L1正则化

Java面试黄金宝典7

例如线程A和线程B都需获取锁L1和L2，那么都要按先获取L1再获取L2的顺序操作。示例代码如下：java//定义两个锁Objectlock1=newObject();Objectlock2=ne

ylfhpy·2025-03-25 14:24

一个AI小白如何理解近似匹配检索

在AI领域的相似性匹配中通常会接触很多新名词：ANN、KNN、HNSW、SQ8、Faiss、L2、L1、innerproduct...你可能会查了很多官方解释，但是：-->网上每个名词都告诉了是什么，我知道了他是什么

xieyu_zy·2025-03-25 14:23

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

蓝桥杯拔河

为了保证比赛双方实力尽可能接近，需要在这n名同学中挑选出两个队伍：每个队伍内的同学编号连续，分别为：{a_l1,a_l1+1,...,a_r1}{a_l2,a_l2+1,...,a_r2}满足：l1≤r1

wuqingshun314159·2025-03-24 20:12

代码随想录day7-链表俩数相加

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

凌凡天·2025-03-23 18:26

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四

Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

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]思路：虚拟头结点：使用一个虚拟头结点（dummy）来简化链表操作。

陆仁贾笨贾·2025-03-21 22:47

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

Canary Capital 向 SEC 递交首个 SUI ETF 申请文件

随着对Sui这一L1区块链的机构兴趣不断增长，其生态正在加速迈向大规模采用。

Sui_Network·2025-03-20 00:46

【重回基础】理解CPU Cache及缓存一致性MESI

文章目录一、前言二、为何需要CPUCache三、L1、L2、L3Cache三级缓存结构四、CacheLine：与内存数据交换的最小单位五、MEIS：缓存一致性5.1底层操作5.2MESI协议参考一、前言原打算重新学习一下

Patrick_Lam·2025-03-19 01:05

yolov4

这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了Bagoffreebies(BOF)只增加训练成本，但是能显著提高精度，并不影响推理速度数据增强：调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转网络正则化的方法

zzh-·2025-03-18 16:28

python 判断两个矩形是否重叠(Find if two rectangles overlap)

l1：第一个矩形的左上角坐标。r1：第一个矩形的右下角坐标。l2：第二个矩形的左上角坐标。r2：第二个矩形的右下角坐标。

csdn_aspnet·2025-03-18 11:43

VariableX·2025-03-18 01:46

宇树激光雷达L1上手测试

因为工作中低成本三维空间扫描的需求，在同事偶尔推荐下知道了宇树L1这款激光雷达，不得不说小巧的设计，0.05m的最小测距距离，360°*90°的FOV，以及最最最重要的1600多的价格无一不打动我。

力特高·2025-03-18 00:39

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

鲲鹏920 7265 (128C)@3.0GHz处理器全解析

128核，主频3.0GHz，服务器百科网fwqbk.com分享鲲鹏920处理器：鲲鹏920处理器基本参数架构：ARMv8.2制造工艺：7nm内存：支持8通道DDR4内存，内存速率可达2933MT/s缓存：L1

facaixxx2024·2025-03-17 06:31

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

有关ISIS协议的19个常见的面试问题

1.解释IS-IS的Level1和Level2的区别Level1（L1）：作用范围：同一区域（Area）内部。路由信息：仅维护本区域的链路状态数据库（LSDB），不知道其他区域的拓扑。

他不爱吃香菜·2025-03-13 03:17

使用服务器搭建开源建站工具Halo 2.0

一、服务器环境准备‌实例与系统选择‌‌推荐配置‌：莱卡云‌L1型实例（1核2GB内存）‌，操作系统选择‌Ubuntu22.04LTS‌，满足Halo2.0的Java运行需求‌13。‌

莱卡云（Lcayun）·2025-03-12 19:53

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

T31ZX 智能视频应用处理器君正SOC芯片支持流畅的2048x2048分辨率视频录制提供SDK资料+样品测试

以下是关于T31ZX的详细参数资料：1.处理器（CPU）：架构：XBurst®处理器引擎主频：最高可达1.5GHz缓存：32KB指令缓存、32KB数据缓存（L1），128KB二级缓存（L2）浮点运算：兼容

li15817260414·2025-03-08 04:23

L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑

标题：L1与L2正则化：防止过拟合的双刃剑文章信息摘要：L1和L2正则化是防止机器学习模型过拟合的两种关键技术。

XianxinMao·2025-03-06 14:31

python正则化函数_一文秒懂python正则表达式常用函数

这篇文章主要介绍了python正则表达式常用函数及使用方法，本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下目录01Re概览02字符串查找/匹配03字符串替换/分割04总结导读：正则表达式是处理字符串类型的"核武器"，不仅速度快，而且功能强大。本文不过多展开正则表达式相关语法，仅简要介绍python中正则表达式常用函数及其使用方法，以作快速查询浏览。01Re

weixin_39809540·2025-03-06 09:25

智能驾驶：驶向未来的变革之路

L1

测试者家园·2025-03-06 08:15

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

内容涵盖学习率、正则化、采样策略、早停法等关键环节，帮助读者快速掌握工业级调参方案。1.XGBoost的三大类参数（通用参数、Booster参数、任务参数）分别是什么？

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

【Address Overfitting】解决过拟合的三种方法

HP-Succinum·2025-03-04 05:24

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术

闲人编程·2025-03-04 01:29

PTA刷题记录：l1 002 时间沙漏

PTAl1–002时间沙漏首先分析题目需要的变量：一共用了多少字符（这里用(number*2-1)来表示），不难发现这个沙漏是对称的，所以我们只需要记录一半个数然后通过number*2-1来计算出口即可斜体样式第一行的字符个数（方便输出）空格的个数（详细见代码）巧妙计算输出可以采用对称输出，先输出上半部分，在输出下半部分c++代码（加注释）#includeusingnamespacestd;int

Alex_God 苑心·2025-03-03 23:10

初阶数据结构习题【7】（3顺序表和链表）—— 21. 合并两个有序链表

示例1输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]2.思路合并两个链表和合并两个数组的最简单思路都一样的

graceyun·2025-03-03 18:01

Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化

青铜锁00·2025-03-03 03:30

Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读

AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析（重点）2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题

青铜锁00·2025-03-03 03:30

A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读

正则化方法（如TSVD、l1/l2约束）：假设噪声服从高斯分布，未考虑海杂波的非高斯特性（如Rayleigh

青铜锁00·2025-03-01 15:27

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题

不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

深度学习进阶：构建多层神经网络

今天，我们将进一步深入，构建一个更复杂的多层神经网络，并引入更多高级概念，如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。1.数据增强（DataAugmentation）数据增强是提升深度学习模型泛化能力的一种常见手段。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、

点云SLAM·2025-02-26 08:47

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

DeepSeekGRPO：面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里，DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星，频繁出现在各类科技前沿讨论中，热度持续攀升。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

双指针专题4：区间最大和

解释一个样例：mx=-1,l1=-1,r1=-

williamzhou_2013·2025-02-23 18:31

【漫话机器学习系列】101.特征选择法之Lasso（Lasso For Feature Selection）

Lasso特征选择法详解1.Lasso回归简介Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，最小绝对收缩和选择算子）是一种基于L1范数正则化的线性回归方法

IT古董·2025-02-23 12:46

【计算机体系结构、微架构性能分析】core 与 uncore 分别是哪一些部分？区分 core 和 uncore

每个核心都包含独立的执行单元、寄存器、缓存（如L1和L2缓存）以及控制逻辑。多核处理器中，多个核心可以并行执行任务，从而提高计算性能。

Mercury_Lc·2025-02-23 08:16

汽车自动驾驶辅助L2++是什么？

L1驾驶辅助：车辆对方向盘和车速中的一项操作进行控制，其他操作则依然由驾驶员负责。常见的例如定速巡航就属于L1级驾驶辅助。L2部分自动驾驶：车辆仅对方向盘

LVXIANGAN·2025-02-23 08:16

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题

zhengyawen666·2025-02-23 05:52

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