<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
时间: 2023-04-28 10:05:51 浏览: 97
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> 这句话是一段 HTML 代码，它主要用来设置网页在移动端浏览器上的显示效果。其中，width=device-width 表示网页宽度与设备屏幕宽度相同，initial-scale=1.0 表示网页初始缩放比例为 1.0。
相关问题
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge" 是什么
以下是关于<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">和<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">的解释：
1. 关于<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">:
```html
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
```
这行代码是用来设置移动设备的视口（viewport）的。视口是移动设备上用来显示网页的区域，这行代码告诉浏览器，让网页的宽度等于设备的宽度，并且初始缩放比例为1.0。这样可以确保网页在移动设备上以正确的宽度和比例显示。
2. 关于<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">:
```html
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
```
这行代码是用来指示Internet Explorer使用最新的渲染引擎来渲染网页。这样可以确保网页在不同版本的IE浏览器中都能以最佳的方式进行渲染。
<meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
这段代码是用于设置网页的字符编码、浏览器兼容性和视口的元信息。
第一行 `<meta charset="UTF-8">` 设置了网页的字符编码为 UTF-8，以支持显示多种语言和字符。
第二行 `<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">` 是用来指定浏览器使用何种版本的渲染模式。在这里，`IE=edge` 表示使用最新版本的 Internet Explorer 渲染引擎。
第三行 `<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">` 是用于控制网页在移动设备上的显示效果。其中，`width=device-width` 表示网页的宽度与设备宽度相等，`initial-scale=1.0` 表示初始缩放级别为 1.0，即不进行缩放。
这些 `<meta>` 元素通常被放置在网页的 `<head>` 标签内，用于提供关于网页的元信息，帮助浏览器正确解析和显示网页内容。
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# 1. YOLO目标检测算法简介
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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal
好的，根据上面的目标函数，我们可以推导出其对应的梯度向量函数，如下所示：
def gradient(x, y, beta):
"""
Compute gradient of the logistic regression loss function
:param beta: model parameter vector
:param x: feature matrix
:param y: label vector
:return: gradient vector
"""
n = x.shape[0]
pred = 1 /
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