L2范数

什么是HIS，以及HIS的作用，特点，组成部分

HIS系统的优点：shenhuax3简化工作流程，方便医患人员减轻劳动强度，提高工作效率规范数据录入，提高了
刘寰·2025-03-28 13:16

网络安全法律法规简介

2、《数据安全法》施行日期：2021年9月1日建立数据分类分级保护制度，规范数据交易和跨境流动，要求重要数据出境需安全评估。
菜根网络安全杂谈·2025-03-27 10:21

链表使用基础——如何创建链表

并以相同形式返回一个表示和的链表假设：除了数字0以外，这两个数不会以0开头示例：建立结果链表structListNode*addTwoNumbers(structListNode*l1,structListNode*l2
榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

解密Java内存模型：从happens-before原则到实战可见性问题

1.1现代计算机的存储体系CPU寄存器L1缓存L2缓存L3缓存主内存磁盘1.2多线程环境下三大核心问题可见性问题：线程A修改的变量，线程B无法立即看到原子性问题：非原子操作被线程切换打断有序性问题：编译器
猿享天开·2025-03-26 08:38

Java面试黄金宝典7

例如线程A和线程B都需获取锁L1和L2，那么都要按先获取L1再获取L2的顺序操作。示例代码如下：java//定义两个锁Objectlock1=newObject();Objectlock2=ne
ylfhpy·2025-03-25 14:24

一个AI小白如何理解近似匹配检索

在AI领域的相似性匹配中通常会接触很多新名词：ANN、KNN、HNSW、SQ8、Faiss、L2、L1、innerproduct...你可能会查了很多官方解释，但是：-->网上每个名词都告诉了是什么，我知道了他是什么
xieyu_zy·2025-03-25 14:23

机器学习_正则化方法

常见的正则化方法包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge），还有结合了两者优点的ElasticNet。以下是对这些正则化方法的详细说明，包括原理、用法、使用场景、作用及其优缺点。
V文宝·2025-03-25 13:18

Milvus 中常见相似度度量方法

1.欧氏距离（L2Distance，L2）特点欧氏距离是最常用的距离度量方法之一，它计算的是两个向量在欧几里得空间中的直线距离。
Sirius Wu·2025-03-24 03:13

代码随想录day7-链表俩数相加

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=[9,9,9
凌凡天·2025-03-23 18:26

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从
悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

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]思路：虚拟头结点：使用一个虚拟头结点（dummy）来简化链表操作。
陆仁贾笨贾·2025-03-21 22:47

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

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)

l2：第二个矩形的左上角坐标。r2：第二个矩形的右下角坐标。我们需要编写一个函数booldoOverlap(l1,r1,l2,r2)，如果两个给定的矩形重叠，则返回true。
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

宇树科技单线雷达L2的坑货驱动

最烂的github网站：GitHub-unitreerobotics/unilidar_sdk:SDKforUnitreeL1LiDAR搞不懂这家公司火的道理，卖个烂机器狗忽悠火了，瞎眼买了个激光雷达，捯饬半天。一句话搞定的事技术支持就是不和你说清楚别用这个网站，错误的没有更新使用官网的SDK驱动网站：下载中心L2-宇树科技完全没有技术支持，扔一堆手册，问一下问题还要提交工单，代理商、销售心高气傲
wuicer·2025-03-18 01:45

【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

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为64KB指令缓存和数据缓存；L2
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

榜单首发！高阶智驾「爆发」进行时，本土TOP10供应商抢市场

目前，特斯拉在中国地区销售的新车，标配入门级L2（主动巡航+辅助转向），同时提供两档选
高工智能汽车·2025-03-15 07:29

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

默认行为：L1路由器通过最近的L1/L2路由器（类似默认网关）访问外部区域。Level2（L2）：作用范围：骨干区域（跨区域）。路由信息：维护全网（所有区域）的L2LSDB，负责区域间路由。
他不爱吃香菜·2025-03-13 03:17

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

H100架构解析与性能优化策略

本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开：首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果；其次，针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解
智能计算研究中心·2025-03-11 21:36

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

PTA L2 题目合集

L2-001紧急救援(25分)题解链接L2-002链表去重(25分)#include#definePISpair#definevalfirst#definenesecondusingnamespacestd;constintN=1e6+10;mapMap;stringst_address;intn,st[N];vectorv;intmain(){cin>>st_address>>n;for(int
不牌不改·2025-03-10 15:14

【PTA】团体程序设计天梯赛-练习集 L2题目总结（完）

模拟题L2-002链表去重（链表模拟）L2-002链表去重用两个数组分别表示键值和下一个结点来模拟链表。注意可能存在无重复键值的绝对值的情况。#includeusingnamespacestd;#definefir(i,a,n)for(inti=a;imp;inta[N],ne[N];//某个地址的键值、下一个地址structnode{intv,d;};vectorans1,ans2;intmai
karshey·2025-03-10 14:10

PTA L2一些题目

L2-014列车调度-团体程序设计天梯赛-练习集样例是怎么来的呢？通过题目我们知道每一条轨道的车牌号必须是依次递减的。那么，我们如果让每条轨道尽可能长就能保证轨道数最少------也就是说，我们要尽可能的找最长降序序列。但是1e5数据量还是太大了，暴力找会超时。注意到，找最长降序序列的时候，我们是8-4-2-1、5-3、9-6、7，现在这个数能放那个就放哪个，尽可能往前面找，如果都放不了就新开一个
和旋_菾律·2025-03-10 13:35

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

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

Python 编程题 第三节：完数、质数分解、判断某年某天

完数完数：一个数等于除他以外的的所有因子之和被称为完数l2=[]forainrange(1,1001):sum=0foriinrange(1,a):ifa%i==0:sum+=iifsum==a:l2.
MYX_309·2025-03-03 12:44

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

Openharmony的编译构建--进阶篇2

承接上一篇Openharmony的编译构建--进阶篇1中说明了在OpenharmonyV3.1的如何在标准系统即L2设备添加一个模块的两种情况，此篇对第三种情况进行说明。
procedurecode·2025-02-23 19:37

【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？

L2部分自动驾驶：车辆仅对方向盘
LVXIANGAN·2025-02-23 08:16

深度学习探索-基础篇-正则化篇

文章目录一、正则化介绍1.1正则化的简介1.2正则化的方法介绍1.3正则化的用途二、正则化的详细介绍2.1L1正则化2.2L2正则化2.2.1L2正则化的工作原理2.2.2如何在训练中应用L2正则化2.2.3L2
神仙盼盼·2025-02-21 13:49

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

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

【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,L2
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)

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、L2
qq742234984·2025-02-13 07:39
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他