L2范数第12页

LeetCode 21. 合并两个有序链表（c语言实现）

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]解题思路：归并排序的思想

海洋星明亮的莴笋·2023-11-16 08:09

（LeetCode刷题）21. 合并两个有序链表（c语言）

题目描述：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

Troy Euan·2023-11-16 08:08

合并两个排序链表（C语言）

题目的函数：structListNode*mergeTwoLists(structListNode*l1,structListNode*l2){}法一：递归我们以下面这个

ouliten·2023-11-16 08:08

21. 合并两个有序链表(C语言)

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

YXXYX·2023-11-16 08:07

并发线程特性-可见性和有序性

2可见性2.1什么是可见性可见性问题是基于CPU位置出现的，CPU处理速度非常快，相对CPU来说，去主内存获取数据这个事情太慢了，CPU就提供了L1，L2，L3的三级缓存，每次去主内存拿完数据后，就会存储到

狠情·2023-11-16 07:50

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

PCL_common模块api代码解析

它还包含许多用于计算距离/范数、均值和协方差、角度转换、几何变换，等等。

点云PCL公众号博客·2023-11-16 01:04

切比雪夫距离

以数学的观点来看，切比雪夫距离是由一致范数（uniformnorm）（或称为上确界范数）所衍生的度量，也是超凸度量（injectivemetricspace）的一种。理解两点的切比雪夫距离其实就

2020fengziyang·2023-11-16 00:43

pytorch:张量的数学计算

torch.float32)print(a)print(a.t())#计算逆矩阵b=torch.inverse(a)print(b)print(a@b)#计算traceprint(torch.trace(a))#计算范数

jstzwjr·2023-11-15 21:24

向量矩阵范数pytorch

向量矩阵范数pytorch矩阵按照某个维度求和（dim就是shape数组的下标）1.torch1.1Tensors一些常用函数一些安装问题cd进不去不去目录PyTorch里面_表示重写内容在默认情况下，

Selvaggia·2023-11-15 20:54

CW2算法源码解析

github.com/Harry24k/adversarial-attacks-pytorch/tree/master解析CW这个名字来源于论文的两个作者的名字Carlini和Wagner的首字母，CW2是论文中的L2

Sankkl1·2023-11-15 18:08

阿里云——算法面经

目录一面二面三面四面五面一面自我介绍讲项目，结合项目问问题数据的特征选择数据有噪声怎么办决策树、RM、GBDT、XGBoost（包括剪枝，预剪枝后剪枝好处坏处）lr到lr的损失函数深度学习防过拟合措施几种激活函数几种优化器l1、l2

fpga和matlab·2023-11-15 17:31

LeetCode2 两数相加 &《程序员面试金典》面试题 02.05. 链表求和

两数相加&面试题02.05.链表求和题目解法简单版解法进阶版解法题目注意这边有两个问题：[简单版]和[进阶版]解法简单版解法//javascriptvaraddTwoNumbers=function(l1,l2

La vie est belle❤️·2023-11-15 16:50

Lasso回归和岭回归详解

Lasso使用的是系数的L1范式（L1范式则是系数的绝对值）乘以正则化系数岭回归使用的是系数的L2范式（L2范式则是系数的平方）乘以正则化系数Lasso无法解决特征之间”精确相关“的问题。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

人工智能基础_机器学习030_ElasticNet弹性网络_弹性回归的使用---人工智能工作笔记0070

然后我们再来看elastic-net弹性网络,之所以叫弹性是因为,他融合了L1和L2正则,可以看到他的公式公式中有L1正则和L2正则两个都在这个公式中可以看到弹性网络,在很多特征互相联系的时候,非常有用

脑瓜凉·2023-11-15 06:28

Banana Pi BPI-SWE1000 中大型高度智能的控制板,智能回收箱，智能垃圾箱，智能售卖系统控制板

产品特点:l2路RS232接口，可接入4G模块、wifi模块、蓝牙模块接入互联网。l2路RS232接口，可接入工控主板、安卓主板，实现交互控制。l2路RS232接口，

Banana Pi开源硬件·2023-11-14 21:39

halcon 目标检测代码全文注释

halcon深度学习1.模型训练1.1深度学习的概念（一）、深度学习类型监督学习有标注非监督学习无标注（二）、模型参数超参数人为设定的，网络无法学习的学习率batchsize图像大小（hwc）L2正则化系数动量值学习总轮数网络参数模型自己学习的参数

小广向前进·2023-11-14 19:19

在matplotlib中的子图下方添加图例——在 3 列子图下方添加图例

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdata1,data2,data3=np.random.randn(3,12)fig,ax=plt.subplots(ncols=3)l1,=ax[0].plot(data1)l2

别出BUG求求了·2023-11-14 17:56

网站安全攻防战：守护数据的钢铁堡垒

防范数据泄露网站存储着大量用户的个人信息和敏感数据，如账户密码、信用卡信息等。一旦网站被攻击，这些数据可能被窃取，给用户带来极大的损害，

剑盾云安全专家·2023-11-14 16:14

人工智能基础_机器学习027_L2正则化_岭回归_非稀疏性_原理解读_公式推导---人工智能工作笔记0067

然后我们再来看一下岭回归,也就是第二范数对吧,他的公式,平方以后,加和然后开平方.L2的公式是可以看到L2公式,也是有个阿尔法,惩罚项对吧.可以看到因为L2带有平方,所以他的图形是个圆形我们可以把L2范数

脑瓜凉·2023-11-14 15:15

数仓分层的好处

分层好处：1，复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多层来完成，每一层只处理简单的任务，方便定位问题2，减少重复开发：规范数据分层，通过中间层数据，能够减少极大的重复计算，增加计算一次的结果的重复性3，隔离原始数据

Alienware^·2023-11-14 06:17

数仓（一）数据分层

文章目录数据分层好处数据运营层数据仓库层数据应用层事实表`(FactTable)`维表层(`Dimension`)表命名规则聚合粒度以及加工频率字段说明抽取方式字段命名规范数据表名命名规范表分区字段说明任务命名规范大厂分层架构爱奇艺

666呀·2023-11-14 06:05

量子计算 2 双缝实验之谜与量子比特

2机率幅2.1机率幅（Amplitude）2.2Bornrule（2范数很重要）2.3机率幅表达干涉现象2.4干涉现象与化学3量子比特（Qubit）的状态3.1量子比特的纯态（Purestate）3.2Ket-BraNotation3.3Bloch

xiwang_chn·2023-11-14 05:59

数据结构与算法之排序: Leetcode 21. 合并两个有序链表 (Typescript版)

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

Wang's Blog·2023-11-13 21:34

OpenCV各模块函数使用实例（11）--- 矩阵和数组操作（Operations on arrays）

OpenCV各模块函数使用实例（11）M、矩阵和数组操作（Operationsonarrays）本节描述矩阵的基本操作，这些操作是图像处理和其他数组算法实现的基本操作，包括矩阵的运算，特征值和特征向量，范数和逆矩阵

愚鬼·2023-11-13 11:44

LeetCode LCR 026. 重排链表

Guapifang·2023-11-13 01:58

数据挖掘--非负矩阵分解

活跃集方法：在F范数下，进行矩阵的分解，可以看作是对矩阵A的每一列在二范数意义下进行的

萝卜丝皮尔·2023-11-12 22:44

【JavaScript算法】-链表合辑07：重排链表、填充每个节点的下一个右侧节点指针、填充每个节点的下一个右侧节点指针II

一、143重排链表问题描述给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值

三七有星辰·2023-11-12 19:36

算法：链表的重排

LeetCodeOJ:ReorderListGivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.Forexample

hello_world_hust·2023-11-12 19:05

LeetCode第143题—重排链表—Python实现

自己代码的开源仓库:clickhere欢迎Star和Fork题目描述给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你不能只是单纯的改变节点内部的值

StriveZs·2023-11-12 19:02

L1，L2，Lp，L∞范数，曼哈顿距离，欧式距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离以及损失函数和正则项的应用

什么是范数？

迷雾总会解·2023-11-11 22:26

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数

脑瓜凉·2023-11-11 17:14

中国智能驾驶的“突围赛”打响，这家本土厂商为何能成为“先行者”？

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，今年1-6月，自主品牌标配L2（含L2+）级辅助驾驶交付新车155.34万辆。

高工智能汽车·2023-11-11 15:27

PTA团体程序设计天梯赛-练习集 L2 网红点打卡攻略(模拟)

思路模拟，不知道为什么结构体过不了代码#includeusingnamespacestd;constintmaxn=1e5+10;intn,m,g[210][210];structnode{intval,id;}a[210];intvis[210],path[210];intidx=0;boolcmp(nodea,nodeb){if(a.val==b.val)returna.id>n>>m;mem

Cutele_·2023-11-11 12:14

【入门深度学习】Pytorch基础知识（二）

敲代码的喜羊羊·2023-11-11 07:40

为何固定资产管理系统被普遍引入到企业管理中？

缺乏统一规范数据无据可循固定资产分布广、种类杂，缺乏统一规范，无法归类分析、快速定位查询资产信息，资产流转过程不清晰，数据无据可循。例如：设备没有统一编码规则。管理手段原始资

doris6100·2023-11-11 02:24

Bitget Wallet：使用 Base 链购买 ETH 的简明教程

Base链是一种Layer2（L2）公链，它可以为用户提供以太坊（ETH）代币，而BitgetWallet是一款多功能加密货币钱包，支持Base链以及其他主要区块链。

石头财经23·2023-11-11 02:55

《数据分析与挖掘》里的 python函数积累

annotate标注文字出自数据分析第三章P36**annotate语法说明：annotate(s=‘str’,xy=(x,y),xytext=(l1,l2),…)s为注释文本内容xy为被注释的坐标点xytext

逆夏11111·2023-11-11 00:12

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]提示：两个链表的节点数目范围是

南桥几晴秋·2023-11-10 22:28

Leetcode_2:两数相加

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,

CWLCool·2023-11-10 19:48

向量的范数、矩阵的范数

向量的范数p-范数常用的0-范数、1-范数、2-范数、无穷-范数其实都是p-范数的特殊情形。0-范数当p=0时，表示0-范数。它比较特殊，本质是一种计数，表示向量中非0元素的个数。

听海边涛声·2023-11-10 15:21

常见的机器学习模型正则化的方式

答：第一类：引入参数范数惩罚项通过在损失函数中添加一个参数范数惩罚，限制模型的学习能力。其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。

Yuetianw·2023-11-10 14:51

机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？

比如，常见的L1和L2正则化。2.正则化公式L1：L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。L2：L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。

五癫·2023-11-10 14:49

机器学习正则化

L2正则化 L2正则化公式为： L为损失函数，W为网络权重，b为偏置值，m为样本数量，n_x为网络层数，λ\lambdaλ是超参数。L2正则化含义在对W进行梯度下降时，对于第l层的参数W

忆南妄北·2023-11-10 14:18

机器学习之正则化

比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。正则化一般具有如下形式：其中，第一项是经验风险，第二项是正则化项，λ是调整经验风险和正则化间的系数，称为正则化系数。正则化项可以取

爱无限~·2023-11-10 14:47

L2正则化？

L2正则化？机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。

江南蜡笔小新·2023-11-10 14:46

2. 两数相加 JavaScript实现

2.两数相加题目链接一、思想二、代码实现varaddTwoNumbers=function(l1,l2){//存放两数之和新的链表，定义它的头和尾lethead=null,tail=null;//定义进位

是馨呀！·2023-11-10 09:49

leetcode---js实现两数相加

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

南初️·2023-11-10 09:13

2. 两数相加（JS实现）

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

束尘·2023-11-10 09:12

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