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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，关于html与css 设计的问题，于是小编就整理了2个相关介绍 HTML与css设计的解答，让我们一起看看吧。

html+css网页设计连数据库吗？
人工智能可以自动编写html和css了，对此你怎么看？

html+css网页设计连数据库吗？

连不连数据库，需要看你主要目的是想做什么

如果只是简单的静态页面+css样式修饰页面，不和后台数据有交互的{增删改查操作}，那就不需要连接数据库

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（图片来源网络，侵删）

如果要将页面的数据进行增加，删除等操作的话，下次页面显示之前编辑过得数据。那就需要连接数据库，对数据库进行操作。

一般连接数据库都是通过 java后台代码等连接的，html只是前端展示用的，不直接和数据库交互。

html+css网页设计可以不连数据库。如果使用的是一个静态页面，这个静态页面并不需要注册账号信息，只是展示一些静态的信息，如新闻一些文章，这时候就不需要使用到数据库网页，也就不需要连接到数据库获取数据。如果网页需要用到了登录，则需要连接数据库。

（图片来源网络，侵删）

人工智能可以自动 编写html和css了，对此你怎么看？

十几年前的Fireworks作图软件就直接可以将设计图源文件生成网页了，抛开代码质量不说，毕竟十几年前了，但人工智能仿照设计图写布局没什么好惊讶的，哪天人工智能让大部分设计师下岗了再来惊讶吧，这天应该不会等很久，非嘲讽

首先现在AI人工智能，ML机器学习，DL深度学习很火，很火，非常火。

但是根据草图或者设计图生成html和css在业界早已不算什么问题，早就可以自动化做。根本不需要AI、机器学习来做。

（图片来源网络，侵删）

AI，ML和DL三者包含关系如下

AI和ML已经经历了几十年的发展和积累，而不是近年才发展起来的，最近热潮源于DL算法的研究新进展，突破了阻碍机器学习的几个瓶颈。

人工智能的这一次热潮来源于深度学习技术新突破。

深度学习 (deep learning)：深度学习是机器学习算法中人工神经网络的一个新网络算法，通过增加大量网络层数和自动权重处理来实现多特征大量数据的分类。深度学习属于用无监督式 Unsupervised或半监督式 Semi-supervised模式识别算法，可实现自动特征学习和分层特征提取，高效算法替代手工获取数据特征，累积式的进行网络的训练，训练和识别可以一起，不需要预先进行模型的训练就能直接工作。

DL的突飞猛进源于计算机硬件的快速发展，分布式计算、云计算等技术大大提高了计算机的运算能力，使得处理多层网络成为了可能。我们知道人工神经网络曾经也火过几次，比如反向反馈的BP神经网络，但是由于网络层数有限适用范围不是很广，效果也一般般，所以热潮没能一直延续下来。

关于ml机器学习，我只简单的介绍下机器学习的概念和应用范围。机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘都属于人工智能算法，用于实现识别，分类和决策。机器学习与领域技术的结合，造就了计算机视觉MV、语音识别、自然语言处理等专门的机器学习学科。

人工智能可以自动编写html和css了，其实并不值得奇怪，因为html和Css都最简单的网页编写语言了。它们有着强烈的规范性和格式化，对于智能来说这就是非常简单的[_a***_]。只需要依据需求自动完成语言标准标记的摆放就可以，对于考验人工智能的能力来说，不足以说明太多。

机器自动编写程序我以为肯定会成为未来的趋势，在人工智能的加持下，软件程序开发的自动化必然会流行起来。那会不会造成大批量程序员失业不好说，但肯定会降低各类软件的开发编写门槛。就好像现在各家公司都提供智能工具的SDK一样，程序的编写和功能实现已然变得越来越容易。

人工智能已经能自动编写html和css只是机器自动化变成的一小步，从后端到前端总是需要一个过程，但必然不是无法逾越的障碍。现在的智能程序已经可以完成页面设计这个步骤了，就好像海报都可以由程序自动来写。经过大量训练的智能网络，可以完成前端的编写和设计，并且排版出来的设计还不错。

在程序员热爱的GitHub里有这样一个项目：神经网络通过深度学习，自动把设计稿变成HTML代码。在项目作者Emil Wallner看来，不久之后，人工智能将彻底改变前端开发，提高模型制作速度，降低构建软件的障碍。

果然智能机器正在一步一步扩大自己的替代范围，总需要学习一些东西以便不被愚蠢的机器所替代？

初始值、发布，

到此，以上就是小编对于html与css设计的问题就介绍到这了，希望介绍关于html与css设计的2点解答对大家有用。

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