L2范数第11页

Leetcode-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]输入：l1=[],l2=[]输出：[]输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]思路从头开始，取两个链表中较小的结点尾插到新链表中

摸鱼的富贵·2023-11-24 08:54

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

Bertil·2023-11-24 08:50

LeetCode：合并两个有序链表（java）

->3->4->4classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){if(l1==null){returnl2;}if(l2

酸菜鱼摆摆·2023-11-24 08:19

学习笔记：Python之赋值、浅拷贝和深拷贝

赋值、浅拷贝和深拷贝赋值浅拷贝深拷贝赋值赋值：本质上就是对象的引用l1=[1,2,3,4,5,6]print(l1)l2=l1print(l1,l2)l2[2]='asd'print(l1,l2)在运行以上代码时

(#`O′)凡·2023-11-24 02:33

缓存淘汰算法

CPU和主存两边的速度严重的不对等，所以才有中间增加缓存的设计，其中L3、L2、L1分别为三级缓存、二级缓存、一级缓存，速度依次递增。详细参看

四问四不知·2023-11-24 00:32

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

L2阶段的新开始-M8总结

踉踉跄跄地，翻开了L2阶段的首页。

哆啦A萌111·2023-11-23 23:48

字符串哈希（哈希表）

给定一个长度为n的字符串，再给定m个询问，每个询问包含四个整数l1,r1,l2,r2，请你判断[l1,r1]和[l2,r2]这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同。

李玉洁++·2023-11-23 21:34

【Course 2 改善深度神经网络】Week 1 深度学习的实用层面

Variance3.RegularizationReducesOverfitting3.1L1、L2Regularization3.1.1Priorknowledge：L1NormandL2Norm（L1、L2

YraYnofear·2023-11-23 19:06

2023.11.22 数据仓库2-维度建模

目录1.数仓建设方案2.数仓结构图,项目架构图2.1项目架构图2.2数仓结构图3.建模设计4.维度建模什么是事实表:什么是维度表:数据发展模式y以及对应的模型5.数仓建设规范数据库划分规范表命名规范表字段类型规范

白白的wj·2023-11-23 16:14

【代数学习题4.2】从零理解范数与迹 —— 求数域元素的范数与迹

从零理解范数与迹——求数域元素的范数与迹写在最前面题目解答2.范数NNN思路求解过程python求解3.数域KKK的范数NKN_KNK思路求解过程Python求解分析解题步骤4.迹TTT求解过程共轭元素计算迹

是Yu欸·2023-11-22 23:19

【代数学习题4.1】从零理解范数与迹 —— 求极小多项式

从零理解范数与迹——求极小多项式写在前面概念解释题目解答1.极小多项式极小多项式的求法1.对α\alphaα的极小多项式python求解2.对α+1\alpha+1α+1的极小多项式python找到多项式

是Yu欸·2023-11-22 23:49

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制

Aaaaaki·2023-11-22 15:06

权重衰退-沐

目录使用均方范数作为硬性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量通常不限制偏移b（限不限制都差不多）小的值意味着更强的正则项演示对最优解的影响参数更新法则总结权重衰退通过

SupremeNO.1·2023-11-22 15:58

【机器学习】036_权重衰退

一、范数·定义：向量的范数表示一个向量有多大（分量的大小）L1范数：·即向量元素绝对值之和，用符号‖v‖1表示。·公式：L2范数：·即向量的模，向量各元素绝对值的平方之和再开根号，用符号‖v‖2表示。

Cyan.__·2023-11-22 15:24

SVM

ProfileFullName:SupportVectorMachinevsLogisticRegressionLogisticRegressionLogistic回归的决策边界可以使得向量的范数尽可能小

0xFFFFFG·2023-11-22 13:32

CPU缓存，L1，L2，L3和伪共享

转载至http://geek.csdn.net/news/detail/114619看了很多网上讲解java伪共享、缓存行填充和CPU缓存的MESI等等，零零碎碎，目前感觉就这篇文章讲的最清楚，忍不住转载下。原文如下：认识CPUCacheCPUCache概述随着CPU的频率不断提升，而内存的访问速度却没有质的突破，为了弥补访问内存的速度慢，充分发挥CPU的计算资源，提高CPU整体吞吐量，在CPU与

老王谈架构·2023-11-22 10:04

范式，ground truth

文章目录00什么是范式（paradigm）01什么是范数（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐

double_yellow·2023-11-22 10:42

2021秋招-总目录

LBJ_King2020·2023-11-22 09:45

python之列表

列表常用操作l=[1,2,3,4,5]#列表之切片l1=l[:3]print(l1)#[1,2,3],结果为下标0到2l2=l[3:]print(l2)#[4,5],从下标3开始直到结束l3=l[1:-

time-f-·2023-11-21 20:04

Universal adversarial perturbations

作者提出了一种寻找通用对抗扰动的算法图一，多个图片赋一个扰动具有对抗性通用对抗扰动目标是，X代表的是某个图片子集对于扰动的约束条件：1.扰动的范数小于某个小数。

OdayCollector·2023-11-21 06:51

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

李沐深度学习-04.03权重衰减

1.解释范数范数分很多种，但是目前深度学习中常用到的就是L1范数和L2范数L1范数：即为几何意义就是所有元素绝对值之和，在停车场问题中，即为从初始点到终点的最短距离。一般用在提高模型的稀疏性。

忆萧·2023-11-21 04:40

链表面试题之合并两个有序单链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4解析：首先先取得小的结点作为头结点；然后拿到L1,L2中较小的结点进行尾插，直到其中一个链表遍历完并且插入完结束。

zy20150613·2023-11-20 18:18

高频面试题之链表专题-合并两个有序单链表，要求合并后依旧有序

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例

神迹小卒·2023-11-20 18:09

单链表相关面试题--5.将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的

*/typedefstructListNodeNode;structListNode*mergeTwoLists(structListNode*l1,structListNode*l2){if(l1==

绝活蛋炒饭·2023-11-20 18:34

【知识】可实操使用的数仓建设规范指南

大数据封面.png目录：一、数据模型架构原则数仓分层原则主题域划分原则数据模型设计原则二、数仓公共开发规范层次调用规范数据类型规范数据冗余规范NULL字段处理规范指标口径规范数据表处理规范表的生命周期管理三

笔名辉哥·2023-11-20 14:27

Leecode 21 合并两个有序链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4思路1：利用递归的方法，缩小链表长度思考l1:1->null;l2:null;(1)if(l2==NULL)returnl1

上电失败·2023-11-20 12:54

力扣【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]题解：方法一：看看人家的暴力

我还年轻呀·2023-11-20 12:53

Polygon zkEVM Trustless L2 State Management 技术文档

为此，针对以太坊有大量的Layer2（L2）扩容方案。

mutourend·2023-11-20 10:47

Polygon zkEVM RPC服务

负责在L1与L2网络间同步数据。2）eth-tx-manager服务3）sequencer服务：用存储于Pool数据库中的交易构建newbatches。

mutourend·2023-11-20 10:17

Polygon zkEVM交易解析

Solidity合约创建EVMbytecodePolygonzkEVMzkASM与以太坊虚拟机opcode对应集合zkevm-rom为PolygonzkEVM中以zkASM语言编写的以太坊虚拟机，负责处理执行L2

mutourend·2023-11-20 10:16

Polygon zkEVM网络节点

2）L2：

mutourend·2023-11-20 10:41

工地日记（三九九）

11月6日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总：一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎13人，木工支模12人，机电预埋4人，钢筋焊接3人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、七号塔吊西侧楼梯钢筋绑扎

另一号·2023-11-20 10:53

milvus数据库索引管理

1.准备索引参数index_params={"metric_type":"L2","index_type":"IVF_FLAT","params":{"nlist":1024}}#"nlist"指定了分成的子集数量

灵海之森·2023-11-19 18:30

Leetcode经典题目----链表

1.找出两个链表的交点160.IntersectionofTwoLinkedLists(Easy)代码实现：注意：不会出现死循环，因为等到他们都走到末尾的时候，l1=l2=null，会退出循环从而返回nullpublicclassSolution

Java技术大联盟·2023-11-19 17:55

矩阵的模和内积

模和内积向量设存在一个向量X={x1,x2,x3…xn}TX=\{x_1,x_2,x_3\dotsx_n\}^TX={x1,x2,x3…xn}TP范数∣∣X∣∣P=∑i=1n∣xi∣pp||X||_P=

Gowi_fly·2023-11-19 15:22

2、LeetCode之两数相加

输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.转载：数据结构：链表及其C++实现classSolution{public:ListNode

微笑伴你而行·2023-11-19 12:59

golang 中位数

packagemainimport("fmt")funcfindMedianSortedArrays(nums1[]int,nums2[]int)float64{l1:=len(nums1)l2:=len

皮子2·2023-11-19 03:31

Linux高速网卡驱动设计随笔

TCP/IP协议族，每层都分配了不同的功能，针对不同的协议和应用场景设计，L2负责将网络层的报文发送到物理介质上。网卡驱动是构成L2的主要部分。

婺阳·2023-11-18 20:16

DPDK源码分析之l2fwd

什么是L2转发2层转发，即对应OSI模型中的数据链路层，该层以Mac帧进行传输，运行在2层的比较有代表性的设备就是交换机了。

lingshengxiyou·2023-11-18 20:32

深度学习损失函数

目前包含的Loss有：L1(MeanAbsoluteError)L2(MeanSquareError)HuberLossLogCoshLossCr

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

松下(Panasonic)伺服EtherCAT(IGH EtehrCAT Master)通信注意事项

普通交流电接L1和L3（不用区分火线和零线），然后L1C接到L1，L2C接到L3；三相电接L1、L2和L3，然后L1C接到L1，L2C接到L3；当然还要接地。

Beliven·2023-11-17 13:09

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征，即多元线性回归：y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn。y=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n。y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θn

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

leetcode刷题日记:160. Intersection of Two Linked Lists（相交链表）

L1L_1L1和L2L_2L2,假设对于两个链表，从相交的结点向后数长度为L1,2L_{1,2}L1,2,则在相交结点之前链表1的长度未L1−L1,2L_1-L_{1,2}L1−L1,2链表2的长度为L2

apprentice_eye·2023-11-16 20:37

[nlp] grad norm先降后升再降

gradnorm先降后升再降正常嘛在深度学习中，梯度的范数通常被用来衡量模型参数的更新程度，也就是模型的学习进度。在训练初期，由于模型参数的初始值比较随机，梯度的范数可能会比较大，这是正常现象。

心心喵·2023-11-16 15:48

多GPU训练大型模型：资源分配与优化技巧｜英伟达将推出面向中国的改良芯片HGX H20、L20 PCIe、L2 PCIe

★大模型、人工智能；数据并行；模型并行；流水线并行；混合精度训练、梯度累积；模型卸载CPU；重算；模型压缩；内存优化版优化器；Nvidia；A100;H100；A800;H800;L40s；混合专家；910B；HGXH20；L20PCIe；L2PCIe在人工智能领域，大型模型因其强大的预测能力和泛化性能而备受瞩目。然而，随着模型规模的不断扩大，计算资源和训练时间成为制约其发展的重大挑战。特别是在英

高性能服务器·2023-11-16 12:41

数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

正则化与L1范数正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过拟合的问题，这里笔者就不再展开来说，不了解的朋友可以看看笔者很早之前写的一篇文章：谈谈过拟合。

文文学霸·2023-11-16 10:04

【力扣经典题目】递归法合并两个升序链表