em - 우수한 라이브러리

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마침내 반응 형 디자인을 배우고 있으며 측정 방법 및 백분율 단위에 대한 모범 사례를 알아야합니다. 본문의 font-size을 10px으로 설정하면 모든 글꼴 크기를 선언하는 줄에 문제가 발생합니까 (1em = 10px, 2.5em = 25px 등)? 또한 정확한 시간은 em 단위 대 v 백분율입니까? 주로 인쇄술을위한 단위이고, 그 다음에 크기, 여백,

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px에 설정된 선 높이가 부모의 font-size의 영향을받는 이유는 무엇입니까?

나는이 예제를 만들었습니다 : http://codepen.io/tomsoderlund/pen/JYJpPR. 내가 사용하는 부모 (.canvas)에 font-size (= 크기 1 개 EM의) 설정 해요 : $('.canvas').css('font-size', emSize + 'px'); 은 모두 font-size 및 line-height은 PX에서 설정

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통화 기능은

class PathController { constructor(){ } getMainPage(){ alert("getMainPage"); } setPushState(){ alert("setPushState"); } } class MainMenu extends PathContr

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CSS 중단 점 및 em 단위

em 단위를 미디어 쿼리와 함께 사용하려고했을 때 장치가 브라우저의 기본 글꼴 크기를 기반으로하고 html 루트가 아닌 것으로 나타났습니다. 브레이크 포인트가 min-width: 20em 일 때 요소 너비에 대해 20em을 설정할 때 이상하게 작동합니다. 요소의 20em은 html font-size을 기반으로하고 미디어 쿼리는 기본 브라우저 글꼴 크기를 기

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em 단위를 사용하여 div 스크롤 및 높이를 정확하게 측정하는 방법은 더 어렵습니다.

모바일 웹 사이트에 대한 채팅이 있으며 채팅 거품 크기로는 em 단위를 사용하고 있습니다. 그렇기 때문에 요소는 항상 원형이 아닌 것처럼 보입니다 (예 : 510.673). 정확한 크기를 알아야 특정 단추를 표시 할시기를 알 수 있으며 언제 대화에서 이전 채팅 메시지를로드 할 수 있습니까? 사업부의 상단에 도달하면 여기 <div class="chat-win

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em 글꼴 크기의 부트 스트랩 3의 새스 버전이 있습니까?

구형 브라우저와의 호환성을 위해 부트 스트랩 3을 계속 사용하고 싶습니다. 그러나 나는 모든 폰트 크기를 가지고 있어야합니다. px 대신에 em 글꼴 크기로 sass 버전을 본 사람이 있습니까?

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왜 렘 높이

것은 내 데모 비디오를 참조하시기 바랍니다 Chrome 기기 에뮬레이션 (모바일 기기)로 확장된다https://youtu.be/8BQ_UgMGK2E rem 구성 요소에 대한 큰 것을 나는 확신하고 em 하위 구성 요소에 대한 것 같지만 내 height:5rem은 루트 이외의 다른 항목에 해당합니다. font-size:16px 왜 devic인지 알 수 없습니

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브라우저 크기에 상관없이 디자인 유체 웹 사이트를위한 html/css 원칙을 배우기위한 자료?

지금까지 대부분 고정 픽셀 크기를 사용했습니다. 현저하게 다른 크기의 플랫폼의 경우 브라우저/플랫폼의 다양한 크기를 감지하고 CSS의 모든 크기를 변경하는 @media를 넣을 것입니다. 특히 게으르다면 1024 * 768에서 작동하는 하나의 고정 픽셀 디자인을 만들고 더 큰 브라우저 마진을위한 모든 추가 공간을 만들 것입니다. 그러나 마지막으로 브라우저 크

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차이점 1em 및 em (1)?

그 점은 1 em = 16 px입니다. 하지만 em()을 16px로 코딩하는 법. 내 독서에 따라, 엠 (가치, 글꼴 크기). 글꼴 크기가 이것과 어떻게 관련이 있습니까? 누구든지 em() 함수를 올바르게 이해할 수 있습니까?

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EM 알고리즘을 사용하여 하나의 데이터 세트를 통해 DBSCAN의 매개 변수 (eps, minpts)를 결정하는 방법은 무엇입니까?

최근 공용 데이터 세트를 통해 DBSCAN 클러스터링을 사용합니다. 그러나 매개 변수 Eps와 minpts는 매우 민감하기 때문에 전체 데이터 세트에서 좋은 성능을 가진 좋은 매개 변수 값을 얻는 것이 매우 어렵습니다. DBSCAN의 매개 변수를 조정할 때 지나치게 적합하다고 보입니다. EM 알고리즘을 사용하여 GMM 모델의 매개 변수를 조정할 수 있다는