup-posing all user and rating data distributed throughout the Semantic Web.We thus come to identify several research issues:
–Ontological commitment.The Semantic Web is characterized by machine-readable content distributed all over the Web.In order to ensure that agents can understand and reason about latter information,semantic interoper-ability via ontologies or common content models must be established.For instance,FOAF[4],an acronym for“Friend of a Friend”,de?nes an ontol-ogy for establishing simple social networks and represents an open standard agents can rely upon.
–Interaction facilities.Decentralized recommender systems have primarily been subject to multi-agent research projects.Hereby,environment mod-els are agent-centric,enabling agents to directly communicate with their peers and thus making synchronous message exchange feasible.The Seman-tic Web,being an aggregation of distributed metadata,constitues an inher-ently data-centric environment model.Messages are exchanged by publishing or updating documents encoded in RDF,OWL,or similar formats.Hence, communication becomes restricted to asynchronous message exchange.
–Security and credibility.Closed communities generally possess e?cient means to control user identity and penalize malevolent behavior.Decentral-ized systems,among those peer-to-peer networks,open marketplaces and the Semantic Web,likewise,cannot prevent deception and insincerity.Spoo?ng and identity forging thus become facile to achieve[5].Hence,some subjective means enabling each individual to decide which peers and content to rely upon are needed.
–Computational complexity and scalability.Centralized systems allow for predicting and limiting community size and may thus tailor their?ltering systems to ensure scalability.Note that user similarity assessment,which is an integral part of collaborative?ltering[3],implies computation-intensive processes.The Semantic Web will once contain millions of machine-readable https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,puting similarity measures for all these“individuals”thus becomes infeasible.Consequently,scalability can only be ensured when re-stricting latter compuations to su?ciently narrow neighborhoods.Intelligent pre?ltering mechanisms are needed,still ensuring reasonable recall,i.e.,not sacri?cing too many relevant,like-minded agents.
–Low pro?le overlap.Interest pro?les are generally represented by vectors indicating the user’s opinion for every product.In order to reduce dimen-sionality and ensure pro?le overlap,some centralized systems like Ringo[6] require users to rate small subsets of the overall product space.Others rec-ommenders,among those GroupLens and MovieLens[7],operate in domains where product sets are comparatively small.On the Semantic Web,virtu-ally no restrictions can be imposed on agents regarding which items to rate.
Hence,new approaches to ensure pro?le overlap are needed in order to make pro?le similarity measures meaningful.
3Proposed Approach
Endeavors to ensure semantical interoperability through ontologies constitute the cornerstone of Semantic Web conception and have been subject to rife re-
search projects.We do not concentrate our e?orts on latter aspect but sup-pose data compatibility from the outset.Our interest rather focuses on handling computational complexity,security,data-centric message passing,and pro?le vector overlap.Hereby,our approach proposed builds upon two fundamental notions,namely taxonomy-based interest pro?le assembling and trust networks. Exploitation of synergies of both intrinsically separate concepts helps us leverage recommender system facilities into the Semantic Web.
3.1Information Model
Semantic Web infrastructure de?nes interlinked documents comprising machine-readable metadata.Our information model presented below well complies with its design goals and allows facile mapping into RDF,OWL,etc.:
–Set of agents A={a1,a2,...,a n}.Set A contains all agents part of the community.Globally unique identi?ers are assigned through URIs.
–Set of products B={b1,b2,...,b m}.All products considered are com-prised in set B.Hereby,unique identi?ers may refer to product descriptions from an online shop agreed upon,such as Amazon,or globally accepted codes,like ISBNs in case of books.
–Set of partial trust functions T={t1,t2,...,t n}.Every agent a i∈A has one partial trust function t i:A→[?1,+1]⊥that assigns continuous trust values to its peers.Functions t i∈A are partial since agents generally only rate small subsets of the overall community,hence rendering t i sparse:
t i(a j)=
p,if trust(a i,a j)=p
⊥,if no trust for a j from a i
(1)
We de?ne high values for t i(a j)to denote high trust from a i in a j,and negative values to express distrust,respectively.Values around zero indicate absence of trust,not to be consfused with explicit distrust[8].
–Set of partial rating functions R={r1,r2,...,r n}.In addition to func-tions t i∈T,every a i∈A has one partial function r i:B→[?1,+1]⊥that expresses his liking or dislike of product b j∈B.No person can rate every available product,so functions r i∈B are necessarily partial.
r i(b j)=
p,if rates(a i,b j)=p
⊥,if no rating for b j from a i
(2)
Intuitively,high positive values for r i(b j)denote that a i highly appreciates
b j,while negative values express dislike,respectively.
–Taxonomy C over set D={d1,d2,...,d l}.Set D contains categories.
Each category d k∈D represents one speci?c topic that products b j∈B may fall into.Hereby,topics can express broad or narrow categories.Taxonomy
C arranges all d k∈
D in an acyclic graph by imposing partial subset order
?on D,similar to class hierarchies known from object-oriented languages.
Hereby,inner topics d k∈D with respect to C are all topics having subtopics,
i.e.,an outdegree greater zero.On the other hand,leaf topics are topics with
zero outdegree,i.e.,most speci?c categories.Furthermore,taxonomy C has exactly one top element ,which represents the most general topic and has zero indegree.
–Descriptor assignment function f:B→2D.Function f assigns a set
D i?D of product topics to every product b i∈B.Note that products
may possess several descriptors,for classi?cation into one single category generally entails loss of precision.
We suppose all information about agents a i,their trust relationships t i and ratings r i stored in machine-readable homepages distributed throughout the Web.Contrarily,taxonomy C,set B of products and descriptor assignment function f must hold globally and therefore o?er public accessibility.Central maintenance of latter information hence becomes https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,ter on,we will demonstrate that such sources of information for product categorization already exist for certain application domains.
3.2Trust Neighborhood Formation
Trust neighborhhod computation constitutes the?rst pillar of our approach. Clearly,neighborhoods are subjective,re?ecting every agent a i s very beliefs about the accorded trustworthiness of immediate peers.Trust makes automatic recommendation generation for a i secure,only relying upon opinions from peers that a i deems trustworthy.Note that in general,collaborative?ltering tends to be highly susceptive to manipulation.For instance,malicious agents a j can accomplish high similarity with a i by simply copying its pro?le.Marsh[8]already indicated that trust makes agents“less vulnerable to others”.However,for our scenario,trust also serves another purpose,namely that of similarity?ltering. Recent studies[9]have provided empirical evidence that people tend to rely upon recommendations received from trusted fellows,i.e.,friends,family members etc.,more than upon online recommender systems.Ongoing research[5]has revealed that trust and interest pro?les tend to correlate,justifying trust as an appropriate supplement or surrogate for collaborative?ltering.
Trust neighborhood detection for a i implies computing trust values for peers a j not directly trusted by a i,but one of the peers latter agents trusts directly and indirectly.Note that functions t i(a j)are commonly sparse,providing values for only few a j compared to A’s overall community size.Numerous scalar metrics [10,11]have been proposed for computing trust between two given individuals a i and a j.However,our approach requires metrics that compute nearest trust-neighbors,and not evaluate trust values for any two given agents.We hence opt for local group trust metrics[12],which have only been attracting marginal inter-est until now.The most important and most well-known local group trust metric is Levien’s Advogato metric[11].However,latter metric can only make boolean decisions with respect to trustworthiness.Appleseed[12],our own novel proposal for local group trust computation,allows more?ne-grained analysis,assigning continuous trust ranks for peers within trust computation range.Its principal
concepts derive from spreading activation models
[13].Appleseed operates on partial trust graph information,exploring the social network within prede?ned ranges only and allowing the neighborhood detection process ro retain scala-bility.Hereby,high ranks are accorded to trustworthy peers,i.e.,those agents which are largely trusted by others with high trustworthiness.These ranks are used later on for selecting agents deemed suitable for making recommendations.
3.3Similarity-based Filtering
The second processing step performs collaborative ?ltering over all peers whose trustworthiness lies above some given threshold.Collaborative ?ltering intends to track most similar peers,considering the principal’s history of interests.Hereby,we overcome low pro?le overlap by introducing taxonomy-based pro?le genera-tion [5].Common collaborative ?ltering approaches apply Pearson’s correlation coe?cient [6,3]to compute similarity between product vectors.Considering the domain of books,the probability that two persons have read several same books becomes considerably low.Category-based collaborative ?ltering [14]and related methods reduce dimensionality by generating vectors containing categories ,along with information about the peer’s liking and dislike for each of these.However,the more ?ne-grained latter categories are de?ned,the less pro?le overlap we may expect.Furthermore,relationships and mutual impact between categories become lost.
Fig.1.Small fragment from the Amazon book taxonomy
Taxonomy-based Pro?le Generation.We are investigating taxonomy-aided generation of interest pro?les [5],inspired by Middleton’s ontology-enhanced
content-based?ltering[15].Categories still play an important role,but we have them arranged in taxonomy C and not separate from each other.Items b j bear
topic descriptors d j
k ∈f(b j)that relate products b j to taxonomic nodes.Sev-
eral classi?cations per item are possible,hence|f(b j)|≥1.Each item the user
likes infers some interest score for those d j
k ∈f(b j).Since these categories d j
k
are arranged in taxonomy C,we can also infer fractional interest for all super-
topics of d j
k .Hereby,remote super-topics are accorded less interest score than
super-topics close to d j
k .For simplicity,suppose C tree-structured and assume
that(p0,p1,...,p q)gives the path from top element p0= to node p q=d j
k .
Function sib(p)returns the number of p’s siblings,while sco(p)returns its score:
?m∈{0,1,...,q?1}:sco(p m)=
sco(p m+1)
sib(p m+1)+1
(3)
Scores are normalized,i.e.,all topic score that a i’s pro?le assigns to nodes from taxonomy C amounts to some?xed value s.Hence,high product ratings from agents with short product rating histories have higher impact on pro?le generation than product ratings from persons issuing rife ratings.Score s is divided evenly among all products that contribute to a i’s pro?le makeup. Example1(Topic score assignment).Suppose the taxonomy given in Figure1 which represents a tiny fragment from the Amazon book taxonomy.Let user a i have mentioned4books,namely Matrix Analysis,Fermat’s Enigma,Snow Crash,and Neuromancer.For Matrix Analysis,5topic descriptors are given,one of them pointing to leaf topic Algebra within our small taxonomy.Suppose that s=1000de?nes the overall accorded pro?le score.Then the score assigned to descriptor Algebra amounts to s/(4·5)=50.Ancestors of leaf Algebra are Pure, Mathematics,Science,and top element Books.Score50hence must be divided among these topics according to Equation3.Score29.087becomes accorded to topic Algebra.Likewise,we get14.543for topic Pure,4.848for Mathematics, 1.212for Science,and0.303for top element Books.These values are then used to update the pro?le vector of user a i.
Success or failure of our approach largely depends upon taxonomy C used for classi?cation.The more thoroughly crafted and?ne-grained latter taxonomy,the more meaningful our pro?le information becomes.Clearly,topic descriptors f(b j) for products b j must be chosen skillfully,too.Thanks to inference of fractional interest for super-topics,one may establish high user similarity for users which have not even rated one single product in common.According to our scheme, the more score two pro?les have accumulated in same branches,the higher their computed similarity.
Similarity Computation.Interest pro?les form the grounding for collabora-tive?ltering,which computes similarity between users.For our approach,we ap-ply common nearest-neighbor techniques,namely Pearson’s coe?cient[6,3]and cosine distance from Information Retrieval.Hereby,pro?le vectors map category score vectors from C instead of plain product-rating vectors.High similarity
evolves from interest in many identical or related branches,whereas negative correlation indicates diverging interests.For instance,suppose a i reads litera-ture about Applied Mathematics only,and a j about Algebra,then their com-puted similarity will be high,considering signi?cant branch overlap from node Mathematics onward.
3.4Rank Synthesization and Recommendations
Trust neighborhood computation and collaborative?ltering return two diverse rankings for every agent a j within our bounding trust neighborhood.One must now merge trust rank and similarity rank into one single measure,i.e.,its overall rank weight.
We have not attacked latter issue yet.Moreover,besides selecting most suit-able peers a j from which to receive recommendations,one must determine prod-ucts mentioned by latter a j most favorable for recommendation.Numerous al-ternatives are possible,like,for instance,every a j voting for all its appreciated products b k∈r j with its own rank weight.Products positively mentioned within several rating histories r j of high weighted peers a j thus have greater chance of being recommended.Other recommendation schemes,based upon content,are also possible.For instance,one might propose agent a i products from categories that a i has left untouched until https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,tter approach assumes that a i might appreciate these new products since people with similar taste have told to like them.Incentive for trying new product groups becomes created.
Recommendation-making opens numerous alternatives one can take.Our fu-ture research will thus focus on?nding most promising ones and,what will become likewise important,on trying to match these approaches against each other within an experimental framework allowing for some quantitative analysis. 4Real-world Deployment
Section3.1has exposed our envisioned information infrastructure.We will show that such an architecture may actually come into life and become an integral part of the Semantic Web.For instance,some initial projects towards deploying and maintaining decentralized trust networks are already under way:FOAF de?nes machine-readable homepages based upon RDF and allows weaving acquaintance networks.Golbeck[4]has proposed some modi?cations making FOAF support “real”trust relationships instead of mere acquaintanceship.
Moreover,FOAF seamlessly integrates with so-called“weblogs”,which are steadily gaining momentum.These personalized“online diaries”are especially valuable with respect to product rating information.For instance,some crawlers extract certain hyperlinks from weblogs and analyze their makeup and con-tent.Hereby,those referring to product pages from large catalogs like Amazon (https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,)count as implicit votes for these goods.Mappings between hyperlinks and some sort of unique identi?er are required for diverse catalogs,though.Unique identi?ers exist for some product groups like books,
which are given“International Standard Book Numbers”,i.e.,ISBNs.E?orts to enhance weblogs with explicit,machine-readable rating information have also been proposed and are becoming increasingly popular.For instance,BLAM! (https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,/hublog/)allows creating book ratings and helps embedding these into machine-readable weblogs.
Besides user-centric information,i.e.,agent a i’s trust relationships and prod-uct ratings,taxonomies for product classi?cation play an important role within our approach.Luckily,these taxonomies exist for certain domains.Amazon de-?nes an extensive,?ne-grained and deeply-nested taxonomy for books contain-ing more than20,000topics.More important,Amazon provides books with subject descriptors referring to latter taxonomy.Similar taxonomies exist for DVDs and videos.Standardization e?orts for product classi?cation are chan-nelled through the“United Nations Standard Products and Services Code”project(https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,/).However,the UNSPSC’s taxonomy provides much less information and nesting than,for instance,Amazon’s taxonomy for books.
4.1Mining Trust Statements and Ratings
We have created an experimental environment simulating the infrastructure pro-posed above.Hereby,we mined rife information from various trust-aware on-line communities like All Consuming(http://www.allconsuming),and Advogato (https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,),extracting information about approximately9,100 users,their trust relationships and implicit product ratings.Ratings were ob-tained from All Consuming only.Moreover,we captured Amazon’s huge book taxonomy and categorization data about9,953books that All Consuming com-munity members have mentioned.Tailored crawlers search the Web for weblogs and ensure data freshness.All our experiments and empirical evaluations were based upon latter“real-world”data.
5Related Work
Recommender systems have begun attracting major research interest during the early nineties[3].Nowadays,commercial and industrial systems are rife and wide-spread,detailed comparisons concerning features and approaches are given in[16].Recommender systems di?er from each other mainly through their?l-tering method.Hereby,distinctions between three types of?ltering systems are made[3],namely collaborative,content-based and economic.Collaborative?lter-ing systems[6]generate recommendations obtained from persons having similar interests.Content-based?ltering only takes into account the content of products, based upon metadata and extracted features.Economic?ltering has seen little practical application until now and exerts marginal impact only.Modern rec-ommender systems are hybrid,combining both content-based and collaborative ?ltering facilities in one single framework.Fab[17]counts among the?rst popu-lar hybrid systems,more recent approaches have been depicted in[18],and[15].
Our?ltering approach,comprising taxonomy-based pro?le generation and sim-ilarity computation,also exploits both content-based and collaborative?ltering facilities.Trust networks add another supplementary level of?ltering.
Initial attempts have been taken towards transplanting recommender systems into decentralized scenarios.Olsson[19]o?ers an extensive overview of existing approaches.Montaner[20],and Chen et al.[21]devise agent-based approaches, where agents acquire knowledge about other peers from interaction experience. Hereby,reputation evolves over time and simple trust relationships become tied. 6Future Directions
Our past e?orts have mainly focused on designing suitable trust metrics for com-puting trust neighborhoods[12],and conceiving metrics for making collaborative ?ltering applicable to decentralized architectures[5].Moreover,we have shaped and synthesized an extensive infrastructure based upon“real-world”data from various communities and online stores.
Until now,analysis has been largely con?ned to the book domain only.Future research will also include movies and other speci?c product groups and investi-gate intrinsic di?erences between these groups.For instance,Amazon’s taxonomy for DVD classi?cation contains more topics than its book counterpart,though being less deep.We would like to better understand the impact that taxonomy structure may have upon pro?le generation and similarity computation.Fur-thermore,we are currently investigating applicability of taxonomy-based pro?le generation for automated stereotype generation and e?cient behavior modelling. E?orts for extracting rife usage and pro?le information from various other com-munities are well under way.
Merging ranks from both?ltering paradigms into one metric and recommen-dation generation have remained untouched until now.Thorough empirical anal-ysis will be required for selecting most appropriate alternatives and integrating them into our recommender application.
References
1.Resnick,P.,Varian,H.:Recommender https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,munications of the ACM40
(1997)56–58
2.Kautz,H.,Selman,B.,Shah,M.:Referral web:Combining social networks and
collaborative?https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,munications of the ACM40(1997)63–65
3.Goldberg,D.,Nichols,D.,Oki,B.,Terry,D.:Using collaborative?ltering to weave
an information https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,munications of the ACM35(1992)61–70
4.Golbeck,J.,Parsia,B.,Hendler,J.:Trust networks on the semantic web.In:
Proceedings of Cooperative Intelligent Agents,Helsinki,Finland(2003)
5.Ziegler,C.N.,Lausen,G.:Analyzing correlation between trust and user similarity
in online communities.In Jensen,C.,Poslad,S.,Dimitrakos,T.,eds.:Proceedings of the2nd International Conference on Trust Management.Volume2995of LNCS., Oxford,UK,Springer-Verlag(2004)251–265
6.Shardanand,U.,Maes,P.:Social information?ltering:Algorithms for automating
“word of mouth”.In:Proceedings of the ACM CHI’95Conference on Human Factors in Computing Systems.Volume1.(1995)210–217
https://www.wendangku.net/doc/8f3314612.html,ler,B.,Albert,I.,Lam,S.,Konstan,J.,Riedl,J.:MovieLens unplugged:Ex-
periences with an occasionally connected recommender system.In:Proceedings of the ACM2003Conference on Intelligent User Interfaces(Accepted Poster),Chapel Hill,NC,USA,ACM(2003)
8.Marsh,S.:Formalising Trust as a Computational Concept.PhD thesis,Department
of Mathematics and Computer Science,University of Stirling,Stirling,UK(1994) 9.Sinha,R.,Swearingen,K.:Comparing recommendations made by online systems
and friends.In:Proceedings of the DELOS-NSF Workshop on Personalization and Recommender Systems in Digital Libraries,Dublin,Ireland(2001)
10.Beth,T.,Borcherding,M.,Klein,B.:Valuation of trust in open networks.In:
Proceedings of the1994European Symposium on Research in Computer Security.
(1994)3–18
11.Levien,R.,Aiken,A.:Attack-resistant trust metrics for public key certi?cation.In:
Proceedings of the7th USENIX Security Symposium,San Antonio,Texas,USA (1998)
12.Ziegler,C.N.,Lausen,G.:Spreading activation models for trust propagation.In:
Proceedings of the IEEE International Conference on e-Technology,e-Commerce, and e-Service,Taipei,Taiwan,IEEE Computer Society Press(2004)
13.Quillian,R.:Semantic memory.In Minsky,M.,ed.:Semantic Information Pro-
cessing.MIT Press,Boston,CA,USA(1968)227–270
14.Sollenborn,M.,Funk,P.:Category-based?ltering and user stereotype cases to
reduce the latency problem in recommender systems.In:Proceedings of the Sixth European Conference on Case-based Reasoning.Volume2416of LNCS.,Aberdeen, GB(2002)395–405
15.Middleton,S.,Alani,H.,Shadbolt,N.,De Roure,D.:Exploiting synergy be-
tween ontologies and recommender systems.In:Proceedings of the WWW2002 International Workshop on the Semantic Web.Volume55of CEUR Workshop Proceedings.,Maui,HW,USA(2002)
16.Schafer,B.,Konstan,J.,Riedl,J.:Recommender systems in e-commerce.In:
Proceedings of the1st ACM Conference on Electronic Commerce,Denver,CO, USA,ACM Press(1999)158–166
17.Balabanovi′c,M.,Shoham,Y.:Fab-content-based,collaborative recommendation.
Communications of the ACM40(1997)66–72
18.Huang,Z.,Chung,W.,Ong,T.H.,Chen,H.:A graph-based recommender system
for digital library.In:Proceedings of the Second ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries,Portland,OR,USA,ACM Press(2002)65–73
19.Olsson,T.:Bootstrapping and Decentralizing Recommender Systems.PhD thesis,
Uppsala University,Uppsala,Sweden(2003)
20.Montaner,M.,L′o pez,B.,de la Rosa,J.:Opinion-based?ltering through trust.In
Ossowski,S.,Shehory,O.,eds.:Proceedings of the Sixth International Workshop on Cooperative Information Agents.Volume2446of LNAI.,Madrid,Spain,Springer-Verlag(2002)164–178
21.Chen,M.,Singh,J.P.:Computing and using reputations for internet ratings.In:
Proceedings of the3rd ACM Conference on Electronic Commerce,Tampa,FL, USA,ACM Press(2001)154–162
给同学们理顺一下学习Web前端开发思路
Web 的发展史 首先要明确，什么是html？html是前端的基础！Web前端开发是从网页制作演变而来的,名称上有很明显的时代特征。在互联网的演化进程中,网页制作是Web1.0时代产物,那时网站的主要内容是静态的,用户使用网站的行为也以浏览为主。2005年以后,互联网进入Web2.0时代,各种类似桌面软件的Web应用大量涌现,网站的前端由此发生了翻天覆地的变化。网页不再只是承载单一的文字和图片,各种富媒体让网页的内容更加生动,网页上软件化的交互形式为用户提供了更好的使用体验,这些都是基于前端技术实现的。说得直白点就是美工photoshop,交互设计,flash,js,html+css。<<龙城云购>>在学习Web前端中的一些建议和方法。 在CSS布局时需要注意的一个问题是很多同学缺乏对页面布局进行整体分析，不能够从宏观上对页面中盒子间的嵌套关系进行把握，就急于动手去做，导致页面中各元素间的关系很混乱，容易出现盒子在浮动时错位等情况。建议大家在布局时采用“自顶向下，逐步细化”的思想，先用几个盒子将页面从整体上划分，然后逐步在盒子中继续嵌套盒子。 “君子生非异也，善假于物也”，在学习的过程中还要多浏览一些优秀的网站，善于分析借鉴其设计思路和布局方法，见多方能识广，进而才可以融会贯通，取他人之长为我所用。 Web前端的学习误区入门快、见效快让我们在不知不觉中已经深深爱上了网页制作。此时，很多人会陷入一个误区，那就是既然借助
这么帅的IDE，通过鼠标点击菜单就可以快速方便地制作网页。<<龙城云购>> 那么我们为什么还要去学习HTML、CSS、JavaScrpt、jQuery等这些苦逼的代码呢?这不是舍简求繁吗?但是随着学习的深入，就会发现我们步入了一种窘境——过分的依赖IDE导致我们不清楚其实现的本质，知其然但不知其所以然。因此在页面效果出现问题时，我们便手足无措，更不用提如何进行页面优化以及完成一些更高级的应用了。其原因是显而易见的——聪明的IDE成全了我们的惰性，使我们忽略了华丽的网页背后最本质的内容——code。 web前端开发工程师做为互联网行业紧缺的职位之一，人才缺口巨大，每天还在不断的更新。
MailGateway邮件安全网关产品解决方案
MailGateway邮件安全网关产品解决方案随着计算机技术的普遍使用，对外发送电子文档已经成为我们日常工作和生活必不可少的方式，而邮件则成为企业日常办公必需的工具，怎样有效控制邮件外发文件，防止机密数据和敏感信息二次扩散，是当今企业所面临的重大安全问题之一。 I.需求分析 1.企业应用需求 1)邮件外发附件支持自动加解密。 2)与可信任客户合作厂商邮件交流，无需审批外发附件自动解密。 3)可根据需求灵活设置外发邮件附件自动解密名单。 4)可追溯邮件外发附件自动解密记录，方便审计。 5)应用系统必须可靠易操作。 2.预期目标 对于企事业单位用户使用邮件加解密网关后，用户与可信任客户合作厂商邮件交流无需走繁琐的审批流程，提高工作效率。邮件外发自动解密名单可根据需要灵活设置，权限设置和附件外发解密记录可追溯，用户工作习惯不改变。II.解决方案 1.方案概述 针对该类需求，MailGateway邮件安全网关能够全面解决该类信息资产安全问题。 适用于任何基于TCP/IP协议的网络体系（局域网或广域网），部署方便不改变原有网络结构。以下是方案部署拓扑图：
企业内部网络企业数据中心机房 2.方案效果 运行效果如下： 1)用户在邮件外发时先经过内部邮件服务器，然后转发到MailGateway，再转发到外部邮件服务器分发最终用户；邮件接收时直接经外部邮件服务转发到企业内部邮件服务器分到接收用户无需再经过MailGateway。 2) 邮件经过MailGateway时，根据设置策略匹配决定附件是否解密。 3) 邮件白名单设置后发到该用户的所有邮件自动解密附件。 4) 邮件白名单设置由管理员设定。 以下是方案效果示意图
web前端培训学习心得
Web前端培训学习心得 目前web前端最火的莫过于html5了，HTML指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)，标记语言是一套标记标签(markup tag)，HTML使用标记标签来描述网页。HTML5区别于HTML的标准，基于全新的规则手册，提供了一些新的元素和属性。今天华清远见web前端培训的小编就为大家分享一下web前端培训学习心得。 一、了解HTML5前端开发技术 HTML指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)，标记语言是一套标记标签(markup tag)，HTML使用标记标签来描述网页。HTML5区别于HTML的标准，基于全新的规则手册，提供了一些新的元素和属性，在web技术发展的过程中成为新的里程碑。HTML5被推广用于Web平台游戏开发，及手机移动领域，国内，腾讯手机QQ浏览器、WEBQQ、QQLive，手机新浪，优酷视频等都在支持HTML5。从市场来看，无论是桌面应用还是移动应用，HTML5都是当下Web技术中最炙手可热的新宠，是创新的主旋律，在不久的时间里一定会大有作为。 二、课程能让你学到什么? 从前端开发的基础出发，学习使用HTML，CSS，JavaScript等一系列前端技术，实现动画特效。以开发实例展示为主导，循序渐进让学员
掌握HTML5技术的应用。强化学员基础，尤其是要针对JavaScpript 基础的强化从而掌握HTML5新功能API。构建开放的教学环境，鼓励相互的技术交流，让学员树立良好的持续学习态度，分享最新前端技术革新和理念。为学员在这一领域能有进一步的发展和造诣提供帮助和机遇。 三、胜任的岗位： 前端开发工程师，Web开发工程师，JS/AJAX工程师，人机交互设计师。 四：华清远见web前端培训具有以下优势 1.适合不同基础的学员 教育培训行业一直面临的难题是：“无法根据不同学习能力、不同学习水平的学员进行针对性的因材施教，导致不同学习水平、不同学习能力的学员在一个班级内混合上课，学生学习的效果无法实现最大化”。但是华清远见的web前端培训课程却恰恰解决了这一难题，即便你是零基础也能手把手教你入门； 2．满足企业需求 随着企业招聘职位的越来越细化，对岗位的技术要求越来越细，华清远见必须按照企业的需求为企业提供高水平的技术人才，满足企业的招聘需求。
web前端实习报告三篇
web前端实习报告三篇 篇一 一、实训项目 简易记事本 二、实训目的和要求 本次实训是对前面学过的所有面向对象的编程思想以 及JAVAWEB编程方法的一个总结、回顾和实践，因此，开始 设计前学生一定要先回顾以前所学的内容，明确本次作业设 计所要用到的技术点并到网上搜索以及查阅相关的书籍来 搜集资料。通过编写采用JSP+Servlet+JavaBean技术框架的应用系统综合实例，以掌握JavaWEB开发技术。 具体要求有以下几点： 1.问题的描述与程序将要实现的具体功能。 2.程序功能实现的具体设计思路或框架，并检查流程设计。 3.代码实现。 4.设计小结。 三、实训项目的开发环境和所使用的技术 基于J2SE基础，利用以上版本的集成开发环境完成实 训项目，界面友好，代码的可维护性好，有必要的注释和相 应的文档。 四、实训地点、日程、分组情况： 实训地点：4栋303机房日程：
阶段：1.班级分组，选定课题，查阅相关资料半天 2.划分模块、小组成员分工半天 3.利用CASE工具进行系统设计和分析，并编制源程序5天 第二阶段：上机调试，修改、调试、完善系统2天 第三阶段：撰写、上交课程设计报告，上交课程设计作 品源程序(每人1份)2天 五、程序分析 功能模块说明弹出菜单 for(intf=0;f 创建保存文件对话框 publicvoidsaveFile { 创建打开文件对话框 privatevoidopenFile { JFileChooserfilechoose=newJFileChooser ;intresult=( null);if(result==_OPTION)} {try{ Filefile= ;FileReaderfr=newFileReader(file);intlen= (int) ;char[]context=newchar[len];(context,0,len); ; (newString(context));
反垃圾邮件网关的技术规范
反垃圾邮件网关的技术规范 一、邮件网关要求 1、基本要求 （1）采用专用的硬件平台,自身安全性高、稳定性好。保证邮件网关系统的稳定性和性能，确保邮件网关设备不会成为网络系统的性能瓶颈。 （2）优越的系统性能。每小时处理的邮件流量和对收发邮件的处理内容扫描速度在同类产品中领先，支持标准SMTP和POP3协议，适用于任何支持上述邮件协议的邮件系统。 （3）要求通过公安部防病毒网关产品认证和防垃圾邮件认证，且同时拥有这两类安全产品的认证证书，最好能有河南省公安厅在本地的经营推荐证明。 （4）可以有效地实现电子邮件病毒过滤、内容过滤、垃圾邮件过滤,蠕虫过滤，阻断后门程序、DoS/DDoS等动态攻击行为。 （5）针对通过SMTP、POP3、HTTP、FTP等协议传输的内容进行过滤处理。 2、功能要求 （1）具备强大的反病毒功能 对所有进出站的邮件进行病毒扫描，应能够有效过滤普通病毒、邮件病毒、蠕虫病毒、木马活动，可以进行病毒邮件的隔离、删除、以及清除病毒的操作，支持病毒扫描引擎和病毒代码库的实时在线更新，及时遏制最新病毒的发作。为了保证系统的最佳性能，缓存扫描结果。 采用自主知识产权的成熟的防病毒引擎。 （2）能抵御对邮件服务器的各种攻击 全面防范针对传输层25端口攻击，防止邮件地址泄露，保障后端邮件系统的安全。提供最完善的防攻击体系，有效地防范针对邮件系统的各类攻击，包括邮件服务应用层的字典算法攻击、目录树攻击、多线程攻击、DHA攻击、DoS攻击等；邮件网关层的空文件攻击、多重病毒感染攻击、多重压缩攻击等。 （3）具有多层反垃圾邮件的防御结构 提供有力的、灵活的反垃圾邮件措施来保护邮件系统免受垃圾邮件的攻击，全面地防御垃圾邮件对邮件系统进行攻击。 所有的邮件都必须通过验证，才可以被发送至邮件系统；拒绝非法用户邮件的投递。 支持速率限制、并发连接、连接频率限制，防止拒绝服务攻击、保护网络带宽。防止邮件系统负担过重，造成正常邮件信息发送失败，
Web前端基础总结 三篇
Web前端基础总结三篇 前端工作总结篇一：前端开发心得 从事前端开发工作1年多了，从最初的DIV+CSS学起，到现在学到html5、css3、javascript，jquery等等，我觉得前端要学的技术太多了，很多人认为前端开发要掌握的技能简单，就是网页制作，其实不然，前端开发是网站的前台代码实现，包括基本的HTML和CSS 以及JavaScript/ajax，现在最新的高级版本是HTML5、CSS3，以及SVG等。JavaScript作为最难的语言之一，许多编程高手也不敢妄自菲薄、自封精通。 关于兼容性的问题我相信对于每个做前端开发的人来讲是一个很头疼的问题，互联网目前主流浏览器有IE6789，Firefox，Chrome，Opera，Safari，遨游，包括国内主流的搜狗，腾讯TT，360等等；从内核上讲主要有IE的，遨游版IE，safari，firefox以及opera 的，这些都是大家常见的。所谓的浏览器兼容性问题，是指因为不同的浏览器对同一段代码有不同的解析，造成页面显示效果不统一的情况。在大多数情况下，用户用什么浏览器来查看同一网站，都应该是统一的显示效果。所以浏览器的兼容性问题是前端开发人员经常会碰到和必须要解决的问题。这个时候就需要针对不同的浏览器写不同的CSS，这个过程叫CSShack。虽然我们写代码都要求按照标准，不写hack代码，但实际工作中为了兼容主流浏览器，hack代码是免不了的，所以这也应该是每个前端开发人员必备的技能。
前端的开发工具很多，比较常见的有Dreamweaver，Notepad，webstrom，SublimeText等等，我现在在使用webstorm，强大的提示功能可以帮助我们很快的熟悉并掌握网页布局,检查错误等。调试代码的工具我使用的Firebug。Firebug是网页浏览器Mozillafirefox 下的一款开发类插件，它集HTML查看和、Javascript控制台、网络状况监视器于一体，是开发JavaScript、CSS、HTML和Ajax的得力助手。Firebug如同一把精巧的瑞士军刀，从各个不同的角度剖析Web 页面内部的细节层面，给Web开发者带来很大的便利。Firebug也是一个除错工具。用户可以利用它除错、、甚至删改任何网站的CSS、HTML、Dom以及Javascript代码。 以上是自己做前端开发的一点心得，它所涵盖的知识面远远不止这些，我也在不断的学习，不断地丰富自己，希望自己能在前端这个职位上开阔自己的一片天地！ 前端工作总结篇二：WEB前端开发经验总结 这里跟大家谈谈个人对WEB前端开发的一些经验（当然都是个人的一些理解，有什么地方说的欠妥或不对的地方还请包含和指正），这里我就从WEB标准开始吧。 WEB标准是什么？ 说是WEB标准，不过我这里主要是对XHTML1.1和CSS2.1的一些经验总结。因为WEB含盖的内容实在是太多了，“WEB标准”是一系列标准的总称，包括HTML4.0、XHTML1.1、CSS2.1、XML1.0、RSS2.0、ECMAScript1.1、DOM1.0等等。所以这里要跟大家指出来一下，WEB
安全网关产品介绍
安全网关产品介绍 一、产品定义 简单的说：是为互联网接入用户解决边界安全问题的安全服务产品。 详细的说：“安全网关”是集防火墙、防病毒、防垃圾邮件、IPS 入侵防御系统/IDS入侵检测系统、内容过滤、VPN、DoS/DdoS攻击检测、P2P应用软件控制、IM应用软件控制等九大功能和安全报表统计分析服务为一体的网络信息安全产品。 二、产品特点 1）采用远程管理方式，利用统一的后台管理平台对放在客户网络边界的网关设备进行远程维护和管理。 2）使用范围广，所有运营商的互联网专线用户均可使用。 3）解决对信息安全防护需求迫切、资金投入有限、专业人员缺乏的客户群体，以租用方式为用户提供安全增值服务，实现以较低成本获得全面防御。 4）功能模块化、部署简便、配置灵活。 四、（UTM）功能模块 1）防火墙功能及特点：针对IP地址、服务、端口等参数，实现网络层、传输层及应用层的数据过滤。 2）防病毒功能及特点：能够有效检测、消除现有网络的病毒和蠕虫。实时扫描输入和输出邮件及其附件。
3）VPN功能及特点：可以保护VPN网关免受Ddos（distributed Deny of Service）攻击和入侵威胁，并且提供更好的处理性能，简化网络管理的任务，能够快速适应动态、变化的网络环境。 4）IPS（Intrusion Prevention System , 入侵防御系统）功能及特点：发现攻击和恶意流量立即进行阻断；实时的网络入侵检测和阻断。随时更新攻击特征库，保障防御最新的安全事件攻击。 5）Wed内容过滤功能及特点：处理浏览的网页内容，阻挡不适当的的内容和恶意脚本。 6）垃圾邮件过滤功能及特点：采用内容过滤、邮件地址/MIME头过滤、反向DNS解析以及黑名单匹配等多种垃圾邮件过滤手段。 7）DoS/DDoS（distributed Deny of Service）攻击检测功能：“安全网关”能够有效检测至少以下典型的DoS/DDoS攻击，并可以根据设定的Tcp_syn_flood、udp_flood等阀值阻断部分攻击。 8）P2P应用软件控制功能：可以实现对BitTorrent、eDonkey、Gnutella、KaZaa、Skype、WinNY，Xunlei等P2P软件的通过、阻断及限速。 9）IM应用软件控制功能：“安全网关”提供对IM应用软件的控制功能，可以实现对AIM、ICQ、MSN、Yahoo!、SIMPLE、QQ等IM软件的控制，包括：阻断登录、阻断文件传输等控制。 10）安全报表服务：“安全网关”提供用户报表定制功能，能够根据用户的要求对报表格式、发送方式及发送频率进行定制。其中内容包括：A、安全服务套餐报表；B、安全策略设置一览表；C、网络带宽占用及流量分析报告或报表；D、攻击事件分析报告或报表；E、按名称的病毒排名：本客户的病毒爆发次数排名；F、按IP的病毒排名：本客户所有计算机的病毒爆发多少排名；G、垃圾邮件排名：统计垃
web前端心得体会 web心得体会 精品
web前端心得体会web心得体会 它运用着语言,展现着生动的画面,只有你有想法,你很可能就会在小小的浏览器里实现呢.这门课是理论和实践的结合,虽然实验课相对来说少了点,每次实验课都会很有收获. 从一窍不通到慢慢的深入了解.其中老师起着非常大的作用,老师讲课很丰富,展示例子多,并且很幽默. 老师还很和蔼可亲.使对这门课的学习很有信心,每每实验课上的提问,不管简单难易,老师总是不厌其烦的解答,实验课老师是最忙碌的. 使我对学习这门课的信心倍增.首先接触的是开发运行环境,Tomcat的配置,以及对MyEclipse的使用. 不得不佩服人类的大脑,它就是个小宇宙,这些神奇的东西都是上辈的智慧结晶,我们在运用着这些结晶,一直为选择计算机专业而后悔,天天对着电脑敲着代码,今天带着另一种眼光来看计算机,其实是很有趣的,我们在一点点的学习着先辈们的智慧结晶.这些神奇的软件,它是怎么样的应运而生的. 实在是让人遐想万千,他们是怎么知道要做这些的.配置好了Tomcat,新建的web工程部署进去就可以在浏览器里访问自己编写的html.. 学习总是一个由浅到深的过程,慢慢的接触css,javascript,servlet,jsp.由于实用以及方便性,软件在不断的更新,语言也在不断的更新 很不幸的是我曾经把jsp和javascript弄混淆了.这学期课程是很繁重的,虽然不太多,但是内容是相当的难. 可能有时对web的偷懒就是以忙为借口的吧.终于其它课程结束了,可以好好的学习web了. 不管你学或者不学,web就在那里,不来不去.期末web课程设计如期而至,说实话,web学的是半深半浅,考考试,做做实验还可以,做一个系统恐怕、、、、、、就这样打开电脑好好的研究web了. 好的web工程不是一两个html,jsp就可以完成的,其实要思考,要想的很多.夸张点说web课程设计我们可谓衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴. 晚上做梦还是jsp.由于开始的基础不好,后期付出的代价是可想而知的,如
邮件安全网关产品白皮书
邮件安全网关产品白皮书 中企动力科技集团股份有限公司协同通讯事业部 2013年4月
目录 1.概述 (3) 2.产品特点 (3) 2.1.部署灵活 (3) 2.1.1.转发部署 (4) 2.1.2.透明部署 (4) 2.1.3.邮件服务器前端 (5) 2.1.4.网络出口部署 (5) 2.2.分布式结构，性能卓越 (6) 3.流处理技术 (7) 4.独特的存储技术 (7) 5.功能介绍 (8) 5.1.反垃圾引擎 (8) 5.2.反病毒引擎 (10) 5.3.防攻击 (11) 5.4.支持子策略的多级过滤 (12) 5.5.投递控制 (13) 5.6.黑名单和白名单 (14) 5.7.垃圾邮件摘要 (14) 5.8.高效的邮件备份审计功能 (15) 5.9.完备的报表统计功能 (16) 5.10.TOP排名统计 (16) 6.产品报价 (17)
1.概述 邮件安全网关产品是一款集成了反垃圾邮件、反病毒邮件、智能灵活的邮件过滤、高效的邮件备份等功能与一体的安全网关产品，为用户供强大的邮件安全保护和过滤功能。 部署邮件安全网关有以下重要意义： ?杜绝邮件服务器的非自身原因宕机，保证邮件服务的连续性 ?可以基本斩断病毒的邮件入侵渠道，保证内网安全 ?可以最大限度的减少垃圾邮件的干扰，提高邮件服务满意率 ?可以避免重要信息通过邮件违规外泄，避免潜在法律风险 ?可以提高邮件应用效率，提高邮件传递速度 ?部署在网络出口，可以过滤进出网络所有的SMTP/POP3邮件 2.产品特点 ?采用优化的LINUX平台,性能优异，稳定安全 ?灵活的部署，支持转发和透明模式，可部署在不同的网络位置 ?采用流处理技术，确保没有邮件队列积压，收发没有延迟 ?高达99%的垃圾抓获率，低于0.001%的误判率，特有的反钓鱼数据库 ?集群统一管理和输出的统计分析功能 ?管理员权限的多级控制 ?可集成的网页过滤功能,体现完整的内容安全管理方案 2.1.部署灵活 邮件安全网关支持通常的转发方式部署以及透明方式部署，可以根据客户的实际情况进行不同的部署。
前端项目心得体会
前端项目心得体会 导语：作为一个程序猿，你的任务就是敲代码，接下来为大家介绍前端项目心得体会文章，仅供参考！ 前端项目心得体会 1、知识的总结 项目开发中也许学到了一个技能，或者一个知识点，但是通过写博客会加深巩固自己学习的东西，自己写不出来可能说明你对这个知识点理解还不够深入。 2、表达能力的提升 程序员大都不善于沟通，是因为表达能力不行，但是通过坚持写博客，自己的表达能力与表达逻辑会慢慢锻炼出来，逐渐的就会影响自己的沟通交流能力，这点我深有体会。 3、面试加分 假设我们同时面试了两个人，两人各方面能力差不多，但是一个写博客，一个不写，我想我肯定优先选择坚持写博客的人。他能坚持写博客，起码知道他善于经验总结，很勤快，因为大部分人不写博客很大原因是因为懒学习前端的心得学习前端的心得。 4、提升写作能力 写的多了，写作能力也就提升了，比如我，相信我的写作能力应该比大部分程序员要优秀，你们认同么?
5、提升名气 如果持续产出高质量的博客，被越来越多的人知道，那名气就会上升了，有了名气自身的价值一下就提升了，我深有感受，自从有了名气之后，每天都能收到各大猎头、CEO等的各种优越条件的邀请，选择接受或拒绝是一回事，但是有没有收到邀请就是另一回事了。 6、赚取外快 这个容易理解，有了名气之后就可以有办法赚取各种外快，而且本身也并不可耻，不偷不抢，靠自身技术赚点零花钱有何不可? 比如我，如果哪一天我很缺钱了(虽然现在也缺)，我可以立刻想办法花点精力去赚更多的钱，只不过现在我选择了我最喜欢，最不受约束的方式而已。 最后奉劝大家，如果你还没有写博客，那从现在开始开通个博客学习前端的心得文章学习前端的心得出自。 走出第一步，如果你已经开始写博客了，不要去奢望靠写博客去赚钱，安心的写博客提升自己能力，总结经验，把它看成一种投资自己的手段，别把目标搞错了 也许有一天你会突然发现，原来你已经走了这么远，而且还有意外收获! 勿忘初心，才能方得始终! 如何找实习机会 如果有校招，最好就从校招进去。一些比较优秀的企业都会培养储备人才，用以发展，所以校招能够有机会进到一些分工比较细化的企
我校垃圾邮件安全网关系统简介
我校垃圾安全网关系统简介 垃圾被认为是当今困扰网络界的一大难题。垃圾对电子用户破坏性最大，给个人和企业都带来巨大的损失。垃圾、病毒的大量泛滥，严重影响了系统的工作效率和普通用户的工作效率，更为严重的是可能危害到计算机的正常使用。中国互联网协会2004年4月份所做的一份调查研究显示，在中国，垃圾占了总量的60.5％，2003年垃圾致使国内生产总值损失达到了48亿元人民币，折合美元5.83亿元。 一段时期以来，我校广大师生一直受到垃圾问题的困扰，为了解决这个问题，网络中心经过长期的考察和调研，为学校的电子服务器配置了“安全网关系统”。"安全网关"有效地从网络层到应用层保护服务器不受各种形式的网络攻击，同时为用户提供：屏蔽垃圾、查杀电子病毒（包括附件和压缩文件）和实现内容过滤（包括各种附件中的内容）等功能。 经过对目前市场上多种网关系统的长时间考察和测试，最终选择了“美讯智安全网关”，它是市场上唯一基于内容过滤、实现查杀病毒和防X垃圾的产品，大大提高了防X的准确率，垃圾过滤率最高可达98%。 下图是我校安全网关系统的统计图，其中正常只有5%，其余的是：病毒17%，垃圾27%，策略过滤垃圾50%，可见这段时间电子的稳定，安全网关系统起了关键的作用。 为了保证用户有用的不被过滤掉，每天用户会收到一封垃圾列表，列出自己当天被过滤
掉的。如果用户感到哪封信是自己需要的，只要点击“投递”即可将收到自己的信箱中。 此外，凡是您正常收到的经过过虑的，在内容中都有这样的信息： ……………… ………………. Powered by MessageSoft SMG SPAM, virus-free and secure email .messagesoft. 网络中心2004-9-8
web前端学习心得-
学习前端开发心得 这三天的课程是前端，我们从最简单的HTML讲起，在学习HTML的时候，开始实现古老的表格制作网站，然后到后面的CSS学习，用CSS样式去进一步完善我们制作的网址， 第一部分，HTML，这大概是学习一门语言最基础的一部分吧。HTML的学习主要是框架和表单，框架的话，就是一个网页的主体了，网页的大致形式基本上从你的框架结构就可以知道的，学习框架，重要的就是网页的布局如何划分，然后利用框架的嵌套，浮动就可以解决的，学习过程也不会是很大的难度。第二部分，CSS学习，CSS就是网页样式，一个网页的整体美感，在你确定了框架之后，就看你的CSS样式的添加了，CSS的学习还有一个地方就是浮动，因为存在块元素和行辈元素，块元素因为其本身特性，一个块元素标记他要占用一整行的空间，而一个行内元素他只能占用行内的一些空间，但是在实际操作中，很多时候我们却要想将多个块元素排在同一行，或者将多个行内元素排在不同行，这时候就可以使用浮动的方法来实现，浮动最主要做的就是这个，唯一要记住的一点就是做了浮动之后，如果他的父元素是没有进行匡高的设定的话，是不是要进行清除浮动，防止下面的操作也是有浮动的。第三部分，JavaScript，JavaScript一种直译式脚本语言，是一种动态类型、弱类型、基于原型的语言，内置支持类型。它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。 其实对于WEB前端的学习很多东西我们上课的时候听起来都很容易，重要的就是多用要记，还要多练习。作为前端来说，我们需要不断的优化，不断的修正，美化整个页面。
web前端实习报告三篇
ｗｅb前端实习报告三篇 ?篇一 一、实训项目?简易记事本 二、实训目得与要求?本次实训就是对前面学过得所有面向对象得编程思想以及ＪAVAWEB编程方法得一个总结、回顾与实践，因此,开始设计前学生一定要先回顾以前所学得内容，明确本次作业设计所要用到得技术点并到网上搜索以及查阅相关得书籍来搜集资料.通过编写采用JSP＋Sｅｒv ｌeｔ+JaｖａＢeaｎ技术框架得应用系统综合实例，以掌握JavaWＥB开发技术。 具体要求有以下几点： １、问题得描述与程序将要实现得具体功能。? 2、程序功能实现得具体设计思路或框架，并检查流程设计.3、代码实现.4、设计小结。 三、实训项目得开发环境与所使用得技术?基于J2SE基础,利用以上版本得集成开发环境完成实训项目，界面友好，代码得可维护性好,有必要得注释与相应得文档。 四、实训地点、日程、分组情况:?实训地点:４栋303机房日程: 阶段:1、班级分组,选定课题,查阅相关资料半天２、划分模块、小组成员分工半天3、利用CASＥ工具进行系统设计与分析，并编制源程序5天
第二阶段:上机调试,修改、调试、完善系统2天 第三阶段：撰写、上交课程设计报告，上交课程设计作品源程序（每人１份）2天 五、程序分析 功能模块说明弹出菜单 fｏr(intf=0；f 创建保存文件对话框? publｉｃvｏｉdsaveFile {? 创建打开文件对话框?ｐｒｉvatevoｉdｏｐenFilｅ｛Ｊ；iｎtrｅsuｌt=(null）；if(resulｔ==_OPTIOＮ)｝?{try｛? ;(（int) ;char[］conｔext=newcｈａr[ｌen];（context，０，ｌｅｎ); ；? (newSｔｒｉnｇ（context))；?J ；intresｕlt＝（null）;if（result ＝=＿ＯPTＩＯN)}?{try{ ；(fiｌe);（）; ;?｝ｃatch(Exceｐtione)｛（＂保存文件失败！"）;｝｝elseｒeturn； }catch(Ｅxceptｉonｅ)｛(”打开文件失败！")；｝｝eｌｓeｒetｕｒn；?六、程序设计及实现?1、实现弹出菜单(JpopupＭeｎu)2、设置字型,字体大小,字体颜色 3、实现自动换行 七、实训总结 通过３天得实训,虽然实训得时间不长，但就是总体上收获就是很大得,我们得jaｖａ课程学到得只就是javａ与皮
web前端学习报告
web前端学习报告 篇一：web前端学习总结 Web总结 一.名词解释 1. 横切 在固定页面的宽度并且对高度没有限制的容器称为一个标准横切 2. 留白 两个容器或碎片之间的上、下、左、右的空白距离 3. 继承 元素可以从其父级元素中获得一些可为自己使用的属性或值。 4. 图片定位 把图片元素放置到一个静态的、相对的、绝对的、或固定的位置中，利用CSS中对图片进行遮罩属性，多用于页面中的修饰图 5. 底图 页面中在标签中使用的背景图
6. 齐底线 用于区分横切或碎片结束的线或图 7. 页面结构 页面的基础框架，由横切、布局元素组成 8. 焦点区 最易注意的区域 9. 导航 在页面中具有导向性的链接集合 10. 头图 页面主题图片 11. 间距 碎片或文字间的距离 12. 行高 文字段落中行与行之间的距离 13. 首行缩进 文字段落首行缩进 14. 浮动 使被定义的区域脱离正常的页面文档流 15. 碎片 由文字、图片组合成的内容区域
16. 通栏广告 与页面内容区同宽的广告区域 17. 功能按钮 具有交互属性的按钮 18. 私有样式 当前页面独立使用的样式，不具备公用性 19. 水平居中 在页面中的某个元素处于父级的上下或左右的相同距离 20. 标准头 定义相同的页面头或尾元素集合 二.文本格式化 1. 段落：p 2. 斜体：address（联系信息）em（强调）i（突出不同）cite（引用）dfn（首次定义术语） 3. 粗体：strong（重要）b（提醒） 4. 图片块：figure 5. 引述文段，段落缩进：blockquote 6. 背景颜色：mark 7. 虚线下划线：abbr
最前沿!思科IronPort邮件网关
最前沿！思科IronPort邮件网关 【IT168专稿】本文的目标是让您能够了解：常见的邮件安全问题、ESA(email security appliance 电子邮件安全设备)的主要功能、ESA的典型应用场景、ESA带给用户的价值、ESA的最佳部署方案。涉及到的主题有：ESA简介、如何防御垃圾邮件、ESA系统架构、典型应用场景、邮件管道、邮件策略管理、数据泄露保护和内容过滤器、邮件加密。 一、ESA邮件安全简介 互联网技术的全球化、移动化、协作化发展，给用户带来很大方便，节约大量时间。而发展的同时各种威胁也不断出现，各行业推出了相关法规和安全策略，这些都是安全服务厂商需要面临和解决的问题。 思科的安全应用体系如下图。 安全应用体系涉及三个方面的内容，包括Cisco SensorBase、Threat Operations Center、Dynamic Updated。 Cisco SensorBase是一个全面的发件人信誉度和威胁数据库，其前身为IronPort公司运营管理的SenderBase，最初是针对邮件和Web安全来运营，包含了垃圾邮件发送者的信息和Web安全领域中的钓鱼网站、恶意网站等。现在的Cisco SensorBase已经不再局限于邮件和Web安全，更包括了一些像僵尸网络、肉机等新型的互联网危险。在未来的产品中，Cisco SensorBase数据除了应用于邮件和Web网关，还将应用于防火墙、IPS入侵检测等。 Threat Operations Center是由安全专家、分析师和程序员组成的威胁运营团队，每天24小时不间断的对SensorBase进行维护和更新，提供动态的实时的更新策略(Dynamic Updated)。 下面将针对Cisco SensorBase在邮件安全方面的应用作详细的介绍。 很多企业用户在使用邮件网关之前面临着各种各样的邮件问题如垃圾邮件、病毒邮件。通常的应对方法是使用防病毒邮件设备或单独的防垃圾邮件设备，存在分支机构的企业可能还需要部署邮件路由设备。通常这些设备是独立部署的，这将给用户的管理和效率都带来很大的问题。如下图是部署IronPort邮件安全网关前的网络结构。
web前端学习总结1
Web总结 一.名词解释 1.横切 在固定页面的宽度(按栅格化进行)并且对高度没有限制的容器称为一个标准横切 2.留白 两个容器或碎片之间的上、下、左、右的空白距离 3.继承 元素可以从其父级元素中获得一些可为自己使用的属性或值。 4.图片定位 把图片元素放置到一个静态的、相对的、绝对的、或固定的位置中，利用CSS中对图片进行遮罩属性，多用于页面中的修饰图 5.底图 页面中在标签中使用的背景图 6.齐底(图)线 用于区分横切或碎片结束的线或图 7.页面结构 页面的基础框架，由横切、布局元素组成 8.焦点区(图) 最易注意的区域 9.导航 在页面中具有导向性的链接集合 10.头图 页面主题图片 11.间距 碎片或文字间的距离 12.行高 文字段落中行与行之间的距离 13.首行缩进 文字段落首行缩进 14.浮动 使被定义的区域脱离正常的页面文档流 15.碎片 由文字、图片组合成的内容区域 16.通栏广告 与页面内容区同宽的广告区域 17.功能按钮 具有交互属性的按钮 18.私有样式 当前页面独立使用的样式，不具备公用性 19.水平(垂直)居中 在页面中的某个元素处于父级的上下或左右的相同距离
20.标准头(尾) 定义相同的页面头或尾元素集合 二.文本格式化 1. 段落：p 2. 斜体：address（联系信息）em（强调）i（突出不同）cite（引用）dfn（首次定义术语） 3. 粗体：strong（重要）b（提醒） 4. 图片块：figure 5. 引述文段，段落缩进：blockquote 6. 背景颜色：mark 7. 虚线下划线：abbr 8. 上标下标：sub/sup 9. 下划线：ins 10. 删除线：del（标记已删除内容）s（标记不准确内容） 11. 等宽字体：code 12. 预格式化：pre 13. 字号减小，表注释：small 14. 时间：time 15. 换行：br 16. html5定义区块：header nav article section aside footer div span 三.表单表格 1.
2. 表单元素的组织： 3. 创建各种框: 注：text→password/url/tel/email Id:为了让对应的标签识别，添加CSS Name：为了让服务器和脚本识别，通常与id设为一样 Size：文本框大小 Maxlength：能输入的最大字符数 Pattern：正则表达式 4. 添加标签： 5. 单(多)选按钮： 注：id各自唯一，name必须相同。checked：默认选择 6. 下拉框：