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    移动端适配大法

    前端代码的编写永远逃不过“兼容”二词,从前PC时代,因为IE的傲娇,导致程序猿们一直在兼容IE的道路上挣扎,如今移动设备的普及,仿佛让我们看到了希望,仿佛马上就要摆脱IE了,可是!一波还未平息,一波又来侵袭~移动端确实不用考虑IE了,各种CSS新特性也用的爽到飞起,但一座大山压了过来,那就是分辨率的适配,移动端由于展示区域比较小,因此对于页面在不同分辨率手机上的展示细节也要求更加严格,这时像PC端有些固定宽高的布局方式显然不适应,我们被要求对于不同大小手机页面能自适应,真是非常有(tong)趣(ku)呢~ 话不多说,下面就总结了一些移动端常用的适配手法:

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    LASSO回归姊妹篇:R语言实现岭回归分析

    前面的教程中,我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法,LASSO回归(见临床研究新风向,巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型)。作为正则化方法的一种,除了LASSO,还有另外一种模型值得我们学习和关注,那就是岭回归(ridge regression)。今天,我们将简要介绍什么是岭回归,它能做什么和不能做什么。在岭回归中,范数项是所有系数的平方和,称为L2-Norm。在回归模型中,我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加,回归系数β减小,趋于0,但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度,但由于它不能使任何变量的系数等于零,很难满足减少变量个数的要求,因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题,我们可以使用之前提到的LASSO回归。

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