rem和em单位一样,都是一个相对单位,不同的是em是相对于元素的父元素的font-size进行计算,rem是相对于根元素html的font-size进行计算,这样一来rem就绕开了复杂的层级关系,实现了类似于em单位的功能.默认情况下浏览器给的字体大小是16px,按照转化关系 16px = 1rem <style type="text/css">    section {        width: 100%;        height: 100%;        ba

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(4):EM算法证明 1. 概述 上一篇博客我们已经讲过了EM算法,EM算法由于其普适性收到广泛关注,高频率地被运用在各种优化问题中.但是EM算法为什么用简单两步就能保证使得问题最优化呢?下面我们就给出证明. 2. 证明 现在我们已经对EM算法有所了解,知道其以两步(E-step和M-step)为周期,迭代进行,直到收敛为止.那问题就是,在一个周期内,目

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(3):EM算法运用 1. 内容 EM算法全称为 Expectation-Maximization 算法,其具体内容为:给定数据集$\mathbf{X}=\{\mathbf{x}_1,\mathbf{x}_2,...,\mathbf{x}_n\}$,假定这个数据集是不完整的,其还缺失了一些信息Y,一个完整的样本Z = {X,Y}.而且假定如果我们能得到完

EM算法: 在Eclipse中写出读取文件的代码然后调用EM算法计算输出结果: package EMAlg; import java.io.*; import weka.core.*; import weka.filters.Filter; import weka.filters.unsupervised.attribute.Remove; import weka.clusterers.*; public class EMAlg { public EMAlg() { // TODO Auto-g

1.任意浏览器的默认字体大小都是16px.2.所有未经调整的浏览器都符合: 1em=16px 12px=0.75em 10px=0.625em3.为了简化font-size的换算,在body选择器中声明font-size:62.5%,这就使em值变为   12px=1.2em, 10px=1em, 也就是说只需要将你的原来的px数值除以10,然后换上em作为单位就行了. em有如下特点:1. em的值并不是固定的:2. em会继承父级元素的字体大小. 重写步骤:1. body选择器中声明Font

EM算法总结 - The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那

px是绝对单位,不支持IE的缩放,em是相对单位. em指字体高,任意浏览器的默认字体高都是16px.所以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body选择器中声明Font-size=62.5%,这就使em值变为16px*62.5%=10px, 这样12px=1.2em, 10px=1em, 也就是说只需要将你的原来的px数值除以10,然后换上em作为单位就行了.em有如下特点: 1

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(2):GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Gaussian Mixture Model,即高斯混合模型.其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的.我们知道,普通高斯模型对实际数据拟合效果还不错,但是其有一个致命的缺陷,就是其为单峰函数,如果数据的真实分布为复杂的多峰分布,那么单峰高斯的拟合效果就不够好了. 与单峰高斯模型不同,GMM模型是多个高斯

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(1) : K-means算法 1. 简介 K-means算法是一类无监督的聚类算法,目的是将没有标签的数据分成若干个类,每一个类都是由相似的数据组成.这个类的个数一般是认为给定的. 2. 原理 假设给定一个数据集$\mathbf{X} = \{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2,...,\mathbf{x}_N \}$, 和类的个数K

概念介绍: 1.px (pixel,像素):是一个虚拟长度单位,是计算机系统的数字化图像长度单位,如果px要换算成物理长度,需要指定精度DPI(Dots Per Inch,每英寸像素数),在扫描打印时一般都有DPI可选.Windows系统默认是96dpi,Apple系统默认是72dpi. 2.em(相对长度单位,相对于当前对象内文本的字体尺寸):是一个相对长度单位,最初是指字母M的宽度,故名em.现指的是字符宽度的倍数,用法类似百分比,如:0.8em, 1.2em,2em等.通常1em=16px

Jensen不等式 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f是严格凸函数. Jensen不等式表述如下: 如果f是凸函数,X是随机变量,那么 特别地,如果f是严格凸函数,那么当且仅当,也就是说X是常量. 这里我们将简写为. 似然

在平常做网站写代码的时候一般都是使用px,在之前的学习时就略微的学习了一些关于em.rem的知识,但是由于一直没有用到过,所以几乎全部忘记了.今天在研究一些知识的时候用到了em,所以特意将学到的知识总结一下. 1.em em是相对长度单位,相对于当先对象中的字体尺寸.比如在某个div中font-size设置为20px,那么,1em就相当于20px,0.25em就相当于5px.由于浏览器的默认字体大小为16px,所以为了简化font-size的换算,就要在body的选择器中将font-size设置

开始写前端页面也有了快两年时间,从一开始的懵逼到现在的淡定,但是不能改变我还是一只小菜鸟的事实,平时遇到的一些问题都会记录在文件夹里,现在都整理一下大家一起分享自己平时也翻翻看看~ 不知道大家平时写的时候是用的什么,但是我一般用的是这几个:px,百分比,em,rem 一.首先咱先了解下这几个都是啥,有啥区别: px:就是像素,相对于屏幕分辨率而言的,简单来说就是平时我们写静态页面时用px作单位,但是在firefox/chrome会发现我们的布局发生了变化: 百分比:这比较适合块状的页面设计,但是

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/11/18 更新.发现以前的公式(2)里有错误,现已改过来.由于这几天和Can讨论了EM算法,回头看我以前写的这篇博客的时候,就发现公式里面有一个错误(多了一个连加符号),现在改正过来了.经过和Can的讨论,我又认真思考了EM算法,发现以前确实是没有弄懂这个算法的本质的.加油,以后学习知识不要只停留在表面上,要有insight!!! 2014/5/19 本文公式编辑捉鸡,请知道怎么在博客园里高效编辑公式的朋

EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f是严格凸函数. Jensen不等式表述如下:

现在,在各大水族论坛里知道什么是EM菌的人不多,能正确说出EM菌的原理.成分和用途的人更是凤毛麟角,很多人对EM菌是否适用于水族箱存有疑虑,他们认为EM菌里大部分都是厌氧菌,因此不适合在水族箱这种好氧的环境里使用,EM菌只适合用在有淤泥的池塘,这些都是对EM菌的误解,下面我带领大家详细解读一下EM菌.EM是“有益微生物群”的英文缩写.由日本琉球大学教授比嘉照夫发明.大家知道EM菌是如何被发现的吗?是一次意外,70年代出比嘉照夫教授做完微生物试验,把废液倒在他经常倒废液的一片土地上,他就发现那里的

在刚接触CSS时,px用的比较多,也很好理解,可是用久了就会发现有些缺陷,特别是在做响应式开发的时候. 那这么多单位到底在什么时候用什么单位合适呢?今天就来探讨一下. 先大致解释一下这些单位的意思: 1.px px单位名称为像素,像素是固定大小的单元,用于屏幕媒体(即在电脑屏幕上读取).一个像素等于电脑屏幕上的一个点 (是你屏幕分辨率的最小分割).许多网页设计师在web文档使用像素单位以生产浏览器渲染的像素完美呈现的网站. 像素单元的一个问题是,它没有为视障读者的扩展,以适应移动设备. 2.em

其实,还是不大理解,为什么1em=16px:而且,还一般要在body里面,就写清楚Fone-size=62.5%,然后再让1em=10px进行使用:那么,为什么不直接在当时定义em的时候,就直接让它等于10px呢? 哈哈..不明白归不明白:使用的时候还是要照旧. css中em与px的区别   转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e7107a10100e321.html   em是何物?em指字体高,任意浏览器的默认字体高都是16px.所以未经调整的浏览器都符合

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(DataClustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值.M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中

(EM算法)The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那么称f