博客
关于我
css 马赛克悬停效果
阅读量:765 次
发布时间:2019-03-24

本文共 443 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

好的,让我重新优化一下这段内容,按照您的要求进行调整:

  • 首先,让我们来看一下这个页面的HTML结构需要修正。当前代码中存在一些无效或不相关的div标签,可能会影响页面的正确渲染。

  • 页面中存在一些违之思考的脚本标签,这些内容可能来自第三方资源加载脚本,建议暂时清理掉这些内容,确保页面加载速度。

  • 关于悬停效果(Masonry Effect),技术上我们可以通过CSS实现。Masonry Effect是一种布局方式,可以让元素按照一定规则排列,形成紧凑的布局效果。

  • 对于图片内容,我们可以用文字描述替代图片链接。由于图片地址已经被设置为成 motorsport 标签外链接,我们在页面中可以用图片描述来优化内容展示。

  • 为了适应搜索引擎优化,每个段落可以围绕一个主要关键词展开描述,这样可以更好地吸引搜索引擎流量。

  • 最后,我们可以重组内容,放弃使用复杂的连接方式,而是利用简单的分段和连接词,让内容看起来更加自然。

  • 通过这些优化,我们可以让页面的内容更加简洁明了,同时更有利于搜索引擎优化。

    转载地址:http://hrckk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:从头开始的文本矢量化方法
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    NLTK - 停用词下载
    查看>>
    nmap 使用总结
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>
    nmap使用
    查看>>
    nmap使用实战(附nmap安装包)
    查看>>