CSS教程 簡單理解em

2022-09-25 22:09:19 字數 339 閱讀 8337

px比em更加容易使用,em指字型高,任意瀏覽器的預設字型高都是16www.cppcns.compx。所以未經調整的瀏覽器都符合: 1em=16px,所以程式設計客棧10px=0.625em。為了簡化font-size的換算,需要在css中的body選擇器中宣告font-size=62.5%,這就使em值變為16px*62.5%=10px, 程式設計客棧這程式設計客棧樣12px=1.2em, 10px=1em, 也就是說只需要將你的原來的px數值除以10,然後換上em作為單位就行了。

em的特性

1. em的值並不是固定的;

2. em會繼承父級元素的字型大小。

本文位址: /web/css/25049.html

EM演算法簡單理解

在求解概率模型的時候,如果需要的變數都是觀測變數,不涉及到隱藏變數的話,可以使用極大似然或者貝葉斯估計來求解模型的引數。比如 對於單高斯模型來講,如果知道觀測變數,那麼就可以使用極大似然或者最小均方誤差來估計高斯模型的均值和方差。如果模型同時包含觀察變數和隱藏變數的話,傳統的方法不能完成模型的估計,...

用EM求解GMM的簡單理解

今天又把em演算法求解gmm過了一遍,講下理解的大致過程 目的 求關於一堆樣本的gmm,但是gmm相關的引數資訊也不知道,只知道高斯的個數k,剩下的就是這麼一堆單純的訓練樣本向量 比如,高斯是128個,樣本是n多個sift,可以是原始的也可以是降維的 那麼,em演算法的第一步是初始化 需要初始化的引...

理解EM演算法

em演算法應對的問題 隨機變數x 中y為觀測變數,存在一部分不能直接觀測的變數z,因此不能直接使用最大似然方法估計引數。em基本思路 1 expectation 直接假設分布引數的初始值,求隱變數z期望,從而 補全 不完全觀測資料,相當於得到了完全變數x的觀測樣本。2 maximization 利用...