Hypertext Markup Language

Résumé

Le HyperText Markup Language, généralement abrégé HTML ou, dans sa dernière version, HTML5, est le langage de balisage conçu pour représenter les pages web. Ce langage permet d’écrire de l’hypertexte (d’où son nom), de structurer sémantiquement une page web, de mettre en forme du contenu, de créer des formulaires de saisie ou encore d’inclure des ressources multimédias dont des , des vidéos, et des programmes informatiques. L'HTML offre également la possibilité de créer des documents interopérables avec des équipements très variés et conformément aux exigences de l’accessibilité du web. Il est souvent utilisé conjointement avec le langage de programmation JavaScript et des feuilles de style en cascade (CSS). HTML est inspiré du Standard Generalized Markup Language (SGML). Il s'agit d'un format ouvert. Dénominations L’anglais « Hypertext Markup Language » se traduit littéralement en « langage de balisage d’hypertexte ». On utilise généralement le sigle « HTML », parfois

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Hypertext_Markup_Language

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A Large-Scale Database of Images and Captions for Automatic Face Naming

Barbara Caputo, Vittorio Ferrari, Jie Luo

We present a large scale database of images and captions, designed for supporting research on how to use captioned images from the Web for training visual classifiers. It consists of more than 125,000 images of celebrities from different fields downloaded from the Web. Each image is associated to its original text caption, extracted from the html page the image comes from. We coin it FAN-Large, for Face And Names Large scale database. Its size and deliberate high level of noise makes it to our knowledge the largest and most realistic database supporting this type of research. The dataset and its annotations are publicly available and can be obtained from http://www.vision.ee.ethz.ch/~calvin/fanlarge/. We report results on a thorough assessment of FAN-Large using several existing approaches for name-face association, and present and evaluate new contextual features derived from the caption. Our findings provide important cues on the strengths and limitations of existing approaches.

2011

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A Large-Scale Database of Images and Captions for Automatic Face Naming

Barbara Caputo, Vittorio Ferrari, Jie Luo

Idiap2011

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Proposals for Enhancement for the Ada Programming Language: A Software Engineering Perspective

For an abstract and an HTML version of the thesis, please visit http://lgl.epfl.ch/Team/MW/Ada-Extensions/Ada-Extensions.html

1994

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