La taglia ma cosa corrisponde

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Un grafico a torta mostra come un importo totale sia suddiviso tra i livelli di una variabile categorica come un cerchio diviso in fette radiali. Ogni valore categoriale corrisponde a una singola fetta del cerchio e la dimensione di ogni fetta (sia in termini di area che di lunghezza dell’arco) indica la proporzione dell’intero livello di categoria.

Il grafico a torta qui sopra rappresenta la distribuzione dei voti per un’elezione fittizia in una piccola città. Possiamo vedere che Reyes, rappresentato dalla prima fetta blu, ha poco meno della metà dei voti. Chu (giallo) è secondo, con circa un terzo dei voti, mentre Williams (viola) è ultimo, con circa un quinto dei voti. Le annotazioni in alto a destra ci danno un giudizio più preciso sulle proporzioni, ma il grafico a torta racconta la storia generale della distribuzione dei voti.

I grafici a torta hanno un caso d’uso piuttosto ristretto che è racchiuso particolarmente bene nella sua definizione. Per utilizzare un grafico a torta, è necessario disporre di una sorta di quantità intera suddivisa in un certo numero di parti distinte. L’obiettivo principale di un grafico a torta dovrebbe essere quello di confrontare il contributo di ciascun gruppo all’intero, invece di confrontare i gruppi tra loro. Se i punti precedenti non sono soddisfatti, il grafico a torta non è appropriato e si dovrebbe utilizzare un altro tipo di grafico.

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Per dare un contesto, voglio ottenere nel CSS la dimensione in em delle parti del font (sopra l’altezza del maiuscolo e sotto la linea di base) che conosco dalle sue metriche OS/2. L’unità em è relativa alla dimensione del carattere data e le metriche OS/2 sono relative al quadrato em.

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Quindi, se ho capito bene questi riferimenti, il valore specificato in font-size dovrebbe essere usato per generare l’intero quadrato em del font e dovremmo essere in grado di calcolare la dimensione di una parte del font dalle dimensioni e dalle metriche del font.

Il quadrato em generato è più grande di font-size (testato sulle ultime versioni di Chrome, Firefox e Safari per Mac). All’inizio ho pensato che il browser avesse un’altra definizione di em square e che rendesse una parte della lettera uguale alla dimensione del carattere, ma non ho trovato nessuna metrica di OS/2 (con o senza ascendente, discendente, spazi vuoti…) che corrispondesse a questa.

Si può anche vedere questo CodePen. Si noti che uso line-height: 1; per evidenziare la dimensione prevista, ma il mio problema riguarda la dimensione del carattere (l'”inchiostro reso”) e non la line-height (la “casella di collisione”). Questo è un aspetto che devo precisare perché sono già stato frainteso diverse volte.

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Sommario: Quando acquistano articoli di abbigliamento su siti globali, gli utenti si preoccupano delle taglie. Alleviate le loro preoccupazioni fornendo le taglie locali corrispondenti, tabelle di taglie complete e misure supplementari.

In una recente ricerca sugli utenti, una delle maggiori preoccupazioni espresse dagli acquirenti internazionali che utilizzano siti di e-commerce globali è stata quella di sapere se la taglia di un articolo di abbigliamento potesse andare bene per loro. I partecipanti allo studio erano particolarmente preoccupati per le taglie quando sapevano che i resi internazionali sarebbero stati difficili o impossibili.In una recente ricerca sugli utenti, una delle maggiori preoccupazioni che abbiamo sentito dagli acquirenti internazionali che utilizzano siti di ecommerce globali è stata quella di sapere se la taglia di un articolo di abbigliamento sarebbe stata adatta a loro. I partecipanti allo studio erano particolarmente preoccupati per le taglie quando sapevano che i resi internazionali sarebbero stati difficili o impossibili.

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Abbiamo osservato che molti acquirenti esitano nella scelta delle taglie sui siti di vendita al dettaglio internazionali. Alcuni di loro hanno dovuto rivolgersi ad altri siti e community per ottenere informazioni complete sulle taglie, mentre altri hanno semplicemente abbandonato il sito, non sapendo cosa acquistare.

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AbstractMostriamo analiticamente che l’addestramento di una rete neurale mediante mutazione stocastica condizionata o neuroevoluzione dei suoi pesi è equivalente, nel limite di piccole mutazioni, alla discesa del gradiente sulla funzione di perdita in presenza di rumore bianco gaussiano. In media su realizzazioni indipendenti del processo di apprendimento, la neuroevoluzione è equivalente alla discesa del gradiente sulla funzione di perdita. Utilizziamo una simulazione numerica per dimostrare che questa corrispondenza può essere osservata per mutazioni finite, per reti neurali superficiali e profonde. I nostri risultati forniscono un collegamento tra due famiglie di metodi di addestramento delle reti neurali che di solito sono considerate fondamentalmente diverse.

Nella sezione “Illustrazione numerica della corrispondenza neuroevoluzione-gradient descent” illustriamo numericamente la corrispondenza qui descritta e mostriamo che essa può essere osservata numericamente per mutazioni nonvanishing e passi di integrazione finiti. Nella sezione “Metodi” illustriamo in dettaglio la derivazione della corrispondenza.DiscussioneIllustrazione numerica della corrispondenza neuroevoluzione-gradiente discendenteIn questa sezione dimostriamo numericamente la corrispondenza neuroevoluzione-gradiente discendente. Consideriamo reti neurali a singolo strato per i casi di β infinito e finito, e una rete profonda per il caso di β infinito.Rete superficiale, β = ∞

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