em

2024/4/12 0:39:52

px em rem vh的使用

-绝对单位:px -相对单位:rem,em,% ,vh,vw px 像素,相对于屏幕的分辨率 em 参考父元素的font-size,具有继承性的特点,逐层影响(最终的参考是浏览器的字体大小或设置的字体大小)。浏览器默认是16px 一层:1.4em1.416px22.…

vue+Element ui 可编辑表格

1.利用css属性绑定&#xff0c;事件触发<span>与<el-input>和<el-select>的展示与否&#xff0c;将表格列模板中写出两种展现格式&#xff0c;通过控制css实现<el-table :data"dataList" class"tb-edit" style"width: 100%"…

20、CSS中单位:【px和%】【em和rem】【vw|vh|vmin|vmax】的区别

CSS中的px 和 % px (pixels) 是固定单位,也可以叫基本单位&#xff0c;代表像素&#xff0c;可以确保元素的大小不受屏幕分辨率的影响。 % (percentage) 是相对单位&#xff0c;代表元素大小相对于其父元素或视口&#xff08;viewport&#xff09;的大小的百分比。使用百分比可…

EM算法推导pLSA

简介 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis)模型简称pLSA。可以使用EM算法来估计pLSA的参数。 已知 有文档集合D{d1,...,dN}D\{d_1,...,d_N\}D{d1​,...,dN​}&#xff0c;词语集合W{w1,...,wM}W\{w_1,...,w_M\}W{w1​,...,wM​}&#xff0c;文档的&#…

手机端页面自适应解决方案—rem布局

相信很多刚开始写移动端页面的同学都要面对页面自适应的问题&#xff0c;当然解决方案很多&#xff0c;比如&#xff1a;百分比布局&#xff0c;弹性布局flex&#xff08;什么是flex&#xff09;&#xff0c;也都能获得不错的效果&#xff0c;这里主要介绍的是本人在实践中用的…

cmake 时 ros2有关库报错:module ‘em‘ has no attribute ‘BUFFERED_OPT‘

是 empy 的版本与python版本不适配&#xff0c;python3.8.10 需要下载 empy3.3.2版本 pip install empy3.3.2 CMake Error at /opt/ros/foxy/share/rosidl_adapter/cmake/rosidl_adapt_interfaces.cmake:60 (message): execute_process(/home/yrj/anaconda3/bin/python3 -m ro…

EM算法的推导、证明和例子

EM 推导 1 X{x1,x2,⋯,xN}\mathcal{X}\{x_1, x_2, \cdots, x_N\}X{x1​,x2​,⋯,xN​}: 观察数据 z: 潜在变量 似然估计函数 log⁡P(X;θ)log⁡∏iNP(xi;θ)∑iNlog⁡P(xi;θ)(1)\log P(\mathcal{X};\theta)\log \prod_i^N P(x_i;\theta) \sum_i^N \log P(x_i;\theta) \tag…

CSS度量单位rem、em、vw、vh详解

CSS度量单位rem、em、vw、vh详解 单位说明兼容性em相对长度单位&#xff0c;相对于当前对象内文本的字体尺寸&#xff0c; 根据父元素的大小变化而变化良好rem相对长度单位&#xff0c;相对于跟元素&#xff08; 即 html 元素&#xff09;font-size 的倍数&#xff0c; 不会被…

EM最大期望算法

EM最大期望算法 EM算法是一种求解最大似然估计的方法&#xff0c;通过观测样本&#xff0c;来找出样本的模型参数。最大似然估计是一种通过已知结果&#xff0c;估计参数的方法。 EM算法中的E步骤就是通过旧的参数来计算隐藏变量&#xff0c;M步骤是通过得到的隐藏变量的结果来…

CSS长度单位:px、em、rem的理解 - 附带案例

文章目录长度单位概念示例讲解长度单位 概念 #mermaid-svg-ca1LRh16pnVFm7Di {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ca1LRh16pnVFm7Di .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ca1LRh16pnVFm7Di .error-t…

主题模型(3)——PLSA模型及其EM算法求解

之前整理过两篇关于主题模型的博客《文本建模之Unigram Model&#xff0c;PLSA与LDA》和《再看LDA主题模型》&#xff0c;主要是整理了主题模型的由来和推导过程&#xff0c;关于模型参数怎么计算没有过多涉及&#xff0c;因此接下来将分两篇博客&#xff0c;分别整理PLSA模型和…

Oracle Enterprise Manager 认证列表

认证列表的查找方法参见Accessing the Enterprise Manager Certification Matrix。 认证分为对于OMS的&#xff0c;和对于Agent的。 OMS和Agent的描述见这里。 Oracle Management Agent The Management Agent is an integral software component that enables you to conver…

EM算法推导

EM&#xff08;Expectation-Maximum&#xff09;算法也称期望最大化算法&#xff0c;曾入选“数据挖掘十大算法”中&#xff0c;可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法&#xff0c;在机器学习中有极为广泛的用途&#xff0c;例如常被用来学…

从EM到VI,最后落地VAE

1. 初识EM、VI与VAE 1.1. EM算法 EM是一种从频率角度解决优化问题&#xff08;常见的频率角度模型有&#xff1a;回归模型、SVM等&#xff09;。EM常与MLE进行对比。 MLE&#xff08;极大似然估计&#xff09; EM算法 1.2 VI算法 变分推断&#xff08;Variational Inferenc…

机器学习读书笔记之3 - EM算法

EM&#xff08;expectation-maximization&#xff09;算法又称期望最大化算法&#xff0c;是Dempster&#xff0c;Laind&#xff0c;Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种迭代优化策略&#xff0c;它可以从非完整数据集中对参数进行极大似然估计&#xff0c;是一种非常…