L2）

cache和内存

通常我们CPU的寄存器是L1的高速缓存，L1是L2的高速缓存，以此类推。
造夢先森·2023-09-02 11:01

跨数据中心Multi-Fabric解决方案：L2和L3网络的高效连接和扩展

云数据中心里，为什么需要DCI互通？云化数据中心，网络资源通过虚拟化技术形成资源池，实现业务与物理网络解耦，通过网络虚拟化，物理网络资源可以被分成多个虚拟网络资源，从而提高网络资源的使用效率。虚拟网络资源根据业务需求进行分配和调度，可以更好地利用网络资源。此外，虚拟网络资源的快速部署和迁移可以提高业务的灵活性和可用性。伴随着用户业务规模的扩大和范围的增加，用户可能需要在多个地理位置建立数据中心以满
星融元asterfusion·2023-09-02 08:56

Leetcode专题-21-合并两个有序链表

：https://leetcode.cn/problems/merge-two-sorted-lists/description/解题思路：funcmergeTwoLists(l1*ListNode,l2
·2023-09-01 17:48

Leetcode专题-160-相交链表

a和b,如果两个链表相交，那么公共部分的长度肯定是相等的，假设为c,那么链表A在公共部分前的长度就是a-c,同理链表B在公共部分前的长度就是b-c,于是就有了a+b-c=b+a-c，也就是说如果l1,l2
·2023-09-01 15:10

2020-01-01 关于深度优先搜索算法正确性的论证

深度优先搜索示意图如下：rootl0,r0l1l2l3;r1r2其中root两个儿子节点l0,r0,l0三个儿子节点l1,l2,l3;r0有2个儿子节点r1,r2上图树结构搜索顺序为root->l0->
MathPhilosophy·2023-09-01 02:15

cacheline一致性、内存序、volatile

1、cacheline知识CPUcache有三级，其中L1、L2是每个core私有的，L3是公共的，cacheline是CPUcache中最小的缓存单位，CPU访问主存中某个数据时会将cacheline
Android_chunhui·2023-09-01 00:29

白云之战前情分析

虽然，大级别周期多头行情已经走坏，需要时间修补，但，L3级别的中枢返回线段还是值得参与的，特别地，在L2出现枢背（红线）和L1出现段背的情况下。如下图
古月量化·2023-08-31 11:31

正则化和范数

目录预备知识L0范数L1正则化L2正则化为什么参数越小越好预备知识在深度学习中，模型的参数优化可以看做最大后验估计，损失函数即为似然函数。所谓正则化，可以视为给予了模型参数估计的一个先验知识。
NeverMoreH·2023-08-31 11:42

力扣2. 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=
wesen12·2023-08-31 08:55

用户端Web自动化测试-L2

目录：高级定位-css高级定位-xpath显式等待高级使用高级控件交互方法网页frame与多窗口处理文件上传，弹框处理自动化关键数据记录电子商务产品实战测试人论坛搜索功能实战1.高级定位-csscss选择器概念css选择器有自己的语法规则和表达式css定位通常分为绝对定位和相对定位和Xpath一起常用于UI自动化测试中的元素定位CSS常用的选择器_常用选择器_阿瞒有我良计15的博客-CSDN博客c
阿瞒有我良计15·2023-08-30 23:27

java---哈希表---字符串哈希（每日一道算法2022.8.19）

题目给定一个长度为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字符串中只包含大小写英文字母和数字输入
SRestia·2023-08-30 17:23

生成12位短id，自增且不连续，永不重复，不依赖数据库

synchronized获取最后一次生成的时间戳值T0限定初始时间为2023-08-0100:00:00,获取当前时间时间戳T1,T1与初始时间的毫秒差值T2,转为16进制，转为字符串为r1,获取该字符串的长度L1获取L2
差点资深程序员·2023-08-30 15:34

算法面试-深度学习面试题整理（2024.8.29开始，每天下午持续更新....）

余弦距离：其中，A和B是要比较的两个向量，⋅表示向量的点积（内积），∥A∥和∥B∥分别表示向量A和B的欧几里德范数（也称为L2范数）。余弦距离的值范围在[0,2]，取值越小表示两个向量越相似，取值
完美屁桃·2023-08-30 09:12

Matlab绘图设置任意位置的图例，多个图例设置

0:0.001:6;A=sin(t);B=cos(t);figure(1312)l1=plot(t,A);holdonl2=plot(t,B);gridonlegendText=legend([l1,l2
cuntou0906·2023-08-29 14:51

2022-04-04模拟，162411

从历史高点1.887以来的下跌过程可以认为是在L3低点位置结束，结构上已经大于L1的两条腿反向和L2的单次反向，L3的幅度和结构都已经发生了变化。
单波交易法·2023-08-29 12:43

M8总结—— 教练路上，再一次的涅槃！

课程在M1-M7总结中开始了，奇怪，这次总结没有像M7总结时的感悟更多，这次纯学术性的总结发现我们的M1-M7就是组成“教练圣诞树”的枝丫，树顶上的星星就是L2—“道”。
zsfjht·2023-08-29 12:16

L1 ， L2正则化

L2让所有特征的系数都缩小，但是不会减为0，它会使优化求解稳定快速。
水星no1·2023-08-29 01:53

Nautilus Chain 主网上线拉开模块化序幕，一文纵览生态项目

自去年以来，以太坊创始人VitalikButerin提出了Layer3概念，他表示：●L2用于扩容，L3用于自定义功能，例如隐私。●L2用于通用扩容，L3用于定制化扩容。
金马1988·2023-08-29 00:35

L0,L1,L2范数（双竖线，有下标）

举个例子，2维空间中，向量(3,4)的长度是5，那么5就是这个向量的一个范数的值，更确切的说，是欧式范数或者L2范数的值。
玖玖玖 柒染·2023-08-28 20:01

智能驾驶相关—DMS系统数据解决方案

搭载辅助驾驶技术的车辆确实能够降低交通事故的发生，但消费者需要搞清楚辅助驾驶并不等于完全自动驾驶，按照中国工信部及美国SAE的最新定义，目前自动驾驶技术仍处于L2阶段，车主不能将驾驶主动权完全交给车辆，
景联文科技·2023-08-28 10:05

进阶有感

然后在家复习总结了下L2阶段的内容。讲真，真的挺虐心，几乎有三分之二虐虐内容都需要重新练习，那时候微博打卡说真的怕兰主任啊，怕她来，又怕她不来，期待-开心（难过）-惊喜，如此反复。
曼娟·2023-08-27 06:23

区分什么是Java内存模型（JMM）和 JVM运行时数据区

2.2.2、三级缓存（L1、L2、L3）2.3、乱序执行优化二、JMM-Java内存模型2.1、内存模型组成及抽象示意图2.2、内存交互的基本操作2.3、Java内存模型的运行规则1、八大操作的同步规则
Pisces_224·2023-08-27 06:49

癌症预测新利器：弹性逻辑回归让健康更可控！

它可以处理高维数据和多个相关变量的情况，通过引入L1和L2惩罚项，实现变量选择和参数收缩，从而提
笑不语·2023-08-26 14:28

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：拟牛顿法SoftmaxRegression算法Softmax回归代价函数L1/L2
XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

不忘初心-M8课程学习总结

图片发自App要不要上L2，出发前犹豫再三，内心很挣扎。先生问我：你学教练的初心是什么？于是带着寻找初心的问题，来到了课堂上。
FeiTANG·2023-08-26 09:28

【TensorFlow 2.x】AttributeError: module ‘tensorflow_core.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘

TensorFlow2.0之后的版本删掉了l2正则化函数tf.contrib.layers.l2_regularizer修改建议：将源码：regularzer=tf.contrib.layers.l2_
鲨鱼辣椒不吃辣c·2023-08-25 19:11

L1正则化和L2正则化有什么区别

L1正则化偏向于稀疏,它会自动进行特征选择,去掉一些没用的特征,也就是将这些特征对应的权重置为0.L2主要功能是为了防止过拟合,当要求参数越小时,说明模型越简单,而模型越简单则,越趋向于平滑,从而防止过拟合。L1正则化/LassoL1正则化将系数的1范数作为惩罚项加到损失函数上,由于正则项非零,这就迫使那些弱的特征所对应的系数变成0。因此L1正则化往往会使学到的模型很稀疏(系数经常为0),这个特性
顾子豪·2023-08-25 16:57

E. Maximum Monogonosity

isdefinedas|bl−ar|+|br−al||bl−ar|+|br−al|.Recallthattwosegments[l1,r1][l1,r1],1≤l1≤r1≤n1≤l1≤r1≤n,and[l2
阿根廷必胜·2023-08-25 13:58

pytorch中Adam优化器源码解读

weight_decay=0,amsgrad=False)参数：weight_decay:这里是采用权重衰减，权重衰减的系数amsgrad：在更新时，是否保留梯度的二阶历史信息2.源码源码中的实现，参照最后一幅图中L2
Bingoyear·2023-08-25 07:43

pytorch中SGD源码解读

params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay=0,nesterov=False)momentum:动量参数dampening：梯度抑制参数weight_cay:L2
Bingoyear·2023-08-25 07:13

L1和L2正则化（岭回归和LASSO）

在上一篇文章中我们写到了L1损失函数和L2损失函数，本文将讲述L1正则化和L2正则化。损失函数和正则化是作用不同的两个部分，我们将在文中对其进行辨析。
weixin_43216017·2023-08-24 05:19

Icache和Dcache

三、位置：一级缓存也叫做L1,那么对应的也有L2,L3。L1,L2
hanxp001·2023-08-24 05:13

双频RTK定位技术原理及解决方案

以下是双频RTK定位技术的原理和解决方案：原理01双频载波测量双频RTK技术在接收器上同时接收两个不同频率的卫星信号载波，通常使用L1和L2频段。这些频率的载波信号会受到相位差的影响，从而测量
深圳华安联大科技创新有限公司·2023-08-23 19:53

在自我中沉浮的M8.5

图片发自App不知道是不是验证了那句话“行百里者半九十”在经历过了刚刚结束的2019国际教练周后，我似乎才对L2有了更为深入的认识，也才真正实现M8.5所说的中段检视。
Lilyliumin·2023-08-23 12:54

电子地图“顽疾”难治，会“传染”自动驾驶专用高精地图吗？

在自动驾驶L2到L3的道路上，传统车厂的内心是懵的，估计每天的日记
亲爱的数据·2023-08-23 03:24

0x08权重衰退与数值稳定性

权重衰退我们通过获取更多的数据来缓解过拟合，或者我们可以使用正则化技术来使得模型容量得以限制本质上权重衰退就是L2正则化，通过函数与0的距离来衡量函数的复杂度我们通过引入系数λ\lambdaλ来作为超参数来控制正则项的重要程度等价于
INGg__·2023-08-22 17:00

TDA4超级玩家浮出水面，行泊一体功能、成本刷到极致

2023年以来，智能驾驶市场进入L2普及、高阶ADAS功能（NOA）大规模量产的新周期，降本增效，打造极致性价比、提升用户体验等，成为了竞争的焦点。
高工智能汽车·2023-08-22 11:37

每日一题 143重排链表

题目给定一个单链表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，而是需要实际的进行节点交换
fffffall285·2023-08-22 11:04

深度学习的正则化

主要有L1正则化和L2正则化。L1正则化是L2正则化是。其中L2正则化又被成为岭回归。
约德尔人winter·2023-08-21 19:06

剪枝基础与实战(2): L1和L2正则化及BatchNormalization讲解

1.CIFAR10数据集CIFAR10是深度学习入门最先接触到的数据集之一，主要用于图像分类任务中，该数据集总共有10个类别。图片数量：6w张图片宽高：32x32图片类别：10Trainset:5w张，5个训练块Testset:1w张，1个测试块Pytorch集成了很多常见数据集的API，可以通过pytorch来下载这些数据集，并做成模型需要的DataSet和Dataloader,供模型训练使用。
@BangBang·2023-08-21 14:49

Nautilus Chain 主网上线拉开模块化序幕，一文纵览生态项目

自去年以来，以太坊创始人VitalikButerin提出了Layer3概念，他表示：●L2用于扩容，L3用于自定义功能，例如隐私。●L2用于通用扩容，L3用于定制化扩容。
WilliamMeta·2023-08-21 09:58

brpc 摘要

Cacheline1.背景：cpu的L1和L2级cache为每个核独有，cpu的L3cache为所有核心共享2.原因：核写入自己的L1级cache是极快的，但当另一核读写同一处内存时，由于每个核有localcache
loloxiaoz·2023-08-21 06:09

40万字完整版智能矿山项目建设整体解决方案WORD

本次建设的主体内容为L2、L3、L4、L5
2023小目标·2023-08-21 05:51

Normalization

对神经元输出规范化：BatchNorm/LayerNorm/InstanceNorm/GroupNorm2对权重规范化（WeightNorm）：广义上讲，一般机器学习里看到的损失函数里面加入的对参数的的L1/L2
7ccc099f4608·2023-08-21 00:54

2. 两数相加 -力扣c++解法

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.解析：判断哪个链表长，短的补0，然后相加不足：该代码比较冗余，时间和
Smoothzjc·2023-08-20 15:23

[LeetCode]2. 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
张小猪的家·2023-08-20 15:22

tf.keras.layers.ActivityRegularization

添加对于inputactivity(输入与权值相乘后的值)的正则化损失.tf.keras.layers.ActivityRegularization(l1=0.0,l2=0.0,**kwargs)参数l1L1
又双叒叕苟了一天·2023-08-20 14:27

基于蚁群算法的六轴机械臂路径规划（运动学模型建立）

运动学逆解3机器人的轨迹仿真1D-H参数法建立坐标系代码：clear;clc;%建立机器人模型%thetadaalphaoffsetL1=Link([00.30.025pi/20]);%定义连杆的D-H参数L2
小坏坏的大世界·2023-08-20 12:58

pcie的PM和ASPM

最近工作原因，了解了PCIE协议的PM和ASPM机制主要包括如下内容1.PCI-PM中D0,D1,D2,D3hot,D3cold的介绍2.ASPM中的L0,L0s,L1,L2,L1substate,L3
happy2023_forever·2023-08-20 12:37

PNP结算方法（后面可能有空再补充了）

SOLVEPNP_EPNP=SOLVEPNP_DLS>>SOLVEPNP_IPPE>SOLVEPNP_AP3P>SOLVEPNP_ITERATIVE固定一个识别物体检查结算的yaw角在这张图中l1是ippe，l2
weixin_50862344·2023-08-20 06:26
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