L1范数损失第2页

ProcessingP5js游戏掉落的恐龙蛋

游戏的目标是通过控制篮子左右移动，接住从天而降的恐龙蛋和其他物品，积累分数，同时避开掉落的损失道具，确保自己的分数不断增长。游戏玩法非常简单，玩家通过左右键控制篮子，在屏幕下方接住掉落的物品。

厉掣·2025-02-11 02:39

RLHF代码解读

#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

python zip函数

使用zip()函数来可以把列表合并，并创建一个元组对的列表我语言表达起来可能有些粗糙，话不多说看示例#示例l1=[1,2,3]lt2=[4,5,6]lt3=zip(l1,lt2)#zip()是可迭代对象

披风秃头侠·2025-02-10 20:25

51单片机独立按键的扩展应用

按下S7点亮L1指示灯，L1点亮后，S6不响应操作，S5控制L3，S4控制L4，再次按下S7，L1指示灯熄灭，S6可可响应操作。

杜子不疼.·2025-02-10 20:52

新能源产业的质量革命：六西格玛培训如何重塑制造竞争力

某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%，导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格玛的核心逻辑：质量即利润，流程即战场。

张驰课堂·2025-02-10 07:00

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

一文解释nn、nn.Module与nn.functional的用法与区别

，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Torch.nn库3.nn.Module4.nn.functional4.1基本用法4.2常用的functional中的函数4.2.1激活函数4.2.2损失函数

十二月的猫·2025-02-10 03:23

python连点器（tkinter版）

importpyautoguiaspgimporttimeimporttkinterastkfromtkinterimportmessageboxroot1=tk.Tk()root1.title("连点器")root1.geometry("400x400")l1

2201_75334725·2025-02-09 23:51

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止

释迦呼呼·2025-02-09 18:17

0day龙腾码支付pay存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！本工具或文章或来源于网络，若有侵权请联系作者删除，自行查验是否具有后门，切勿相信

漏洞库-网络安全·2025-02-09 18:45

PTA 团体程序设计天梯赛-练习集L1（1~50）

文章目录-----------------------------------------------1~10-----------------------------------------------L1-001HelloWorldL1-002打印沙漏L1-003个位数统计L1-004计算摄氏温度L1-005考试座位号L1-006连续因子L1-007念数字L1-008求整数段和L1-009N个

晏尽欢·2025-02-09 13:19

中了勒索病毒如何解决，怎么办？这些应对方法快收藏

其实，只要掌握正确的应对方法，就能尽可能减少损失。当发现电脑中了勒索病毒，首要任务是立刻断网。不管是有线还是无线网络，都要迅速切断，防止病毒在局域网内蔓延，也能避免黑客远程操控窃取更多数据。

Data解密恢复·2025-02-09 13:46

DeepSeek-V3 技术报告（核心技术，接近5万字）

此外，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载平衡策略，并为更强

zhangjiaofa·2025-02-09 10:21

AI行业高压与人才健康：Felix Hill的离世带来的警示与反思

这不仅是AI行业的一大损失，更引发了我们对AI行业高压环境与从业者身心健康之间关系的深刻反思。本文将探讨这一问题，并探讨如何利用AI代码生成器等工具提升效率，间接缓解压力。

·2025-02-08 23:09

python 链表两数相加

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,

一叶知秋的BLOG·2025-02-08 17:45

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

文章目录1.L1损失（L1Loss）2.L2损失（L2Loss）3.L1正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解

小小小小祥·2025-02-08 15:31

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

模型压缩和裁剪技术能够使这些“AI巨人”变得更为可管理，同时在性能上不至于损失太多。我们将通过五个在实际应用中具有代表性的案

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

全面解析文件上传下载删除漏洞：风险与应对

一旦文件上传下载删除漏洞被攻击者利用，可能引发一系列严重的安全事件，不仅会给个人和企业造成直接的经济损失，还可能威胁到整个社会的网络安全。本文将深入剖析这些漏洞，让大家全面了解其原理、风

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-07 17:36

基于 DeepSeek-R1 模型微调（SFT）技术详解

模型特点与优势2.2.1语言理解与生成能力2.2.2计算效率与扩展性微调（SFT）基础概念3.1微调的定义与作用3.2监督微调（SFT）与其他微调方法的区别3.3SFT在实际应用中的价值SFT技术原理4.1损失函数设计

zhangjiaofa·2025-02-07 10:43

MinIO

一、三种部署方式单节点单硬盘测试环境使用，不提供任何超出底层存储卷实现的额外可靠性或可用性（RAID、LVM等）单节点多硬盘提供了驱动器级别的可靠性以及故障转移、恢复功能，可以配置容忍损失高达一半所有驱动器的能力

*老工具人了*·2025-02-07 06:47

吐血整理 | 肝翻linux内核调试技术汇总

当时我整个人都懵了，这可是面向大量用户的服务，每一秒的故障都可能造成巨大损失。我赶紧

深度Linux·2025-02-07 00:38

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置4.优化器（Optimizer）定义重要性常见设置5.损失函数

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

以下是SMOTE过采样和损失函数加权的具体实现方法：1.SMOTE过采样SMOTE（SyntheticMinori

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等

黑客K-ing·2025-02-06 14:33

《筑牢网络安全防线：为数字时代保驾护航》

在数字化时代，我们的个人信息如身份证号、银行账号等大量存储在网络上，一旦遭到黑客攻击或数据泄露，可能面临财产损失、身份被盗用等严重后果。例如，常见的“钓鱼攻击”，通过

黑客Jack·2025-02-06 14:30

网络安全中攻击溯源有哪些方法?

目前网络攻击已经成为常见的安全威胁之一，其造成的危害和损失都是不可估量的，因此网络攻击受到了高度重视。

黑客Ash·2025-02-06 12:20

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

0day 蓝凌EKP系统接口sysFormMainDataInsystemWebservice存在任意文件读取漏洞

利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！

漏洞库-网络安全·2025-02-06 06:38

看Java代码，学命令注入

IronSec·2025-02-05 13:54

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

训练模型：使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型：使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测：加载

知识鱼丸·2025-02-05 06:42

TensorFlow 示例项目实战与源码解析.zip

文章将详细介绍TensorFlow的核心概念，如张量、图计算、会话、变量、梯度下降与优化器、损失函数、数据集、模型评估、模型保存与恢复以及KerasAPI。读者可通过实践这些示

ELSON麦香包·2025-02-05 01:34

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用

亚里·2025-02-04 05:59

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函

kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习笔记——正则化

文章目录正则化L1正则化（Lasso）原理使用场景优缺点L2正则化（Ridge）原理使用场景优缺点ElasticNet正则化定义公式优点缺点应用场景Dropout原理使用场景优缺点早停法（EarlyStopping

好评笔记·2025-02-04 00:49

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

线性回归基础学习

中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在Gluon中，data模块提供了有关数据处理的工具，nn模块定义了大量神经网络的层，loss模块定义了各种损失函数在

Remoa·2025-02-03 14:53

Python 浅拷贝深拷贝

一、浅拷贝在http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit下输入：importcopyl1=[3,[66,55,44],(7,8,9)]l2=list(l1

MIPS71·2025-02-03 12:36

网络安全、网络预警是重要课题，大屏把好第一道关

然而，网络安全问题也随之而来，网络攻击、数据泄露等事件频繁发生，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失和威胁。

大千UI工场·2025-02-03 06:22

证券交易系统崩塌怎么办？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>交易中断与投资者损失证券交易系统崩塌首先会导致交易中断

股票程序化交易接口·2025-02-03 01:41

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取

道友老李·2025-02-02 12:04

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数

道友老李·2025-02-02 11:58

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

将其应用于YOLOv10的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

hot100_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]迭代思路我们可以用迭代的方法来实现上述算法

TTXS123456789ABC·2025-02-02 00:45

中望ZW3D 二次开发输出质量、体积等属性 cvxPartInqShapeMass

10,0,0};svxPointP2={20,0,0};svxPointP3={20,10,0};svxPointP4={10,10,0};intL1;cvxPartLine2pt(&P1,&P2,&L1

CAD二次开发秋实·2025-02-01 22:05

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

Java应用中的高可用架构设计：从单点故障到故障恢复

高可用性不仅能够提高用户满意度，还能减少因服务不可用导致的业务损失。本文将探讨如何从单点故障到故障恢复，构建一个高可用的Java应用架构。一、高可用性的定义与重要性高可用性（HighAvailabil

省赚客app开发者·2025-01-31 23:53

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此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目

mingo_敏·2025-01-31 20:01

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