L1:

2024.8.22 Python，链表两数之和，链表快速反转，二叉树的深度，二叉树前中后序遍历，N叉树递归遍历，翻转二叉树

1.链表两数之和输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9
RaidenQ·2024-09-16 07:03

L1 L2 L3 缓存

du内置的zhiL1高速缓存的容量和结构对daoCPU的性能影响较大，不过高速缓冲存储器均由静态RAM组成，结构较复杂，在CPU管芯面积不能太大的情况下，L1级高速缓存的容量不可能做得太大。
京天不下雨·2024-09-16 02:00

leetcode021-合并两个有序链表

publicstaticListNodesolution(ListNodel1,ListNodel2){if(l1==null){returnl2;}
陆阳226·2024-09-16 00:15

七.正则化

吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net
愿风去了·2024-09-15 21:11

51单片机：P3.3口输入/P 1口输出实验

2.P1口做输出口，P1口接的8个发光二极管L1—L8按十六进制除2（乘2）方式点亮。
li星野·2024-09-15 05:49

GPS信号解释

笔者在进行对GPS信号解码的时候，看得头昏脑涨，就整理一下1.频段和频率L1/1575.42MHz:这是GPS的主要频段之一，用于大多数民用和军用信号。
记得往前走·2024-09-14 00:30

力扣：两数相加

目录一、问题描述二、解题路线三、参考答案一、问题描述二、解题路线第一次看到这题，一开始的思路是，调用函数addTwoNumbers(l1,l2)，传入函数两个链表。
LBF好人·2024-09-13 17:45

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟
今夕是何年，·2024-09-13 00:55

007写作的价值

写作的价值2018年11月8日，L1组编号8号，日精进第224天，文/胡鼎峰亲爱的124班战友大家好，7号的这一次作业雨我们班的完成情况还不错，大家基本都按时将作业提交系统了。
践侠客·2024-09-12 15:40

网络安全 L1 Introduction to Security

Informationsecurity1.Theprocessofpreventinganddetectingunauthoriseduseofyourinformation.2.Thescienceofguardinginformationsystemsandassetsagainstmaliciousbehavioursofintelligentadversaries.3.Securityvs
h08.14·2024-09-12 14:23

c语言--力扣简单题目（合并两个有序链表）讲解

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
.普通人·2024-09-10 12:10

【Arm Cortex-X925】 -【第七章】-L1 指令内存系统

7.L1指令内存系统Cortex-X925核心的L1指令内存系统负责提取指令和预测分支。它包括L1指令缓存和L1指令转换后备缓冲区(TLB)。L1指令内存系统向解码器提供指令流。
代码改变世界ctw·2024-09-09 19:01

【Arm Cortex-X925】 -【第八章】-L1 数据内存系统

8.L1数据内存系统Cortex®-X925的L1数据内存系统负责执行加载和存储指令，以及特定指令，如原子操作、缓存维护操作和内存标记指令。它包括L1数据缓存和L1数据转换后备缓冲区(TLB)。
代码改变世界ctw·2024-09-09 19:01

torch.nn中的22种loss函数简述

loss.py中能看到所有的loss函数，本文会简单对它们进行介绍1.L1Loss计算输入和目标之间的L1（即绝对值）损失。这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。
01_6·2024-09-09 14:25

21. 合并两个有序链表【 力扣(LeetCode) 】

二、测试用例示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：
理论最高的吻·2024-09-09 06:37

pytorch torch.norm函数介绍

该函数可以计算向量和矩阵的多种范数，如L1范数、L2范数、无穷范数等。
qq_27390023·2024-09-08 16:29

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

为了防止过拟合，研究者们提出了多种正则化技术，如L1/L2正则化、Dropout、数据增强等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。
Network_Engineer·2024-09-08 12:31

CPU服务器如何应对大规模并行计算需求？

CPU服务器通常配备多级高速缓存(L1、L2、L3)，有效减
Jtti·2024-09-08 08:01

Jix的Scalers Talk第四轮新概念朗读持续力训练Day96 2019.1.11

资料及音标：任务配置：L0+L1+L4L0（朗读专练）：目标-长度与原因一样L1（音标专练）：目标-练习一个音标，练过的不能出错L2（听力专练）：目标-从他人身上找出发音问题，提高听力敏感性L3（表达专练
jixshadow·2024-09-07 13:52

集团公司五级流程体系（L1-L5）、流程框架、实施方法与最佳实践

五级流程体系包括从战略层到操作层的五个层次，分别为L1级（战略层）、L2级（管理层）、L3级（业务层）、L4级（操作层）和L5级（事务层），通过明确各级流程的定位和职责，确保公司内部流程的协同和高效。
数字化建设方案·2024-09-06 20:05

c语言--力扣中等难度题目（两数相加）讲解

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=
.普通人·2024-09-03 05:04

java包装类型装箱拆箱踩坑

Longl1=128L;Longl2=128L;System.out.println(l1==l2);//1System.out.println(l1==128);//21.Long包装类型常量cache
郑捡书·2024-09-02 23:15

leetcode刷题记录-两数相加

由于链l1,l2链表的长度不
每天都一万遍想吃·2024-09-02 15:41

LeetCode33

示例1：输入：l1=[7,2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,8,0,7]示例2：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[8,0,7]示例3：输入：l1=[0],l2=[0]输出
m0_74384965·2024-09-01 17:18

合并两个有序链表的几种方法

funcmergeTwoLists(l1*List
BenOnTheRoad·2024-08-31 16:26

2024年加密货币市场展望：L1、L2、LSD、Web3 和 GameFi 板块的全面分析与预测

本文将深入分析L1、L2、LSD、Web3和GameFi这五大板块的发展趋势和预测，帮助投资者和爱好者更好地理解和把握市场机遇。
电报号dapp119·2024-08-30 13:47

工地日记（三八六）

段L2层钢筋绑扎18人，木工支模5人、钢筋焊接2人五、深管廊打磨修补3人，垃圾清理3人六、1-2-10段L2层支架搭设5人七、1-2-2段垫层防水处理3人八、行李坡道L3层预应力张拉3人九、6号塔吊下L1
另一号·2024-08-30 12:43

L1正则和L2正则

等高线与路径HOML(Hands-OnMachineLearning)上对L1_norm和L2_norm的解释:左上图是L1_norm.背景是损失函数的等高线(圆形),前景是L1_penalty的等高线(菱形),这两个组成了最终的目标函数.在梯度下降的过程中,对于损失函数的梯度为白色点轨迹,对于L1_penalty函数的梯度为黄色点轨迹.可以看出,黄色的点更容易取值为0.因此在考虑两个损失的权衡时
wangke·2024-08-29 10:19

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失
早起星人·2024-08-29 09:44

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
生信学习者2·2024-08-27 10:27

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1
Lossya·2024-08-25 15:48

记一个坑-list.addAll()后，修改新list的内容，旧list也会跟着改

问题代码：publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Mapmap=newHashMap>l1=newArrayList>l2=newArrayListmapUtil
小可乐-我一直在·2024-08-22 23:11

leetcode--合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
出门遇见山·2024-08-22 05:41

喝酒给500红包，大家讨论一下微信报单好还是传真报单好？

2018年6月2日，L1组编号8号，日精进第65天，（文/胡鼎峰）昨天又和客户一起吃饭喝酒了，尽管最后的结果是蛮好的，但是因为喝酒我昨天又断更了，这对于习惯了每天写作日更的我来说，体验非常地差。
践侠客·2024-03-29 09:22

Python中的惩罚分析：理论与实践指南

目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1
theskylife·2024-03-16 04:35

大疆的raw图噪声合成：Towards General Low-Light Raw Noise Synthesis and Modeling

文章目录TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd2信号相关噪声建模3信号无关噪声：生成器和一致性损失（L1和vgg内容损失）4判别器5
tony365·2024-03-10 14:13

两个 非空 的链表按位相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9,9
DreamNotOver·2024-02-26 01:40

Leetcode 21-25题

ListNode*list1,ListNode*list2){autodummy=newListNode(),p=dummy;autol1=list1,l2=list2;while(l1&&l2){//当l1
钰见梵星·2024-02-20 21:31

【字符串算法】刷题总结

算法竞赛从入门到进阶》《算法竞赛进阶指南》一、c++字符串基本操作相关博客输入与输出chars1[100],s2[1001000];intl1,l2;scanf("%s",s1);//输入遇到回车结束l1
一米の阳光·2024-02-20 12:18

LeetCode21. 合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]代码：classSolution
春风又。·2024-02-20 12:05

【刷题之路】LeetCode 21. 合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,
林先生-1·2024-02-20 12:34

LeetCode21.合并两个有序链表

示例：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]思路创建一个新的链表头节点（dummyNode）和一个指针current，用于表示当前节点。
Stephen_Curry___·2024-02-20 12:00

【日更DAY393】每月复盘

11月复盘：整体完成度66.7%1.学习：整体完成度40%继续好好背论语—-100%尝试每周录一次视频，11月录4次~~~~视频没完成复习L1课程~~~~10%2.读书：整体完成度50%《与神对话》~~
梧桐苑落·2024-02-20 07:06

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点，若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻
向来痴_·2024-02-20 07:26

通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现

L1范数
superdont·2024-02-20 06:05

介绍GNSS L1 L2 L5

其中，L1、L2和L5是其核心频段，它们在精确定位、导航和时间同步方面发挥着重要作用。本文将介绍L1、L2和L5频段的特点及其在全球卫星导航系统中的应用。
ABEL in China·2024-02-20 00:14

【蓝桥杯单片机入门记录】LED灯（附多个例程）

电路实物图1.4开发板LED灯原理图1.4.1共阳极LED灯操控原理（本开发板）（非实际原理图，便于理解版本）由图可以看出，每个LED灯的左边（即正极）通过限流电阻连接到电源的正极，如果想点亮一个灯（以L1
La_gloire·2024-02-19 20:38

《深度学习》阅读笔记

当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所
林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

关于sklearn中回归的实现

SGDRegressor既可以做岭回归，也可以做Lasso回归，也可以做ElasticNetSGDRegressor（penalty=‘l2’,max_iter=1000）penalty：l1:LassoRegressionl2
王金松·2024-02-19 14:28

lesson19-2 《数据结构与算法》P35Q36拆分单链表

题目描述：编写算法将单链表L1拆成两个表，其中以L1为头的链表保持原来向后的链接，另一个以L2为头的链表，其链接方向与L1相反，L1包含原链表的奇数序号结点，L2包含原链表的偶数序号结点。
csdner1998·2024-02-19 13:08
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