L1范数损失

人工智能之数学基础：矩阵的范数

本文重点在前面课程中，我们学习了向量的范数，在矩阵中也有范数，本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射，它将一个矩阵映射到一个非负实数。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-21 05:41

路径问题（greedy）：地下城游戏

有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是

神里流~霜灭·2025-03-20 22:19

《网络安全应急响应技术实战指南》知识点总结（第1~2章网络安全应急响应概述和基础技能）

一、应急响应概念一个组织为应对各种意外事件的发生所做的准备，以及在时间发生之后所采取的措施，以减少突发事件造成的损失。

太菜是我的·2025-03-20 21:38

神经网络基础之正则化

核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

2024年六大勒索攻击事件大盘点，“反勒索”思维助企业提前破局

超20亿美元，这是2024年一场勒索攻击企业带来的直接经济损失。然而，这场攻击的“代价”远不止于此。这是真实发生在美国的事件。

科技云报道·2025-03-20 03:43

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发

pythonQA·2025-03-20 01:27

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

跨境电商老司机的秘密：多账号管理的正确打开方式

但是，稍有不慎，多账号运营可能会引发平台的风控问题，导致账号关联、封号，甚至损失整个业务。那么，如何正确打开多账号管理的方式？本篇文章将结合行业经验，帮你避坑并高效运营。为什么需要多账号运营？1

跨境卫士萌萌·2025-03-19 20:43

riscv linux 汇编,RISC-V汇编快速入门

当今，强大的编译器将C或者更高级的语言编译成机器码后，其效能损失已经很小了，再加上芯片的性能越来越强，让汇编语言显得可有可无。

勤小墨·2025-03-19 16:11

基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究

本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化，示范数据处理的基本流程，并通过具体的代码实例，深入

一键难忘·2025-03-19 13:18

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。

Fansv587·2025-03-19 06:20

为什么Django能有效防御CSRF攻击？

攻击者利用用户的身份信息，发送恶意请求，改变用户的属性或执行用户不想要的操作，这就会造成很大的损失。Django作为一个流行的Web框架，内置了一些机制来安全地防御这种攻击。

字节王德发·2025-03-19 03:46

【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

基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN

生成对抗网络（GAN）是图像超分辨率的经典方法，而增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。

Evaporator Core·2025-03-18 20:57

SQL注入漏洞：原理、危害及其防御策略

此类漏洞严重威胁数据隐私与业务安全，可能导致财务损失、用户隐私泄露乃至系统瘫痪。针对SQL注入攻击，本文提出了一系列防御措施，包括严格的数据验证、预编译语句的使用、最小权限原则的应用以及

.@M.·2025-03-18 11:48

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

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。

程序先锋·2025-03-18 04:41

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

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

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。

-一杯为品-·2025-03-17 16:38

网络安全突发事件应急预案

1.总则1.1编制目的建立健全网络安全突发事件应急组织体系和工作机制，提高网络安全突发事件综合应对能力，确保及时有效地控制、减轻和消除网络安全突发事件造成的社会危害和损失，保证持续稳定运行和数据安全。

廾匸0705·2025-03-17 08:43

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数

Katie。·2025-03-17 07:38

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

C#请求队列后台服务

导致队列内容丢失造成损失。大家如果有某些方法运行时间太长但又需要快速给出结果，就可以利用队列，我们这边直接给她结果。然后具体操作我们在内部慢慢执行。

~请叫我小祸害~·2025-03-17 06:57

网络空间安全（31）安全巡检

目的：预防事故发生：通过定期的安全巡检，及时发现并解决潜在的安全隐患，从而预防事故的发生，减少不必要的损失。

IT 青年·2025-03-17 04:11

【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

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。

odoo中国·2025-03-16 07:07

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

2007-2023年42家上市商业银行常用变量数据

、社会责任报告、wind3、指标：基本情况：证券代码、证券简称、公司属性、省份、城市、成立日期、上市日期、上市地点、上市板、存贷情况：贷款总额、绿色信贷余额、绿色信贷比例、存款总额、贷款减值准备、贷款损失准备充足率

m0_71334485·2025-03-15 16:18

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型

AI Echoes·2025-03-15 05:38

【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务

torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失

彬彬侠·2025-03-14 23:54

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异

彬彬侠·2025-03-14 23:24

网络安全：数字时代的永恒命题

2021年，全球网络犯罪造成的损失超过6万亿美元，这一数字预计将在2025年突破10万亿美元。网络安全不再仅仅是技术问题，而是关乎国家安全、经济发展和社会稳定的重大战略问题。

·2025-03-14 22:07

欧拉角的，万向锁---和---奇点，的数学解释

这样的话相当于两个轴合并成了一个轴（两个系数合并成一个系数）（这就是所谓的损失了一个自由度

Zwc 1·2025-03-14 19:39

十种处理权重矩阵的方法及数学公式

1.权重归一化（WeightNormalization）目的：通过分离权重向量的范数和方向来加速训练。

阳光明媚大男孩·2025-03-14 13:26

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

期权：短期交易日内波动为主静待市场情绪拐点

若不知道则可使用卖方为主的策略，赚钱方向收益的同时也获取时间价值收益，若知道短期会涨，则以买方为主，或可用垂差策略，减少权利金中时间价值的损失。大多都不知何时涨，通常卖方为佳。２、期权波动率的百分

qiquan2021·2025-03-14 04:19

【工厂老板必看】智能切割算法帮您省 30% 原材料！附真实案例——一维下料问题算法、cad c#二次开发

现象：传统人工排料导致大量边角料，例如：某钢材厂每月因切割不合理损失15万元木材加工厂平均浪费率高达25%核心问题：无法兼顾切割数量与材料利用率人工计算耗时且容易出错二、解决方案：贪心算法和遗传算法切割优化系统技术原理

山水CAD筑梦人·2025-03-14 03:12

TDE透明加密：免改造实现SQLServer数据库安全存储

然而，勒索软件攻击、内部泄密、备份泄露等威胁频发，仅2024年全球因数据库安全漏洞造成的损失已超320亿美元。

安当加密·2025-03-14 03:42

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

贝锐花生壳简单3步映射金蝶KIS接口，实现财务凭证远程同步

然而，对于财务信息这些敏感数据，一旦泄露，对于企业的损失可能不可估量。因此许多企业倾向于将它们部署在公司内部的服务器上，而非云服务器，以确保这些重要、敏感数据安全，但如何安全地将这些接口暴露给远程

·2025-03-13 20:30

网站安全科普：守护你的数字家园

然而，网站安全问题也日益突出，数据泄露、网络攻击等事件频发，给个人和企业带来巨大损失。本文将为您科普网站安全知识，帮助您守护数字家园。

·2025-03-13 19:56

【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全）和 Prompt逆向工程

尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式

同学小张·2025-03-13 18:44

深度学习核心技术深度解析

深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题；同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

模型训练和推理

训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

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