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David的Scalers第四轮新概念英语朗读持续训练20190604

David高_3b73·2021-04-23 23:16

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day9 20181016

1.练习材料：新概念第二册lesson92.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001Acoldwelcome冷遇coldfish冷漠的人luckydog

徐少爷·2021-04-23 07:00

燕玲的Scalers Talk第五轮新概念朗读持续力训练Day20 20191107

练习材料：《新概念英语第二册》Lesson27Awetnight+Lesson28NoParking任务配置：L0+L4知识笔记：L0:全文音标——[deɪ18662019-11-05]ˈlɛsn26ðəbɛstɑːtˈkrɪtɪksaɪæmənɑːtˈstjuːdəntændaɪpeɪntəlɒtɒvˈpɪkʧəz.ˈmɛniˈpiːplprɪˈtɛndðætðeɪˌʌndəˈstændˈmɒd

少女玲奈酱·2021-04-23 03:59

善予的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day002 20181009

任务配置：L0,L4；知识笔记：新概念英语第二册练习感悟：今天是在工作间隙练习的。晚上回到家已经是10点半了，收拾整理到11点半，坐到书桌前。录了几条都觉得有问题，又跟读了20分钟。

善予非魚·2021-04-22 10:18

David的Scalers第四轮新概念英语朗读持续训练20190621

今天早上练习朗读时间:5:05-5:25，完成L0任务，L11文章短，而且没有特别生僻的单词，所以练习朗读没用太多时间，只有单词passionately和painlessly读的时候有点问题，经过一段时间的练习后都还读得不错

David高_3b73·2021-04-20 22:52

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day17 20181024

1.练习材料：新概念第二册lesson172.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001appearv.登场,扮演appear:显示,露面反义词:disappear

徐少爷·2021-04-20 20:45

L0 L1 L2范数在机器学习应用中区别与联系

一、什么是正则化在机器学习中，监督机器学习的问题可以简单概括为：通过优化损失函数，以得到一个能拟合训练数据，并且具有一定泛化能力的简单模型。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数（正则项）是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。使用机器学习算法过程中，如果太过于追求准确率，就可能会造成过拟合。使用正则化技术可以在一定程度上防止过拟合。如上图所示，就是不同拟合程度的模型（函数）

糖先森不吃糖·2021-04-18 04:30

RocksDB 中的 LSM-tree Compaction 算法概述（三）- FIFO Compaction

FIFOcompaction适用于低负载数据的存储（如日志），所有的文件都位于L0。

rickif·2021-04-11 23:17

关系数据库语言SQL课后练习题（二）

2.4统计选修每门课程的学生人数(超过l0人的课程才统计)。要求显示课程号和人数，查询结果按人数降序排列，若人数相同，则按课程号升序排列。2.5检索学号比WANG同学大，而年龄比他小的学生姓名。

Skylar_tramp·2021-03-13 15:27

【leetcode】No.143：reorder-list

题目描述GivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.input

I讨厌鬼I·2021-03-10 23:13

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day14420190315

1.练习材料：新概念第三册lesson392.任务配置：L0+L3+L4001任务L0朗读已发QQ群002L3复述未发QQ群3.知识配置001ominouslyadv.有预兆的，不祥的ominousadj.Eg

徐少爷·2021-03-10 21:48

善予的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day003 20181010

练习材料：Lesson3Pleasesendmeacard请给我寄一张明信片任务配置：L0,L4；知识笔记：新概念英语第二册练习感悟:在“英语趣配音”里面一句一句的录了一遍，录音的时间和原音是一样的，如果超出了就录不上

善予非魚·2021-03-10 13:11

leetcode24_GitHub - h2pl/leetcode: 参考@CyC2018的leetcode题解。Java工程师LeetCode刷题必备。主要根据LeetCode的tag进行模块划分，...

算法思想二分查找publicintsearch(intkey,int[]array){intl=0,h=array.length-1;while(l0){n-=level;level++;}returnn

姜委员长·2021-01-15 12:29

奇数位递增偶数位递减的数组_InterviewNotes/Leetcode 题解.md at master · shenjiachun/InterviewNotes · GitHub...

对h的赋值和循环条件有关，当循环条件为l0){n-=level;level++;}returnn==0?

weixin_39959192·2020-12-20 13:51

Day18 20201029 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)Lesson18Heoftendoesthis!

木桦桦·2020-10-29 07:37

2020-10-18、19、20Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day7、8、9

Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day7、8、920201018、19、20练习材料:新概念2lesson7、8、9任务配置:L0、L2、L3知识笔记:1、朗读L02、音标L13

Echo31重生·2020-10-20 20:53

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day10720190122

1.练习材料：新概念第三册lesson112.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001guiltyadj.犯罪的，违法的Hefeltguiltywhenhedidwhatheshouldn'thavedone.Hesaidthatwithaguiltysmile.guilt

徐少爷·2020-10-10 20:47

小彭的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day14

练习任务：任务配置：l0，l1，l3，l4知识笔记：1.音标/ɪ/上下唇比/i/是未开，双唇扁平，舌尖稍抵住下齿，振动声带。

彭彭_fd7d·2020-10-10 17:26

0207【小谭】做一颗成长的苹果树

第一年，它结了l0个苹果，9个被拿走，本身获得1个。对此，苹果树忿忿不服，因而自断经脉，谢绝成长。第二年，它结了5个苹果，4个被拿走，本身获得1个。“哈哈，去年我获得了10%，本年获得20%！

棉花姐·2020-10-10 13:25

L1 与 L2 正则化

概念L0范数：指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。换句话说，让参数W是稀疏的。

NoahU·2020-10-09 23:48

【八六营销】想做淘宝达人的请点击，送你一份入门建议

不管是从平台角度还是个人的角度这一点至关重要，因为达人等级划分为六个等级，L1~L6，L3是达人平台的分水岭，L3之下的达人都是打基础，官方也不会采纳的你的文章，即使采纳也只是微淘发现或者微淘搜索，基本来说流量很小，小的可怜L0

八六聊副业·2020-10-09 15:05

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day4120181118

1.练习材料：新概念第二册lesson422.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001glimpsen.一瞥haveaglimpseof:瞥了一眼

徐少爷·2020-10-09 14:48

浅谈自动驾驶系统感知系统

SAE将自动驾驶分为L0-L5共6个等级，L0为没有加入自动驾驶的传统人类驾

自动驾驶_hongke·2020-09-30 15:52

有n个整数，使其前面各数顺序向后移m个位置，最后m个数变成最前面的m个数

#Topic:有n个整数，使其前面各数顺序向后移m个位置，最后m个数变成最前面的m个数defmove(arr,n):l0=len(arr)brr=[]foriinrange(-n,0):brr.append

Rye_code·2020-09-17 11:40

18.案例篇：电商领域数据主题域模型设计v0.2

好像这种类型越来越少了；（3）复合型电商（平台+自营）：京东+当当+亚马逊等；二、平台型电商特点（三无+两有+一核心）（1）三无：无商品、无库存、无物流；（2）两有：有钱+有人；（3）一核心：数据三、主题域模型-L0

韦宇·2020-09-17 00:27

Robust PCA

是稀疏的尖锐噪声矩阵，B*是低秩矩阵,目的是从C中恢复B*.B*=UΣV’,其中U∈Rn*k,Σ∈Rk*k,V∈Rn*k3.与PCA的区别PCA和RPCA的目的都是矩阵分解,然而,对于PCA,M=L0+N0,L0

Particlefilter·2020-09-16 23:33

高斯克吕格投影 python2.x 版本

frommathimport*p=180.0/pi*3600defdeg2rad(deg):dms=deg*3600/preturndmsdefgauss_zhengsuan(B,L,L0):#纬度、经度

RogerGIS1993·2020-09-16 10:41

高斯投影转换（3度带）

大地坐标系转换为3度带的国家统一直角坐标系，地球参数用的是WGS84定义的椭球参数*****///得到的是旋转矩阵的平移参数doubleL0;//中央子午线经度intn=int((L+1.5)/3);L0

whuer_dyl·2020-09-16 08:43

C++二进制文件的读取和写入

程序中可以用一个类来表示学生：classCStudent{charszName[20];//假设学生姓名不超过19个字符，以'\0'结尾charszId[l0];//假设学号为9位，以'\0'结尾

Jeacean·2020-09-16 04:17

L1,L2正则化的原理与区别

L1,L2正则化的原理与区别正则化的目的L0与L1范数L2范数L1,L2正则化区别正则化参数的选择参考是为了求招做的笔记，笔记中的内容很大一部分来自于我所看的一大部分博客，这篇我主要看的是链接:link

计算机领域的一枚戏精·2020-09-15 21:02

L0,L1,L2范式的区别？岭回归，Lasso回归

范数规则化有两个作用：1）保证模型尽可能的简单，避免过拟合。2）约束模型特性，加入一些先验知识，例如稀疏、低秩等。先讨论几个问题：1）实现参数的稀疏有什么好处吗？一个好处是可以简化模型，避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多，如果考虑所有的参数起作用，那么可以对训练数据可以预测的很好，但是对测试数据就只能呵呵了。另一个好处是参数变少可以使整个模型获得更好的可解释性。2）参数值越小代表模

浪里个郎aa·2020-09-15 20:24

面试总结——L1和L2

L0范数：向量中非0元素的个数。通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看起来很美好，但是L0正则项：非连续、非凸、不可导。

昵称为啥不能重·2020-09-15 20:57

如何求直线与平面的交点（两种方式）

对于这条直线，我们肯定知道直线上面的某一点L0和直线的方向L，那么P=L0+dL（公式二），d是距离。把公式二代入公式一，我们可以得到如下：（L0+dL-P0）·no

yingyugang·2020-09-15 16:22

io.h头文件下的一些函数

o0用法：write(文件句柄,缓冲区地址,缓冲区字节长度);4J;zNGX(Y(|L0功能：将缓冲区的数据写入与handle相联的文件或设备中，handle是从creat、open、dup或dup2调用中得到的文件句柄

babygjx·2020-09-14 12:25

L0/L1/L2/Lp/L∞范数的联系与区别

常用的向量的范数：L0范数：||x||0为x向量各个非零元素的个数。||x||0=#(i)withxi≠0。也就是如果我们使用L0范数，即希望

fanrupin·2020-09-14 07:02

leetCode练习（143）

题目：ReorderList难度：medium问题描述：GivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2

碰碰猪·2020-09-13 23:15

/etc/inittab文件分析

#是系统的初始化进程．用于设置主机名，挂载文件系统，启动交换分区等．l0:0:

weixin_30817749·2020-09-13 13:34

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数

来源：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]:/

小丁丁_ddxdd·2020-09-13 05:34

2020-08-30

143.重排链表给定一个单链表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，而是需要实际的进行节点交换。

pengfeierzhang·2020-09-12 21:26

乐扣T143 OJ1：重排链表 c++

问题描述: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，而是需要实际的进行节点交换。

小成想去看极光·2020-09-12 13:24

c++实现---链表之重排链表

题目描述：将给定的单链表L：L0→L1→…→Ln−1→Ln重新排序为：L0→Ln→L1→Ln−1→L2→Ln−2→…要求使用原地算法，不能改变节点内部的值，需要对实际的节点进行交换。

codeFizz·2020-09-12 12:23

重排链表

给定一个单链表L:L0→L1→…→Ln-1→Ln,重新排列后为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…必须在不改变节点值的情况下进行原地操作。

若即若离ing·2020-09-12 09:09

Java试题算法提高不重叠的线段

l0。输出格式输出一个整数表示最大价值和。样例输入4134357573268样例输出8importjava.ut

^阳光温热^·2020-09-12 08:50

试题算法提高不重叠的线段

l0。输出格式输出一个整数表示最大价值和。样例输入4134357573268样例输出8

rwrsgg·2020-09-12 07:19

[深度学习]更好地理解正则化：可视化模型权重分布

首先，正则化通常分为三种,都是在loss函数的基础上外加一项：L0：，即不等于0的元素个数L1：，即所有元素的绝对值之和L2：，即所有元素的绝对值平方和训练模型的时候，模型将在保证loss主体损失下降的情况下

yuweiming70·2020-09-11 23:41

Opencv-拉普拉斯金字塔

举例如下：输入图像G(0)金字塔reduce操作生成G(1),G(2),G(3)拉普拉斯金字塔：L0=G(0)-expand(G(1))L1=G(1)-e

lovefive55·2020-09-11 23:54

深度学习面试你必须知道这些答案

1.列举常见的一些范数及其应用场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数答：2.简单介绍一下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。

shanghai1942·2020-09-10 17:29

机器学习入门-第二天

范数：L0范数仅仅表示向量中非0元素的个数,L1范数等于向量中所有元素绝对值之和,L2范数表示向量（或矩阵）的元素平方和。L

king52113141314·2020-09-10 14:55

众包高精地图对自动驾驶发展的影响

这是一个极为广阔的问题，按照技术演进的规划，自动驾驶从L0一直到L5分为6层，每一层都有不同的实现时间预期和技术演进路线。

极客汽车·2020-08-28 00:00

Ellen 的Scalers Talk第四轮《新概念》朗读持续力训练 Day9320190108

1.练习材料：新概念第二册lesson932.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001erectvt.使直立，使竖起；建立，创立；安装；[医]使勃起

徐少爷·2020-08-26 23:27

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