L0范数第5页

微机原理实验实验一简单I/O口扩展 8 位 I/O 扩展

编写程序，读取74LS244缓冲输入接口所连接的K7~K0开关数据，写入到74LS273锁存输出接口，控制L7~L0八个发

神思love·2023-11-25 16:48

哨兵1号回波数据（L0级）包格式解析与成像参数提取

坑爹的格式，具体有多坑往下看就知道了。matlab代码在文末。先上首字母缩写：再来回波数据包的格式图1.数据包格式众所周知，解包的第一步是找帧头和帧长，找到第4~5字节，帧长码为“0x3761”，转十进制为14777，然而实际第一帧整帧的长度是14184。。。你要是加6我还能理解，加7是什么鬼。。。然后发现数据没有对齐，可怕的事情来了，每帧的长度都不一样。。。帧头还这么短，所幸在第16~19字节找

lightninghenry·2023-11-25 13:32

华为云测试计划CodeArts TestPlan常见问答汇总

答：L0级最基本的功能验证，用例不宜过多，各模块尽量保证在10-20个，占比5%左右。L1级基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左

华为云PaaS服务小智·2023-11-24 15:53

自动驾驶术语汇总

General_G·2023-11-24 14:38

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day5620181202

1.练习材料：新概念第二册lesson562.任务配置：L0+L3+L4001任务L0朗读已发QQ群002L3复述已发QQ群3.知识配置001enterfor参加L4总结复盘0130遍的朗读完成，读的时候气息不够

徐少爷·2023-11-24 08:55

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

【Course 2 改善深度神经网络】Week 1 深度学习的实用层面

Variance3.RegularizationReducesOverfitting3.1L1、L2Regularization3.1.1Priorknowledge：L1NormandL2Norm（L1、L2范数

YraYnofear·2023-11-23 19:06

2022-11-30

1、家族遗传性：有研究发现，帕金森病在一些家族中呈聚集倾向，约l0%帕金森病患者有家族史，呈不完全外显的常染色体显性遗传。在帕金森病患者的家族中往往可以找到一个或一个以上的亲属也患有帕金森病。

渐冻症科普·2023-11-23 17:59

2023.11.22 数据仓库2-维度建模

目录1.数仓建设方案2.数仓结构图,项目架构图2.1项目架构图2.2数仓结构图3.建模设计4.维度建模什么是事实表:什么是维度表:数据发展模式y以及对应的模型5.数仓建设规范数据库划分规范表命名规范表字段类型规范

白白的wj·2023-11-23 16:14

Day30 20201110 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)Lesson30Footballorpolo?

木桦桦·2023-11-23 04:14

【代数学习题4.2】从零理解范数与迹 —— 求数域元素的范数与迹

从零理解范数与迹——求数域元素的范数与迹写在最前面题目解答2.范数NNN思路求解过程python求解3.数域KKK的范数NKN_KNK思路求解过程Python求解分析解题步骤4.迹TTT求解过程共轭元素计算迹

是Yu欸·2023-11-22 23:19

【代数学习题4.1】从零理解范数与迹 —— 求极小多项式

从零理解范数与迹——求极小多项式写在前面概念解释题目解答1.极小多项式极小多项式的求法1.对α\alphaα的极小多项式python求解2.对α+1\alpha+1α+1的极小多项式python找到多项式

是Yu欸·2023-11-22 23:49

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

权重衰退-沐

目录使用均方范数作为硬性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量通常不限制偏移b（限不限制都差不多）小的值意味着更强的正则项演示对最优解的影响参数更新法则总结权重衰退通过

SupremeNO.1·2023-11-22 15:58

【机器学习】036_权重衰退

一、范数·定义：向量的范数表示一个向量有多大（分量的大小）L1范数：·即向量元素绝对值之和，用符号‖v‖1表示。·公式：L2范数：·即向量的模，向量各元素绝对值的平方之和再开根号，用符号‖v‖2表示。

Cyan.__·2023-11-22 15:24

SVM

ProfileFullName:SupportVectorMachinevsLogisticRegressionLogisticRegressionLogistic回归的决策边界可以使得向量的范数尽可能小

0xFFFFFG·2023-11-22 13:32

范式，ground truth

文章目录00什么是范式（paradigm）01什么是范数（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐

double_yellow·2023-11-22 10:42

Day23 20201103 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》Lesson23Anewhouse任务配置：L0+L4知识笔记：1.朗读(L0)Lesson23AnewhouseIhadaletterfrommysisteryesterday.ShelivesinNigeria.Inherletter

木桦桦·2023-11-21 18:09

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day13020190307

1.练习材料：新概念第三册lesson342.任务配置：L0+L3+L4001任务L0朗读已发QQ群002L3复述已发QQ群3.知识配置001labyrinthn.迷宫mustyadj.陈腐的，发霉的rarityn

徐少爷·2023-11-21 14:33

Universal adversarial perturbations

作者提出了一种寻找通用对抗扰动的算法图一，多个图片赋一个扰动具有对抗性通用对抗扰动目标是，X代表的是某个图片子集对于扰动的约束条件：1.扰动的范数小于某个小数。

OdayCollector·2023-11-21 06:51

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

李沐深度学习-04.03权重衰减

1.解释范数范数分很多种，但是目前深度学习中常用到的就是L1范数和L2范数L1范数：即为几何意义就是所有元素绝对值之和，在停车场问题中，即为从初始点到终点的最短距离。一般用在提高模型的稀疏性。

忆萧·2023-11-21 04:40

【知识】可实操使用的数仓建设规范指南

大数据封面.png目录：一、数据模型架构原则数仓分层原则主题域划分原则数据模型设计原则二、数仓公共开发规范层次调用规范数据类型规范数据冗余规范NULL字段处理规范指标口径规范数据表处理规范表的生命周期管理三

笔名辉哥·2023-11-20 14:27

矩阵的模和内积

模和内积向量设存在一个向量X={x1,x2,x3…xn}TX=\{x_1,x_2,x_3\dotsx_n\}^TX={x1,x2,x3…xn}TP范数∣∣X∣∣P=∑i=1n∣xi∣pp||X||_P=

Gowi_fly·2023-11-19 15:22

[nlp] grad norm先降后升再降

gradnorm先降后升再降正常嘛在深度学习中，梯度的范数通常被用来衡量模型参数的更新程度，也就是模型的学习进度。在训练初期，由于模型参数的初始值比较随机，梯度的范数可能会比较大，这是正常现象。

心心喵·2023-11-16 15:48

数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

正则化与L1范数正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过拟合的问题，这里笔者就不再展开来说，不了解的朋友可以看看笔者很早之前写的一篇文章：谈谈过拟合。

文文学霸·2023-11-16 10:04

PCL_common模块api代码解析

它还包含许多用于计算距离/范数、均值和协方差、角度转换、几何变换，等等。

点云PCL公众号博客·2023-11-16 01:04

切比雪夫距离

以数学的观点来看，切比雪夫距离是由一致范数（uniformnorm）（或称为上确界范数）所衍生的度量，也是超凸度量（injectivemetricspace）的一种。理解两点的切比雪夫距离其实就

2020fengziyang·2023-11-16 00:43

pytorch:张量的数学计算

torch.float32)print(a)print(a.t())#计算逆矩阵b=torch.inverse(a)print(b)print(a@b)#计算traceprint(torch.trace(a))#计算范数

jstzwjr·2023-11-15 21:24

向量矩阵范数pytorch

向量矩阵范数pytorch矩阵按照某个维度求和（dim就是shape数组的下标）1.torch1.1Tensors一些常用函数一些安装问题cd进不去不去目录PyTorch里面_表示重写内容在默认情况下，

Selvaggia·2023-11-15 20:54

网站安全攻防战：守护数据的钢铁堡垒

防范数据泄露网站存储着大量用户的个人信息和敏感数据，如账户密码、信用卡信息等。一旦网站被攻击，这些数据可能被窃取，给用户带来极大的损害，

剑盾云安全专家·2023-11-14 16:14

人工智能基础_机器学习027_L2正则化_岭回归_非稀疏性_原理解读_公式推导---人工智能工作笔记0067

然后我们再来看一下岭回归,也就是第二范数对吧,他的公式,平方以后,加和然后开平方.L2的公式是可以看到L2公式,也是有个阿尔法,惩罚项对吧.可以看到因为L2带有平方,所以他的图形是个圆形我们可以把L2范数

脑瓜凉·2023-11-14 15:15

数仓分层的好处

分层好处：1，复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单的任务，方便定位问题2，减少重复开发：规范数据分层，通过中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加计算一次的结果的重复性3，隔离原始数据

Alienware^·2023-11-14 06:17

数仓（一）数据分层

文章目录数据分层好处数据运营层数据仓库层数据应用层事实表`(FactTable)`维表层(`Dimension`)表命名规则聚合粒度以及加工频率字段说明抽取方式字段命名规范数据表名命名规范表分区字段说明任务命名规范大厂分层架构爱奇艺

666呀·2023-11-14 06:05

量子计算 2 双缝实验之谜与量子比特

2机率幅2.1机率幅（Amplitude）2.2Bornrule（2范数很重要）2.3机率幅表达干涉现象2.4干涉现象与化学3量子比特（Qubit）的状态3.1量子比特的纯态（Purestate）3.2Ket-BraNotation3.3Bloch

xiwang_chn·2023-11-14 05:59

OpenCV各模块函数使用实例（11）--- 矩阵和数组操作（Operations on arrays）

OpenCV各模块函数使用实例（11）M、矩阵和数组操作（Operationsonarrays）本节描述矩阵的基本操作，这些操作是图像处理和其他数组算法实现的基本操作，包括矩阵的运算，特征值和特征向量，范数和逆矩阵

愚鬼·2023-11-13 11:44

LeetCode LCR 026. 重排链表

Guapifang·2023-11-13 01:58

数据挖掘--非负矩阵分解

活跃集方法：在F范数下，进行矩阵的分解，可以看作是对矩阵A的每一列在二范数意义下进行的

萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

【JavaScript算法】-链表合辑07：重排链表、填充每个节点的下一个右侧节点指针、填充每个节点的下一个右侧节点指针II

一、143重排链表问题描述给定一个单链表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

三七有星辰·2023-11-12 19:36

算法：链表的重排

LeetCodeOJ:ReorderListGivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.Forexample

hello_world_hust·2023-11-12 19:05

LeetCode第143题—重排链表—Python实现

自己代码的开源仓库:clickhere欢迎Star和Fork题目描述给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你不能只是单纯的改变节点内部的值

StriveZs·2023-11-12 19:02

matlab实现拉格朗日插值

拉格朗日插值的多项式表示为：P(x)=y0*L0(x)+y1*L1(x)+...+yn*Ln(x)其中，Li(x)是拉格

安心不心安·2023-11-12 16:16

L1，L2，Lp，L∞范数，曼哈顿距离，欧式距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离以及损失函数和正则项的应用

什么是范数？

迷雾总会解·2023-11-11 22:26

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

【入门深度学习】Pytorch基础知识（二）

敲代码的喜羊羊·2023-11-11 07:40

为何固定资产管理系统被普遍引入到企业管理中？

缺乏统一规范数据无据可循固定资产分布广、种类杂，缺乏统一规范，无法归类分析、快速定位查询资产信息，资产流转过程不清晰，数据无据可循。例如：设备没有统一编码规则。管理手段原始资

doris6100·2023-11-11 02:24

传输线理论--学习笔记

=>双导线的射频效应:导体损耗(趋肤效应)——单位长度串联电阻R0介质损耗(两根导线之间有介质，如空气)——单位长度并联电导G0电感效应——单位长度串联电感L0电容效应——单位长度并联电容C0根据基尔霍夫定律

SUNGUOCHAO8·2023-11-11 00:21

向量的范数、矩阵的范数

向量的范数p-范数常用的0-范数、1-范数、2-范数、无穷-范数其实都是p-范数的特殊情形。0-范数当p=0时，表示0-范数。它比较特殊，本质是一种计数，表示向量中非0元素的个数。

听海边涛声·2023-11-10 15:21

常见的机器学习模型正则化的方式

答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。

Yuetianw·2023-11-10 14:51

机器学习之正则化

比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。正则化一般具有如下形式：其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，λ是调整经验风险和正则化间的系数，称为正则化系数。正则化项可以取

爱无限~·2023-11-10 14:47

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