L1范数

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

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

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

【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

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

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

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

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

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

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

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

向量空间与范数

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础，它提供了描述和处理高

Shockang·2025-03-12 03:56

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

智能驾驶：驶向未来的变革之路

L1

测试者家园·2025-03-06 08:15

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

矩阵理论与应用：矩阵范数

矩阵理论与应用：矩阵范数1.背景介绍1.1问题的由来矩阵范数在数学、工程、物理以及计算机科学等多个领域都有着广泛的应用。它提供了一种衡量矩阵大小或者矩阵变换的影响程度的方法。

AI大模型应用之禅·2025-03-03 18:29

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

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

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

Matlab 点云移动最小二乘法（MLS）

这里我们以一维的MLS为例，其具体的原理如下所述：假设Ω为范数向量空间，而u为Ω内场变量的标量。为了形成一个近似函数uau^au

大鱼BIGFISH·2025-02-21 03:34

A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读

Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1

yangqoor·2025-02-20 00:18

day_11_java高级编程_泛型_通配符（560~574）

泛型泛型：标签：将元素类型设置为参数–>泛型相当于预先规定了当前集合存储的数据类型，再使用当前集合时，自动规范数据类型。

yangsen116291·2025-02-19 01:41

西门子G120变频器调试手册

二、调试前准备硬件检查检查主回路接线（电源输入L1/L2/L3、电机输出U/V/W）是否正确。确认直流母线

crown6465·2025-02-18 17:30

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

在每次参数更新之前，计算梯度的范数，如果超过某个阈值，则将梯度缩放到这个阈值。这种方法可以防止梯度在反向传播过程中变得过大。

路野yue·2025-02-18 12:40

供应链协作中的文件安全风险，企业如何防范数据泄露？

2025年，全球供应链正加速数字化转型，大量企业通过云平台、协作工具与供应商共享订单、合同、设计文件等关键数据。然而，超过65%的企业在与供应商协作时遭遇过数据泄露问题，供应链成为企业文件安全的“短板”。典型案例：2025年2月，一家全球知名汽车制造商在与外包厂商共享电池供应链数据时，因安全协议漏洞，导致核心设计方案外泄，竞争对手迅速推出相似产品，直接造成3亿美元的损失。在供应链协作过程中，企业机

够快云库·2025-02-17 18:32

工程计算4——线性方程组的问题敏感性

向量和矩阵的范数为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性，引入的对向量和矩阵的度量。

sda42342342423·2025-02-16 00:38

04-多核多cluster多系统之间缓存一致性概述

付费课程【购买须知】:联系方式-加入交流群----联系方式-加入交流群个人博客笔记导读目录(全部)引流关键词:缓存,高速缓存,cache,CCI,CMN,CCI-550,CCI-500,DSU,SCU,L1

代码改变世界ctw·2025-02-14 23:45

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

防止方法‌：一种常见的方法是正则化（如L1和L2正则化）‌‌选择题‌‌人工智能的定义中

奋力向前123·2025-02-14 21:31

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction）两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1

qq742234984·2025-02-13 07:39

5G NR协议栈

在移动通信系统（如5GNR和LTE）中，L1、L2、L3是协议栈的分层术语，对应不同的功能层级。

脚本之家·2025-02-12 09:58

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

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

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

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

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

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

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

基于Matlab的GPS信号仿真

GPS信号由L1和L2两个频段的载波信号、P码和C/A码组成。其中，L1频段的载波频率为1575.4

NoABug·2025-01-30 08:52

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