很多知名博主都喜欢弄个标签云。今天特地看了下源码。把标签云的方法单独扣了出来。这里做一下记录 html页面代码 js标签云... ...-- 标签内容 --> php <a href="http
一、前言 在HTML4.1中i和b作为表象标签分别表示斜体和粗体样式,而强调样式与内容分离的XHTML中则出现样式效果相同的em和strong表义标签...,此时我们会建议避免使用i和b标签,应该改用em和strong标签。 ... 3. em标签 W3C草案: The em element represents a span of text with emphatic stress....W3C specification 语义化的 元素 表示:局部范围内强调的内容,用于改变句子或段落的侧重点。注意其作用范围为局部,也就是阅读到某段落或句子时才会注意到。...四、参考 http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2011/11/i-b-em-strong-html5-%E8%AF
jQuery获取所有标签在前端开发中,使用jQuery能够方便地操作DOM元素。有时候我们需要获取页面上所有的HTML标签,可以通过jQuery来实现。...本文将介绍如何使用jQuery获取所有的标签,并展示一个简单的示例代码。使用jQuery获取所有的标签jQuery提供了选择器来筛选和操作DOM元素,通过使用通配符*可以选择所有的标签。...在控制台中会打印出页面上所有标签元素的标签名称。示例代码演示下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用jQuery获取所有的标签,并在页面上展示出来:htmlCopy code jQuery - 获取所有标签 <script src="https://code.<em>jquery</em>.com/<em>jquery</em>...通过这种方法,我们可以使用<em>jQuery</em>方便地获取页面上的所有<em>标签</em>,并进行进一步的处理和操作。 希望这篇技术博客能帮助您理解如何使用<em>jQuery</em>获取所有的<em>标签</em>。感谢阅读!
由于移动Web采用了jQuery Mobile框架,所以将切换语言放在哪个位置更合理进行了讨论。讨论的过程和多个方案我就不提了,先来看看最终效果: ?.../jquery.mobile-1.4.4.min.css" type="text/css"> ... .comFooter{
.attr(attributeName) $("em").attr("title"); q获取“em”集合中的第一个em 的title值。...var value = $(this).val(); $("p").text(value); }).keyup(); 在这个input 内,每次键盘抬起的获取value 值,并将其渲染在p标签内
情景 还在用 document.getelementById('xxx').value 这种方式来获取H妈妈[HTML]某类标签信息嘛,最近用上jquery的方式,爱不释手。...下面记录了几个取值案例,(会后续补充) 取值示例 1、 jquery获取input的value属性 //by id var inputValue...= $('#input1').val(); //by class var inputValue = $('.input1').val(); 2、jquery获取select当前option的value...再也不用担心我表达不出想要什么了… … 4、修改css样式 $("[name='haha']").css("color","red"); 5、父、子选择器 // 修改 class="hot" 元素的父级标签... 属性 $('.hot').parents('tr').css('color','white'); //修改class="hot" 元素的父级标签下的属性
Expectation Maximization Algorithm EM算法和之前学的都不太一样,EM算法更多的是一种思想,所以后面用几个例子讲解,同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。...所以整个EM算法步骤就很清晰了: EM算法计算步骤: E-step: 对于每一个 ? ,求 ? M-step: ? 这时候就可以使用求导迭代的方法求解了。...其实如果用kmeans聚类的话更加快速,但是这里还是用EM。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似,事实上步骤基本可以用EM框架来替换,但是Kmeans算法是硬分类,说一不二,但是EM算法不太一样,是软分类,百分之几是那个,百分之几是这个。...对应到EM算法也是一样,E步求隐含的z变量,Mstep求解其他参数。
推导EM算法之前,先引用《统计学习方法》中EM算法的例子: 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π,p和q。...EM算法 1.模型说明 考虑一个参数估计问题,现有 ? 共n个训练样本,需有多个参数θ去拟合数据,那么这个log似然函数是: ?...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导,许多跟上面例子的解法推导是相同的,如果已经懂了,可以加速阅读。...值,依次迭代,EM算法就实现了。 选取初始值θ0初始化θ,t=0 Repeat { E步: ? M步: ?...}直到收敛 EM算法的基本思路就已经理清,它计算是含有隐含变量的概率模型参数估计,能使用在一些无监督的聚类方法上。
a 标签的 href 属性值如何修改,下面分享一下使用 javascript 或 jQuery 的实现方法。 ...("myId").setAttribute("href","www.xxx.com"); document.getElementById("myId").href = "www.xxx.com"; jQuery
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。...EM算法的每次迭代分两步完成:E步,求期望(expectation);M步,求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法,简称EM算法。(你看懂了吗?反正我第一次看是一脸懵。...算法,也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤: EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值,这是人为设定的,这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数: Q函数其实就是L(θ),也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用: EM算法常用在非监督学习问题中,即训练数据只有输入没有对应的输出。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization...EM 算法当做最大似然估计的拓展,解决难以给出解析解(模型中存在隐变量)的最大似然估计(MLE)问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤: ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
尝试使用markdown来写一篇blog,啦啦啦 源代码传送门:github 在特殊情况下我们使用jquery.validate.js对用户输入的内容做验证的时候,表单并不是一定包含在form之中...分析官方代码之后,能得知它都是通过element.form找到当前input的form,在从form标签获取validate对象。那只要我们修改为我们指定的容器标签即可。...="xx" AcAc="3" acAc="4" name="xx" /> $("#x").validate(); </script
图片.png 参考: https://www.jianshu.com/p/007bc3416c1d 具体功能代码 1:点击新增按钮,弹出弹框,在弹框里面填写想要添加的信息要素 // 添加标签...setAdd").on("click", function() { layer.open({ type : 2, title : '添加标签...//删除标签 function deleteSignSet(id,fenceId){ if(confirm("确认删除该标签")){ $.ajax({...//更新标签 function updateSignSet(id){ layer.open({ type : 2, title...: '更新标签', area : [ '1000px', '550px' ], fix : false, // � content
/div> $("[name=check]").on("change", function() {
本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...不过没关系,我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含数据(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步)。...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂,但是还有两个问题需要我们思考: 1) EM算法能保证收敛吗? 2) EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?
这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...上面对EM算法的描述还很粗糙,我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 至此,我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。...EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂,但是还有两个问题需要我们思考: 1) EM算法能保证收敛吗? 2) EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?...首先我们来看第一个问题, EM算法的收敛性。要证明EM算法收敛,则我们需要证明我们的对数似然函数的值在迭代的过程中一直在增大。
本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述,并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解,对部分内容作了扩充。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用,典型是求解高斯混合模型,隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在,并且要估计模型的参数,EM算法很多时候是首选算法。...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值,而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数,黄色曲线为构造出的下界函数。...Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.
1、px 1个px相当于一个像素 2、em em是相对的长度单位,既然是相对的长度单位,那么一定有一个参照对象。...em 相对参照对象为父元素的font-size em具有继承的特点,如果em的父元素没有设置font-size,那么它会去找他父元素的父元素,一级级的往上找,知道找到位置 当没有设置font-size时...,浏览器会有一个默认的em设置,一般设置为:1em = 16px 3、rem rem也是相对的长度单位,参照对象为根元素html,参照物固定不变,所以比较好计算。
autocomplete="off"/> 获取startDateText值为*有效时间 另外之前先的*font标签不推荐使用就换成...p标签就可以了
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