概述所谓字体：即文字的形体结构，根据外观字体分不同的类别：衬线字体Serif、无衬线字体sans-serif和等宽字体monospace。每一个类别的字体又可以分成不同的字体族font family，而字体族又可以包含不同的字型font face。CSS的字体属性描述了一类字体的大小和外观。比如使用上面字体族，多大字号，粗体还是斜体等。文本与字体的区别文本就是一组字符，比如一个段落、一个标题，文本
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2024-06-14 14:24:15
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示意如下： 实际工作中，会发现事情没这么简单。除了图示之外，还有一个Max Advance。
原创
2021-08-06 14:06:15
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示意如下： 实际工作中，会发现事情没这么简单。除了图示之外，还有一个Max Advance。
原创
2022-02-09 10:38:13
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字体结构的Baseline/Leading/Ascent/Descent的图示 示意如下： 实际工作中，会发现事情没这么简单。除了图示之外： Max Advanceadvance 是字符串基线上最左边的点到最右边的点之间的距离。string 的 advance 不一定是它所有字符的 advance
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2023-05-17 13:07:24
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Welcome To My Blog 梯度下降(gradient descent)也叫最速下降(steepest desc
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2023-01-18 10:24:25
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https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80252012 我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batch gradient descent和stochastic gradient d
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2018-06-07 18:38:00
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转自:here 注意下面说的全局最优是特殊的情况，一般还是梯度下降的方法还是很容易变成局部最优。 梯度下降（GD）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法，随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路，下面从公式的角度对两者进行分析。 下面的h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，thet
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2017-03-28 17:39:00
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批量梯度下降是一种对参数的update进行累积，然后批量更新的一种方式。用于在已知整个训练集时的一种训练方式，但对于大规模数据并不合适。 随机梯度下降是一种对参数随着样本训练，一个一个的及时update的方式。常用于大规模训练集，当往往容易收敛到局部最优解。 详细参见：Andrew Ng 的M...
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2013-11-11 17:36:00
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©作者 | 黄秋实单位 | 香港中文大学（深圳）研究方向 | 智能电网梯度下降是一种简单且常用的优化方法，它可以被用来求解很多可导的凸优化问题（如逻辑回归，线性回归等）。同时，梯度下降在非凸优化问题的求解中也占有一席之地。我们常听到神经网络（neural network），也常常使用梯度下降及其变种（如随机梯度下降，Adam 等）来最小化经验误差（empirical loss）。不妨设可导的目标函
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2024-04-13 13:05:38
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1 Introduction1.1 机器学习的定义Arthur Samuel 将其描述为：the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programme. 另一种更为现代化的定义是：A computer program is said to learn from exp
http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972 版权声明：
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2016-09-04 16:00:00
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# 学习如何实现 Android TextView 的 Descent 属性
在 Android 开发中，`TextView` 组件是最常用的文本显示控件之一。了解如何调整 `TextView` 的显示属性可以帮助你更好地美化你的应用。在这篇文章中，我们将学习如何实现 `TextView` 的 descent 属性，让你的文本显示更加优雅。接下来，我们将逐步开展，并为每个步骤提供代码示例。
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2024-08-17 08:01:28
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梯度下降 线性模型 $\hat{y}=x*w$来拟合学习时间$x$与考试分数$y$ \[ loss=(\hat{y}-y)^2=(x*w-y)^2\to cost=\frac1N\sum^N_{n=1}(\hat{y_n}-y_n)^2 \] 由图可知损失函数在$w=2.0$时，取得最小值。记损失函 ...
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2021-10-08 19:41:00
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Logistic Regression and Gradient DescentLogistic regression is an excellent tool to know for classification problems. Classification problems are prob...
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2015-05-02 13:06:00
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1 逻辑回归 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法，以在二分类问题中，我们的目标就是习得一个分类器，它以图片的特征向量作为输入，然后预测输出结果 y 为 1 还是 0。 逻辑回归的公式定义如下： 损失函数： 代价函数： 1.1逻辑回归模型 对于二元分类问题来讲 ...
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2021-07-23 17:13:00
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。1. 梯度 在微积分里面，对多元函数的参数求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(f/x, f/y)T,简称gra
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2017-05-13 16:08:50
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http://acm.csu.edu.cn/csuoj/problemset/problem?pid=1968 题意：对于任一种N的排列A，定义它的E值为序列中满足A[i]>A[i+1]的数的个数。给定N和K(K<=N<=1000)，问N的排列中E值为K的个数。 思路： 这道题目和杭电的3664非常
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2017-07-24 08:32:00
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写， 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
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2021-05-20 20:02:16
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