em的理解
em
- 版本:CSS1
说明:
- 浏览器默认大小为16px.
- 谷歌浏览器最小字体为12px.
- font-size;有继承性。
(魔芋例子:<h1>天空</h1>h1 {font-size:10px;margin:2em;} //那么margin的值为20px;)
- 如当前对行内文本的字体尺寸未被人为设置,则相对于浏览器的默认字体尺寸。(注意有些标签自带font-size,比如h1~h6)
body {font-size:10px;}h1 {margin:2em;}//此时,h1的font-size为:2em。计算为body的font-size*2em.然后为font-size:20px。margin再次计算20px*2em=40px。此时,margin:40px;
body {font-size:20px;}p {margin:3em;} //此时,由于最小字体为12px.那么20px*3em = 60px;
body {font-size:20px;}.bo {font-size:2em;color:red;}p {line-height:3em;}// line-height为120px
兼容性:
- 浅绿 = 支持
- 红色 = 不支持
- 粉色 = 部分支持
| IE | Firefox | Chrome | Safari | Opera | iOS Safari | Android Browser | Android Chrome |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6.0+ | 2.0+ | 4.0+ | 3.1+ | 3.5+ | 3.2+ | 2.1+ | 18.0+ |

em的理解的更多相关文章
- EM算法理解的九层境界
EM算法理解的九层境界 EM 就是 E + M EM 是一种局部下限构造 K-Means是一种Hard EM算法 从EM 到 广义EM 广义EM的一个特例是VBEM 广义EM的另一个特例是WS算法 广 ...
- EM算法理解
一.概述 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量,如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接利用极大似然估计法或者贝叶斯估计法估计模型参数.但是,当模型同时又含有隐变量时,就不能简单地使 ...
- 超详细的EM算法理解
众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法.例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数,均值和方差.这个方法 ...
- Machine Learning系列--EM算法理解与推导
EM算法,全称Expectation Maximization Algorithm,译作最大期望化算法或期望最大算法,是机器学习十大算法之一,吴军博士在<数学之美>书中称其为“上帝视角”算 ...
- 关于EM的理解
任意浏览器的默认字体高度16px(16像素). 所有未经调整的浏览器都符合: 1em=16px.那么12px=0.75em,10px=0.625em.为了简化font-size的换算,需要在css中的 ...
- EM算法浅析(一)-问题引出
EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一.基本认识 EM(Expectation Maximization Algorithm)算法即期望 ...
- 机器学习经典算法之EM
一.简介 EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法. 我们先看一个简单的场景:假设你炒了一份菜,想要把它平均分到两个碟子里,该怎么分? 很少有 ...
- css中em单位详解,说明
em详解 em可以理解成“倍”. em会以父级元素中所设置的字体像素值为基准值进行成倍放大: 字体大小=(父级元素中的字体像素 * em的值) 例: 网页部分代码如下: 1.我现在没有在父级 ...
- EM算法-完整推导
前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来 ...
随机推荐
- Vasiliy's Multiset CodeForces -706D || 01字典树模板
就是一个模板 注意这题有一个要求:有一个额外的0一直保持在集合中 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace st ...
- 随机带权选取文件中一行 分类: linux c/c++ 2014-06-02 00:11 344人阅读 评论(0) 收藏
本程序实现从文件中随即选取一行,每行被选中的概率与改行长度成正比. 程序用一次遍历,实现带权随机选取. 算法:假设第i行权重wi(i=1...n).读取到文件第i行时,以概率wi/(w1+w2+... ...
- C#DataTable学习心得[转]
一.DataSet.DataTable.DataRow.DataColumn 1] 在DataSet中添加DataTable DataSet.Tables.Add(DataTable) 实例: Dat ...
- XmlDocument
XmlDocument增删改查. using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using ...
- 工厂方法模式及php实现
工厂方法模式: 工厂方法模式(Factory Method Pattern)又称为工厂模式,也叫虚拟构造器(Virtual Constructor)模式或者多态工厂(Polymorphic Facto ...
- scala打印error,debug,info
1.以wordcount为例 package org.apache.spark.examples import org.apache.spark.examples.SparkPi.logger imp ...
- 【Linux】 CentOS免密登录
#sudo ssh-keygen -t rsa #sudo ssh-copy-id ${ipAddress}
- STL中unique的使用
作用 unique函数可以删除有序数组中的重复元素,即去重(并不是真正的删除,后面会讲) 定义在头文件<algorithm>中 函数原型 1.只有两个参数,且参数类型都是迭代器: iter ...
- thisInObject
var k = { name:"kName" ,getName:function(){ console.info(this.name) } ,getParentName:funct ...
- vs2019装了WDK后,编译其他vc工程,提示无法打开文件"msvcprtd.lib"
今天安装了vs2019,而后又安装了wdk,随便写了一个控制台测试程序,居然报错.网上也查了一圈,也没有得到解决.报错内容如下: MSB8038:已启用Spectre缓解,但找不到Spectre缓解库 ...