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1，网页有哪些几种基本类型

两种：静态网页和动态网页。

网页有哪些几种基本类型

2，网页分为哪几种啊

分为静态网页 和动态网页两种
动态 静态 Flash
企业类、门户类、个人类、娱乐类、公益类、教育类、政府类等！ 我比较喜欢娱乐类的！视觉感很好的.

网页分为哪几种啊

3，常见的网页类型

htm/html是静态网页 asp是微软的技术，一种动态页面技术 php是一种开源的服务器端脚本语言 还有jsp、cgi等等.. 这些语言的编写用最简单的文字处理程序即可，当然用合适的编写程序会大大提高效率，比如有一些语法识别功能

常见的网页类型

4，网页有几种类型

网页，全部（*.htm,*.html)方式可以保存全部,包括文字、图片、声音、动画等。你浏览保存的网页时和看原网页一样。 web档案，单一文件（*.mht)方式只可以保存和网页同时合成的文件或一些图片（有的图片也无法保存）你浏览保存的网页时上面可能就有好多小叉叉了，或有的部分是无法显示。

5，网站分类都有哪几种

下面介绍几种常见类型的网站。◎产品展示型 这类网站主要是以产品展示为主，立体展现产品规格、型号等信息，以便客户随时查看产品信息，从而增强企业在网络中的竞争力。适用于产品种类 繁多，想建立网上产品展示平台，并需要买家及时了解产品信息的企业。◎信息发布型 这类网站相当于一个新闻中心，及时发布关于某一领域或行业的最新动态消息，或者综合性新闻，一般适合专业性比较强的站点。 以某个行业的企业 、产品信息为基础，整合整个行业资源，实现行业内新闻资讯、供求商机共通共享，打造行业专属平台。◎服务中心型 这类网站通常包含一个详尽的服务说明和FAQ（常见问题解答），并通过一些交互程序完成订单提交、在线支付、在线服务的定制和管理、软件升级等 工作，并且提供一个意见反馈窗口（在线留言或电子邮件），用来解答问题和处理用户意见，从而形成一个友好、便捷的在线服务中心。◎论坛型 针对某些话题（或课题）的讨论型网站，为业内人士、专家、爱好者或普通大众提供一个讨论和发表看法的场所。◎网上商城型 这种网站实际上是产品展示型网站的扩展，在清晰而详尽的商品目录的基础上，实现在线支付功能，并提供一种比较完善的订单处理机制，以确保订 单的正确处理和货物的投递。与一般的企业用产品展示型网站相比，网上商城的商品数量通常庞大得多，而且一般是面向大众的，为了能让用户在失去耐 心之前迅速地找到想要的商品，必须建立一个强大的商品搜索引擎。这些网站可以开辟新的营销渠道，扩大市场，同时还可以接触最直接的消费者，获得 第一手的产品市场反馈，有利于市场决策。不懂得可以联系我
你好,想必你也是搞电子商务这块工作,我想物流网站分类有以下: 第一类网站的功能主要是介绍公司的最新发展动向，向客户提供在线查询、网上跟踪和订单处理的功能，便于提高信息传递和顾客订单处理的速度和准确性。这类网站的赢利模式不是依靠网站本身，而是通过提高公司自身的竞争优势和行业拓展能力，增强物流公司的经营实力。因而使用者无需支付任何费用给网站，但必须首先成为物流公司的客户，才能使用网站的资源。 第二类网站的功能主要是整合社会物流资源（如社会闲置车辆和散装件杂货物等），从而形成物流的规模经济。具体是物流服务的供求双方通过网络达成交易意向，然后在网下进行实物流转。目前仅有几家物流网站建立了网上车场和网上货场等功能模块，而且真正能够运作的寥若晨星。这类网站的赢利模式主要是通过收取会员费和交易佣金来实现，但在现阶段还不大可能实现。 第三类网站的功能主要是物流设备或设施的制造厂商为进行产品市场销售的需要而建立的物流设备销售平台，尽管目前在线交易的商业模式还没有得到客户的充分信任，但已经显示出广阔的发展前景。该类网站的赢利模式是收取广告费用，利润增长点是收取电子商务在线交易的中间费。 不知道我的解答能否帮助你,祝你好运.希望采纳

6，互联网页面的分类有哪些听说过分类页聚合页列表业等但具

你问的问题有些描述不清，下面给你个参考吧1. 技术背景 分类问题是人类所面临的一个非常重要且具有普遍意义的问题。将事物正确的分类，有助于人们认识世界，使杂乱无章的现实世界变得有条理。自动文本分类就是对大量的自然语言文本按照一定的主题类别进行自动分类，它是自然语言处理的一个十分重要的问题。文本分类主要应用于信息检索，机器翻译，自动文摘，信息过滤，邮件分类等任务。文本分类的一个关键问题是特征词的选择问题及其权重分配。在搜索引擎中，文本分类主要有这些用途：相关性排序会根据不同的网页类型做相应的排序规则；根据网页是索引页面还是信息页面，下载调度时候会做不同的调度策略；在做页面信息抽取的时候，会根据页面分类的结果做不同的抽取策略；在做检索意图识别的时候，会根据用户所点击的url所属的类别来推断检索串的类别等等。2. 自动分类的原理和步骤 在分类的时候首先会遇到文档形式化表示的问题，文档模型有3种：向量空间模型，布尔模型和概率模型，其中我们常用的是向量空间模型。向量空间模型的核心描述如下：?文档（Document）：文本或文本中的片断（句子或段落）。?特征项（Term）：文档内容用它所包含的基本语言单位来表示，基本语言单位包括字、词、词组、短语、句子、段落等，统称为特征项。?特征项权重（Term Weight）：不同的特征项对于文档D的重要程度不同，用特征项Tk附加权重Wk 来进行量化，文档D可表示为（T1，W1；T2，W2；…；Tn，Wn）?向量空间模型（Vector Space Model）：对文档进行简化表示，在忽略特征项之间的相关信息后，一个文本就可以用一个特征向量来表示，也就是特征项空间中的一个点；而一个文本集可以表示成一个矩阵，也就是特征项空间中的一些点的集合。?相似度（Similarity）：相似度Sim（D1，D2）用于度量两个文档D1和D2之间的内容相关程度。当文档被表示为文档空间的向量，就可以利用欧氏距离、内积距离或余弦距离等向量之间的距离计算公式来表示文档间的相似度。 其中特征选取是文本表示的关键，方法包括：文档频率法（DF）、信息增益法和互信息法等等。 在做特征选取之前，一般还要进行预处理的工作，要对先对网页降噪。另外在实际的分类中，除了利用文档的内容特征之外，可能还会用到实际应用中所特有的特征，比如在网页分类中，可能用到url的特征、html的结构特征和标签特征等信息。分类的基本步骤是这样的：定义分类体系，将预先分类过的文档作为训练集，从训练集中得出分类模型，然后用训练获得出的分类模型对其它文档加以分类。3. 常用的分类算法 文档自动分类是学术界研究多年，技术上比较成熟的一个领域。目前分类算法主要分下面这些：其中比较常用的是：支持向量机（SVM）方法、朴素贝叶斯(NB)方法、神经网络（NN）方法、K近邻（KNN）方法、决策树（Decision Tree）方法等。?支持向量机（Support Vector Machines, SVM）由Vapnik在1995年提出，用于解决二分类模式识别问题。它通过寻找支持向量来确定决策面，并使分类间隔最大。SVM方法提供了解决 “维数灾难”问题的方法。SVM方法较好的理论基础和它在一些领域的应用中表现出来的优秀的泛化性能，尽管SVM算法的性能在许多实际问题的应用中得到了验证，但是该算法在计算上存在着一些问题，包括训练算法速度慢、算法复杂而难以实现以及检测阶段运算量大等等。?朴素贝叶斯(Naive Bayes，NB) 概率分类器是机器学习中很常用的一种方法，其基本思想是利用单词和分类的联合概率来估计给定文档的分类概率。 贝叶斯公式：P(C|X)*P(X)=P(X|C)*P(C) 特征向量：X=(x1,x2,x3…) C= 其中P(C)是每个类别的先验概率，即，互联网上各个分类所占总页面的比例 P(X|C)：条件概率，表示在类别为C的训练集合中，X的分布情况。 P(X)：每个特征值的分布，由于特征值的分布是随机的，所以P(X)相等?神经网络（Neural network，NN）技术是人工智能中的成熟技术。将神经网络用于文档分类时，需要为每个分类建立一个神经网络，通过学习得到从输入单词（或者更复杂的特征词向量）到分类的非线性映射。其计算量和训练时间非常庞大。?KNN是著名的模式识别统计学方法，已经有四十年历史，它是最好的文本分类算法之一。KNN算法相当简单：给定一个测试文档，系统在训练集中查找离它最近的k个邻居，并根据这些邻居的分类来给该文档的候选分类评分。把邻居文档和测试文档的相似度作为邻居文档所在分类的权重。如果这k个邻居中的部分文档属于同一个分类，则该分类中的每个邻居的权重求和并作为该分类和测试文档的相似度。该方法的特点是允许文档可以属于多个分类。KNN通过查询已知类似的例子的情况，来判断新例子与已知例子是否属于同一类。通过我们对现实网页的分类测试情况看，这些方法中SVM方法的效果是比较好的，但是性能不高; 朴素贝叶斯的分类效果虽然略差于SVM，但是性能上要好很多。4. 网页分类应用4.1 分类算法 实际应用中, 除了分类效果外, 速度是一个需要重点考虑的因素。4.2 分类类别 在搜索引擎中, 在不同的应用场景下, 会有不同的分类的标准, 比如在链接调度中需要信息页、索引页这样的分类，不同类型的页面更新调度的周期不一样；排序对分类的要求又不同, 比如按表现形式分图片、视频等；按网站类型分为论坛、博客等，不同类型的页面抽取策略也会不尽相同；再按内容主题分成小说、招聘和下载等类别。对网页从多个维度进行分类，能更好给用户提供更为贴切的检索结果。4.3 特征选取 在学术研究中, 一般比较重视分类算法的研究,在特征选择上比较忽视。传统的特征选择一般是用TF*IDF等方法选择内容关键字等，这也是我们使用的一个重要因子， 但是除内容特征之外，我们还会用到很多其它特征，比如：网站特征、html特征和url特征等，这些特征会明显的提高分类的准确率和召回率。

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