L0范数

2024字节跳动校招面试真题汇总及其解答（一）

【算法题】重排链表给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换
这就是编程·2023-09-11 04:05

Leetcode143. 重排链表

力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→
魑魅魍魉114·2023-09-11 03:39

Day12 20201023 木桦的ScalersT_alk第六轮新概念朗读持续力训练

练习材料：《新概念英语第二册》Lesson12Goodbyeandgoodluck任务配置：L0+L4知识笔记：1.朗读(L0)Lesson12GoodbyeandgoodluckOurneighbor
木桦桦·2023-09-09 23:06

深入实现 MyBatis 底层机制的任务阶段 6-实现任务阶段 6- 在 WyxConfiguration, 读取 XxxMapper.xml，能够创建 MappperBean 对象

为了简化和规范数据库操作，我们通常使用对象关系映射（ORM）框架。ORM框架允许我们将数据库表映射到Java对象，并提供了一种便捷的方式来执行数据库操作。
尘觉·2023-09-09 16:50

数据库 设计规范数据库设计样例

目录5数据库5.1数据库命名规范5.2数据库字段命名5.2.1字段命名规范5.2.2命名规范5.2.3待优化命名示例5.2.4字段类型规范5.2.5数据库中每个字段的规范描述5.3表设计5.4参考设计5.4.1应用场景5.4.2需求分析5.4.3设计思路5.4.4表结构设计5.4.5缓存策略Q1冗余设计和一致性问题Q2为什么设计外键总结参考5数据库5.1数据库命名规范采用26个英文字母(区分大小写
创不了浩·2023-09-09 01:54

第九章——规范数据库设计

第九章——规范数据库设计9.1为什么需要设计数据库？
张怼怼√·2023-09-08 16:07

论文笔记_21范数:Efficient and Robust Feature Selection via Joint 2,1-Norms Minimization

本文提出一种新的鲁棒特征选择方法，这一方法核心在于在损失函数核正则化项中联合使用21范数。
Lr_AI·2023-09-08 01:27

机器学习笔记之最优化理论与方法(九)无约束优化问题——常用求解方法(下)

经典牛顿法的缺陷与拟牛顿法思想经典牛顿法缺陷与修正牛顿法拟牛顿法与矩阵Bk+1\mathcalB_{k+1}Bk+1的选择拟牛顿法之DFP\text{DFP}DFP方法DFP\text{DFP}DFP迭代公式的推导过程小插曲：DFP\text{DFP}DFP方法与最小范数方法拟牛顿法之
静静的喝酒·2023-09-07 22:04

线性代数的学习和整理21，向量的模，矩阵的模，矩阵的模和行列式比较(未完成)

1模的定义模，又称为范数。范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函分析及相关的数学领域，范数是一个函数，是矢量空间内的所有矢量赋予非零的正长度或大小。半范数可以为非零的矢量赋予零长度。
奔跑的犀牛先生·2023-09-07 08:51

matlab 计算矩阵的条件数

一个方阵的2-范数条件数定义为
点云侠·2023-09-07 03:26

L1和L2正则

参考资料：L1和L2详解(范数、损失函数、正则化)-知乎(zhihu.com)l1正则与l2正则的特点是什么，各有什么优势？-知乎(zhi
小小白2333·2023-09-06 20:06

Day02 20201013 木桦的ScalersT_alk第六轮新概念朗读持续力训练

任务配置：L0+L4知识笔记：1.朗读(L0)ItwasSunday.InevergetupearlyonSundays.Isometimesstayinbeduntillunchtime.LastSundayIgotupverylate.Ilookedoutofthewindow.Itwasdarkoutside
木桦桦·2023-09-06 20:42

进销存仓库管理系统：规范数据、流程与管理

库存管理是仓储管理的重要组成部分，但营运过程中更多重视货品售出和采购，忽视货品存货对整体营运效果的影响。传统仓储通过人力经验与感觉对整个仓库库存管理，缺乏科学规范的库存管理方法，库存管理方面存在着整体的订单配货流程效率低、布局散乱、货品存放无规则、出入库管理无序等诸多问题，严重影响了门店盈利能力的提升。科学管理库存，有利于仓储整体营运和管理水平的进步，该如何结合进销存仓库管理系统，推动仓储整体库存
亿发软件YiFaRJ·2023-09-06 19:58

如何校验 MySQL&Oracle 时间字段合规性？

背景信息在数据迁移或者数据库低版本升级到高版本过程中，经常会遇到一些由于低版本数据库参数设置过于宽松，导致插入的时间数据不符合规范的情况而触发报错，每次报错再发现处理起来较为麻烦，是否有提前发现这类不规范数据的方法
·2023-09-06 11:20

【第49篇】Swin Transformer V2：扩展容量和分辨率

提出了三种主要技术：1）残差后范数方法结合余弦注意提高训练
静静AI学堂·2023-09-06 02:02

数据挖掘学习笔记：余弦相似性

令x，y是两个待比较的向量，使用余弦度量作为相似性函数：其中，是向量的欧几里得范数，定义为，从概念上讲，就是向量x的长度。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。
code_carrot·2023-09-05 19:22

Swift - LeetCode - 重排链表

题目重排链表问题:给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…进阶:你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。
依赖糊涂·2023-09-04 21:00

深度学习从入门到精通——生成对抗网络原理

FGAN---深度理解GAN理论观点推导JSDiv不是最佳的DivLSGAN最小二乘法GANWGAN解决问题EM距离WGANWGAN的判别器的目标表达式：限制方法对判别器增加条件SNGAN出现问题思路频谱范数奇异值分解奇异值定义奇异值分解定理频谱范数正则化
小陈phd·2023-09-03 21:00

什么是 Web 应用程序安全测试？

了解Web应用程序安全测试的基础知识Web应用程序安全从根本上讲是实施保护措施以防范数字平台受到的威胁
网络研究院·2023-09-03 06:16

三维空间刚体运动4-5：四元数多点离散数值解插值方法：Sping

(γ,t)\kappa(\gamma,t)κ(γ,t)在H1H_{1}H1上的离散数值解——Sping1.1离散版解决方案1.2梯度下降法求解1.3Sping算法步骤2.优化策略——计算Sping插值范数的替代方法及算法扩展
shao918516·2023-09-03 01:25

2022-03-17

乐山师范数字媒体米西米西奇变偶不变符号看象限有序列表第一项有序列表第二项标题*举头望明月嘤嘤嘤引用段落代码块
咸鱼子777·2023-09-02 08:01

硬阈值 & 软阈值

可视化解释）这是一张很经典地表述软阈值和硬阈值区别的图，其中软阈值是蓝色的线，他没有突变；硬阈值是红色的虚线，在±a的时候会有一个突变2二者的作用2.1硬阈值硬阈值可以解决如下优化问题：其中表示是向量X的零范数
UQI-LIUWJ·2023-09-01 09:12

2020-01-01 关于深度优先搜索算法正确性的论证

深度优先搜索示意图如下：rootl0,r0l1l2l3;r1r2其中root两个儿子节点l0,r0,l0三个儿子节点l1,l2,l3;r0有2个儿子节点r1,r2上图树结构搜索顺序为root->l0->
MathPhilosophy·2023-09-01 02:15

学习笔记

zhuanlan.zhihu.com/p/72516633https://zhuanlan.zhihu.com/p/108920087https://zhuanlan.zhihu.com/p/82199561范数
星夜兼程工作笔记·2023-09-01 02:15

（二）范数与距离

本文主要内容如下：1.范数的定义2.常见的范数举例3.范数的等价4.距离与度量空间的定义1.范数的定义定义1-1：设EEE为向量空间，R\mathbb{R}R为实数域。
Albert M·2023-08-31 16:43

（三）方阵的谱半径

本文主要内容如下：1.方阵的谱与谱半径2.矩阵范数与谱半径的关系1.方阵的谱与谱半径定义对于A∈Rn×n\boldA\in\mathbb{R}^{n\timesn}A∈Rn×n，将其全体特征值构成的集合称作
Albert M·2023-08-31 16:42

深度学习中的正则化(一)、参数范数惩罚

参考深度学习中的正则化-云+社区-腾讯云一、正则化没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时，性能会更好。至此我们具体讨论修改学习算法的方法，只有通过增加或减少学习算法可选假设空间的函数来增加或减少模型的容量。所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是
Wanderer001·2023-08-31 11:14

matlab focuss算法,惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析

《惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《惩罚参数及p范数对FOCUSS算法影响的仿真分析(2页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
倦与暮·2023-08-31 11:44

参数估计之L1-范数正则化

b站上有关优化理论的讲解，适合优化入门，会讲很多例子，并做几何解释，全程听下来压力不大。视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1jz411q7Uo，主讲老师天津大学电气自动化与信息工程学院杨挺教授（官网个人主页http://seea.tju.edu.cn/info/1016/1526.htm）。有人整理了这个老师讲课PPThttps://mp.weixin.qq
_就是玩儿_·2023-08-31 11:43

正则化和范数

目录预备知识L0范数L1正则化L2正则化为什么参数越小越好预备知识在深度学习中，模型的参数优化可以看做最大后验估计，损失函数即为似然函数。所谓正则化，可以视为给予了模型参数估计的一个先验知识。
NeverMoreH·2023-08-31 11:42

[机器学习必知必会]正则化和范数

写在前头本文格式略微有些乱码，为不妨碍阅读，可以查看我在头条上写的原文：https://www.toutiao.com/i6650364324176986637/正则化综述机器学习中经常会在损失函数中加入正则项，称之为正则化（Regularize）。目的：防止模型过拟合原理：在损失函数上加上某些规则（限制），缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性例子：以最简单的线性模型为例线性回归模型我们在统计
TOMOCAT·2023-08-31 11:41

【混合时变参数系统参数估计算法】使用范数总和正则化和期望最大化的混合时变参数系统参数估计算法（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：本文解决了具有eXogenous输入（SARX）的开关仿射自回归模型的参数识别问题。该系统包括依赖于离散时变参数的连续域状态。此类系统的识别通常会导致非凸问题，这些问题可以作为混合整数程序来解决。然而，在
长安程序猿·2023-08-31 10:40

【混合时变参数系统参数估计算法】使用范数总和正则化和期望最大化的混合时变参数系统参数估计算法（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：本文解决了具有eXogenous输入（SARX）的开关仿射自回归模型的参数识别问题。该系统包括依赖于离散时变参数的连续域状态。此类系统的识别通常会导致非凸问题，这些问题可以作为混合整数程序来解决。然而，在
程序猿鑫·2023-08-30 20:01

认识无人驾驶的L0~L5

现在大众对无人驾驶已经不再陌生，许多车企也在推出无人驾驶的车型。无人驾驶不再只是一个概念，也许在未来三年，无人驾驶就能走向路用、量产。很多人可能只是知道无人驾驶，对它会怎么改变我们的行车生活还不清楚。其实，无人驾驶的概念不是最近几年才提出的，追溯这个概念最早是在20世纪70年代。随着导航定位、路径规划、环境感知等技术对无人驾驶的不断优化，相信无人驾驶的技术会带给我们不一样的行车体验，今天就来浅谈一
嫣然一笑知谁意·2023-08-30 16:43

算法面试-深度学习面试题整理（2024.8.29开始，每天下午持续更新....）

余弦距离：其中，A和B是要比较的两个向量，⋅表示向量的点积（内积），∥A∥和∥B∥分别表示向量A和B的欧几里德范数（也称为L2范数）。余弦距离的值范围在[0,2]，取值越小表示两个向量越相似，取值
完美屁桃·2023-08-30 09:12

LA@向量运算@内积@向量正交

文章目录内积符号说明向量内积性质对称性线性性正定性推论:柯西-布尼亚科夫斯基-施瓦茨公式(柯西不等式)解系几何向量的数量积和线性代数向量内积n维向量的长度(范数)向量长度的性质单位向量单位化向量夹角向量正交标准正交正交向量组正交向量组线性无关记号补充
xuchaoxin1375·2023-08-30 06:18

最优化：建模、算法与理论（基础知识

算法与理论目前在学习最优化：建模、算法与理论这本书，来此记录一下，顺便做一些笔记，在其中我也会加一些自己的理解，尽量写的不会那么的条条框框（当然最基础的还是要有）全文28365字，累死了第二章基础知识2.1范数
平平平安喔·2023-08-30 04:03

燕玲的Scalers Talk第五轮新概念朗读持续力训练Day31 20191118

任务配置：L0+L4知识笔记：原文：L0:全文音标——ˈlɛsn39æmaɪɔːlraɪt?
少女玲奈酱·2023-08-29 22:40

Eigen

、normalized的区别【C++】Eigen中norm、normalize、normalized的区别_c++normalize_Amelie_xiao的博客-CSDN博客norm()返回向量的二范数
星星的月亮叫太阳·2023-08-29 05:57

L0,L1,L2范数（双竖线，有下标）

概念：”范数是具有“长度”概念的函数。在向量空间内，为所有的向量的赋予非零的增长度或者大小。不同的范数，所求的向量的长度或者大小是不同的。
玖玖玖 柒染·2023-08-28 20:01

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox
然哥依旧·2023-08-28 11:18

数仓--------简单了解

python等编程语言，是一位爱分享的博主，有兴趣的小可爱可以来互讨个人主页::小小页面gitee页面:秦大大一个爱分享的小博主欢迎小可爱们前来借鉴数仓**作者前言**什么是数仓数仓分层数仓类型数仓规范数据走向什么是数仓数仓
老秦包你会·2023-08-28 08:38

亚仪的ScalersTalk第五轮新概念朗读持续力训练Day 5 20191016

练习材料:新概念英语第二册Lessonfive,nowrongnumbers.难度配置L0感悟:早点睡觉才能早点起床做任务今天忙成狗，下班已经22点了，摊在沙发上半小时，洗澡啥的搞完就23点了。
向阳木_e545·2023-08-28 02:47

一个F范数对矩阵求导例子

==PART1==1.问题如何求下列表达式中的未知参数W？求偏导？min⁡f(W)=min⁡w∥(XW∘D˘)B∥F2(0)\minf(W)=\min_w\|(XW\circ\breve{D})B\|_F^2\tag{0}minf(W)=wmin∥(XW∘D˘)B∥F2(0)其中只有W是未知参数\textcolor{red}{只有W是未知参数}只有W是未知参数，且X∈Rn×m,W∈Rm×c,D˘∈
lgl123ok·2023-08-27 03:46

线性代数基础

本文目录1.线性代数的意义2.基本概念3.Pytorch中的运算3.1标量3.2向量3.3长度、维度和形状3.4矩阵3.5张量3.6降维3.7点积3.8矩阵-矩阵乘法3.9范数1.线性代数的意义线性代数提供了
梦码城·2023-08-26 16:15

【机器学习】基础之线性代数(超详细总结)

文章目录标量、向量、矩阵和张量矩阵转置矩阵加法矩阵和向量相乘逆矩阵和单位矩阵线性相关和生成子空间范数线性空间特殊矩阵和向量特征向量和特征值奇异值分解线性代数应用之主成分分析(PCA)\rm(PCA)(PCA
Articoder·2023-08-26 16:14

【深度学习】数学基础——线代

目录0、基础1、基本运算和基本概念2、范数3、向量基概念及运算4、行列式及特殊矩阵5、奇异值分解（SVD）6、基向量及线性相关性等7、线性变换8、特征方程与相似矩阵9、其他资料0、基础标量：0维数据，如常数
阳一子·2023-08-26 16:14

算法设计与智能计算 || 2.经典计算工具 | 2.2 迭代赋权最小二乘算法（IRLS）

迭代赋权最小二乘算法（IRLS）文章目录迭代赋权最小二乘算法（IRLS）1.线性方程组求解问题2.加权2范数目标函数3.迭代赋权最小二乘算法4.案例4.1LpL_pL
Mr_LeeCZ·2023-08-26 10:56

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化/LassoL1正则化将系数的1范数作为惩罚项加到损失函数上,由于正则项非零,这就迫使那些弱的特征所对应的系数变成0。因此L1正则化往往会使学到的模型很稀疏(系数经常为0),这个特性
顾子豪·2023-08-25 16:57

【自适应稀疏度量方法和RQAM】疏度测量、RQAM特征、AWSPT和基于AWSPT的稀疏度测量研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述这是一份关于一些经典和新的稀疏度量方法（包括峰度、基尼指数、负熵、Lp/Lq范数、p-q均值、GI2、GI3、广义基尼指数、Box-cox
长安程序猿·2023-08-25 15:10
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