网页重新设计(实用)3篇

2024年网页重新设计 篇1

(对比传统的table表格布局)

排版布局好

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使用DIV+CSS简单的代码就能完成表格所不能完成的功能,用CSS给DIV添加属性值,可以完成各种精准的排版布局。

轻量代码,访问速度快

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DIV排版是使用CSS来定义元素样式,CSS中简单的代码就能实现复杂的样式定义,所以代码量要远远小于表格中的属性标签。这种样式和内容分离的模式,在浏览的时候能够迅速被加载解析,相比表格的层层嵌套以及生成的大量标签代码,DIV确实能够提升很多浏览速度。

搜索引擎更友好

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直接效果就是排名更容易靠前,在DIV+CSS排版中样式和主体内容分离,使得搜索引擎蜘蛛抓取页面内容变得非常轻松,只需对简洁的代码进行简单的抓取分析便可得知网页的主体内容,从而更有利于网站的(SEO)优化排名。

兼容性好

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使用DIV+CSS设计的页面布局可以兼容大多数PC浏览器,但是由于浏览器的版本以及浏览器核心等问题会造成部分样式差异问题,这些问题可以通过CSShack来解决,也就是针对针对不同的浏览器去写不同的CSS,让它能够同时兼容不同的浏览器,能在不同的浏览器中也能得到我们想要的页面效果。

可维护性好

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DIV+CSS设计的页面修改起来比表格布局更加方便,因为在前期的设计中使用了CSS样式表来控制网站的整体样式,修改时只需修改一下样式表里的公用样式便可瞬间改动整站风格及布局。改版网站更简单容易了,不用重新设计排版网页,甚至于不用动原网站的任何HTML和程序页面,只需要改动CSS 文件就完成了所有改版。对于门户网站来说改版就像换件衣服一样简单容易。

最后希望您在未来道路,一帆风顺。我是头条作者:爱八卦会火星人 愿意交个朋友不妨订阅我哦!

2024年网页重新设计 篇2

可以关注该国企的招聘信息,HR联系电话一般官网上都会有,如果他们有招网页设计的话你就去面试。如果不招聘网页设计制作,只招聘其他的职位,比如说行政管理呀、财务、检验、文员等这些职位你不一定能干的了。别恢心,也不是没办法。万事无绝对只要敢想敢干就有可能成功。

你是网页设计应该是偏美工吧?如果是美工的话,求职面儿还是比较广的。招美工的企业比比皆是。你就直接给他们的HR发邮件,或直接给HR打电话。说明你的专长,献上你的作品,碰一碰运气。最后告诉HR你愿意从头干起,工资待遇由企业来定,绝不讨价还价。能做到这样的话,我估计HR很就难拒绝你了。

下面内容,纯属玩笑。

如果你不考虑专业对口的问题,只要能进国企就行,那就好办了。你可以采用迂回的策略。比如说他们招聘普通的职工、学徒工、锅炉工、保洁啥的先干着。等进了国企以后,再找机会发挥你的专长。那时可以给企业的官网、公众号或自媒体上用的素材,提提意见找找不足,重新设计一个更好的供其使用,领导看到,小伙儿挺有才呀!直接把你调升了。

再不就是托朋友找关系。如果有关系那就沒问题了。国企不像私企,不是私人发工资,慷国企之慨。多个人少个人都无所谓的。多送几瓶好酒,几条好烟问题就解决了。

以上纯属个人拙见,玩笑成分居多。也欢迎大家发挥天马行空的想像力。

2024年网页重新设计 篇3

谢谢邀请!

作为一名IT行业的从业者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。

对于已经有三年网页设计经验的职场人来说,可以考虑以下几个发展方向:

第一:产品经理。产品经理岗位目前是IT行业内需求量比较大的工作岗位之一,产品经理需要具备三方面知识结构,其一是具备一定的行业认知能力;其二是具备一定的设计能力;其三是能够紧跟技术发展趋势和行业发展趋势,而对于网页设计人员来说,这三方面知识都有一定的基础,所以转向产品经理是不错的选择。

第二:大数据领域。当前正处在大数据时代,随着大数据技术体系的逐渐成熟,大数据的落地应用将释放出大量的就业岗位,涉及到大数据开发、大数据分析、大数据运维、大数据应用等,基于大数据的岗位发展空间还是比较广阔的,所以转向大数据领域将迎来更多的发展机会。

第三:行业咨询岗位。IT行业内的咨询岗位一直有较大的人才缺口,对于具备一定技术基础的网页设计人员来说,转向咨询岗位也是不错的选择。咨询岗位的从业人员往往需要具备丰富的行业经验和多种解决方案,同时能够根据技术发展趋势不断对方案进行完善和升级。行业经验需要一个积累的过程,解决方案则需要在工作岗位上不断积累和总结。

第四:教育。对于不少IT行业的从业者来说,转向教育领域也是一个不错的选择,随着产业结构升级的持续推进,传统行业会释放出大量的人才升级需求,而这对于教育领域来说会迎来更多的发展机会,教育行业也将释放出大量的岗位。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!

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