L2）

python 面试常考题

深度学习中常用的正则化方法包括L1正则化、L2正则化和Dropout。L1正则化：通过增加模型的L1范数作为正则化项，强制权重向量中的大部分分量为0，从而实现特征选择的效果。
医学小达人·2023-06-08 05:32

【区块链 | L2】作为Layer2赛道的领跑者，如何理解 Arbitrum？

上周我们介绍了以太坊L2扩展解决方案Optimism，本周我们继续介绍另一个L2解决方案——Arbitrum。Arbitrum是以太坊的一个OptimisticRollupL2可扩展性解决方案。
区块链（Web3）开发工程师·2023-06-08 04:24

2.2 图像分类：k-最近邻算法

当我们使用k-近邻算法时，确定我们应该如何比较相对近邻数据距离值图片间的不同，上节的L1方法是像素之间绝对值的总和；另一种常见的选择是L2距离，也就是欧氏距离，即取平方和的平方根，并把这个作为距离。
做只小考拉·2023-06-08 01:24

从零学算法

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=
李牧九丶·2023-06-07 23:34

ISIS路由渗透实验

1）拓扑2）需求：ISIS全网互联互通3）原因分析：因为，L1/2路由器（R4、R8）学习到L1类型路由信息会装进L2-LSP，在泛洪给其他区域的L2和L1/2路由器，所以，L1/2路由器和L2路由器能够清晰的掌握全网的路由信息
唔脸喃·2023-06-07 17:54

第二期：链表经典例题（两数相加，删除链表倒数第N个节点，合并两个有序列表）

示例输入：l1=[1，2，3]，l2=[4，5，6]输出：[4，7，9]输入：l1=[1，
是小辰·2023-06-07 10:58

2. 两数相加解题思路

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.解题思路创建一个空节点pre作为结果链表的头节点，并将其引用
emsiohw·2023-06-07 05:18

合并两个有序链表（java）

示例：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]解题思路：两个链表是有序的，那我们用两个指针分别卡住两个链表，进行大小比较，然后再借助一个辅助链表进
SP_1024·2023-06-06 22:39

2019-06-28淘宝直播最新公告。淘宝直播平台整体资费说明！！！

站内淘宝客CPS结算权限的给予规则：a、若该账号具备达人身份，且级别在L2以上，平台自动给
一位大神v_smvpds·2023-04-21 21:53

为什么milvus 计算出来的欧式距离和实际不符合？

为什么milvus计算出来的l2和numpy计算结果不一样我本地使用自定义的l2函数:fromtypingimportListimportnumpydefl2(vector1:List[float],vector2
·2023-04-21 14:47

剑指 Offer 25. 合并两个排序的链表（简单）

->1->2->3->4->4解题思路：递归法publicListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){if(l1==null){returnl2;}if(l2
言的希·2023-04-21 14:19

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，DropConnect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据
·2023-04-21 11:32

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，DropConnect】等1.注意力机制在深度学习领域，模型往往需要接收和处理大量的数据
·2023-04-21 11:27

tf.clip_by_norm 梯度裁剪的计算原理

max(global_norm,clip_norm)#生成0-9之间的数组成的列表init_t_list=np.asarray([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])#方式1：使用np自带的函数l2
loveEconomics·2023-04-21 07:07

3.3 向量与矩阵的范数

学习具体算法：其次，我会学习具体的算法和计算方法，如计算向量的L1、L2、无穷范数，计算矩阵的1范数、2范数、无穷范数等等。我会在学习过程中多做一些例题，理解范数的计算方法和应用场景。
夏驰和徐策·2023-04-20 23:37

两个链表的第一个公共结点

):self.val=xself.next=NoneclassSolution:defFindFirstCommonNode(self,pHead1,pHead2):#writecodeherel1=l2
GoDeep·2023-04-20 23:06

Python-L1和L2正则化

1.L1和L2正则化L1正则化和L2正则化是在神经网络中常用的两种正则化技术，用于对权重参数进行惩罚，以减小过拟合现象。
天寒心亦热·2023-04-20 21:45

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-04-20 19:09

L2-006 树的遍历

受益匪浅：1：图（树）的构建：（根据中序，和后序）（中序，和后序原理都一样）intbuild_tree(intl1,intr1,intl2,intr2){//构建树if(l1>r1||l2>r2){//
elegant coder·2023-04-20 17:32

[leetcode]

问题：GivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→L*n-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.Forexample
这是朕的江山·2023-04-20 16:20

milvus 使用 l2 欧式距离计算向量的距离，计算出来的距离的最大值是多少？

Q：milvus使用l2欧式距离计算向量的距离，计算出来的距离的最大值是多少？A：归一化之后，最大值是4Q:归一化的是怎么操作的？
·2023-04-20 16:42

redis 与 db 双写数据一致性解决方案

本文最为全面的介绍了redis与db双写数据一致性解决方案，当然，会参考了最新的一些文章，但是解决那些复制来复制去的bug，另外，本文增加了L2、L3多级缓存的一致性问题总之本文非常经典，绝对的高分面试
背着代码去游走·2023-04-20 15:55

“行泊舱”+出海全面发力，这家ADAS厂商跑出规模化“新速度”

《高工智能汽车研究院》认为，中国乘用车市场已经来到了L2普及、L2+冲刺发力以及L3/L4小规模落地的并行发展周期。
高工智能汽车·2023-04-20 15:50

团体程序设计天梯赛练习集题解整合

PTA的练习集是必不可少的备赛必刷题单，这里为大家整理一份按照题目顺序的题解，持续更新中，大家放心食用~L1题目中20分的题目多用stl解决，为L1题目满分多一份保障预计十天内更新完L1题，后续会更新部分L2
江水白·2023-04-20 12:30

English Learning - L2 语音作业打卡 复习双元音 [ɔɪ] [aʊ] 代词弱读技巧 Day49 2023.4.10 周一

EnglishLearning-L2语音作业打卡复习双元音[ɔɪ][aʊ]代词弱读技巧Day492023.4.10周一发音小贴士：当日目标音发音规则/技巧:目标音[ɔɪ]目标音[aʊ]代词弱读式Part1【热身练习】Part2【练习内容】【练习感受】元音[ɔɪ]今日练习单词1：coin/kɔɪn/今日练习单词2：voice/vɔɪs/元音[aʊ]今日练习单词3：vowel/ˈvaʊəl/今日练习单
wumingxiaoyao·2023-04-20 06:05

剑指 Offer 25. 合并两个排序的链表

2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->41.迭代classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*l2
吴盐煮_·2023-04-20 04:01

2021-10-27 21. 合并两个有序链表【Easy】

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
JackHCC·2023-04-20 03:52

【LeetCode训练营02】两个非空链表相加 详解

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
陈大大陈·2023-04-19 23:39

团体程序设计天梯赛-练习集 L2-026 小字辈 Python

这道题在L2题目中属于比较简单的题了，根据题意，让我们从第二行输入中找到辈分最小的那些人并且排序输出首先,根据第二行输入我们找到对应关系：例如,样例中：[2,6,5,5,-1,5,6,4,7]对应[1,2,3,4,5,6,7,8,9
追梦不为答案√·2023-04-19 20:07

团体程序设计天梯赛 -- 练习集 (L2合集)

文章目录L2-001紧急救援(25分)L2-002链表去重(25分)L2-003月饼(25分)L2-004这是二叉搜索树吗？(25分)L2-005集合相似度(25分)L2-006树的遍历(25分)L2-007家庭房产(25分)L2-008最长对称子串(25分)L2-009抢红包(25分)L2-010排座位(25分)L2-011玩转二叉树(25分)L2-012关于堆的判断(25分)L2-013红色警
梦中醉卧惊起·2023-04-19 20:36

解决神经网络过拟合问题—Dropout方法、python实现

如果网络模型复杂，L2范数权值衰减方法就难以对付过拟合。这种情况下，用Dropout方法。Dropout是一种在学习过程中随机删除神经元的方法。训练时，随机选出隐藏层神经元，然后将其删除。
算法技术博客·2023-04-19 18:29

领跑行泊一体，纵目科技剑指自动驾驶L2到L4的规模化商业落地机遇

‍数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业2019年，通用、丰田、特斯拉等11家车企承诺自动驾驶时间表，他们大都表示在2020年底实现高级别自动驾驶。以特斯拉为例，其CEO埃隆·马斯克曾承诺在2020年实现自动驾驶食言后，随后在2021年第四季度财报电话会议上，还继续承诺，有信心在2022年内实现完全自动驾驶……当头部车企无法兑现承诺之时，我们发现，一些原本只瞄准L4级自动驾驶有潜力的创新公
数据猿·2023-04-19 17:11

亮剑「驾舱」产品矩阵，百度要做智能化「卷王」

据高工智能汽车研究院发布的《2023-2025年中国智能汽车产业链市场数据预测报告》预测，2023-2025年，中国乘用车市场的L2（L2+）整体搭载率将分别达到35%、45%、53%。
高工智能汽车·2023-04-19 13:43

神经网络调参：loss震荡过于明显/loss剧烈抖动

无过拟合是否找到合适的loss函数：在深度学习里面，不同的loss针对的任务是有不同的，有些loss函数比较通用例如L1/L2等，而如perceptualloss则比较适合在图像
全员鳄鱼·2023-04-19 08:52

图像处理之图像特征及提取

切比雪夫距离、余弦距离)）；形状特征（几何形态分析（Blob分析）：矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述）；幅值特征（矩、投影）；直方图特征（统计特征）：均值、方差、能量、熵、L1范数、L2
OliverH-yishuihanq·2023-04-19 05:42

深入理解计算机系统第九章知识点总结

：虚拟地址MMU(memorymanagementunit)：内存管理单元VP(virtualpage)：虚拟页PP(physicalpage)：物理页/页帧SRAM：表示位于CPU和主存之间的L1、L2
水番茄·2023-04-19 04:58

基于超图的多模态特征选择算法及其应用

一、题目：基于超图的多模态特征选择算法及其应用二、论文概述：利用传统机器学习方法，提出一种多模态特征选择算法，将每组模态当作一组任务，首先利用L2，1范数进行特征选择保证不同模态相同脑区的特征被选中，然后通过嵌入超图技术刻画样本与样本之间的高阶信息
工藤新一11111·2023-04-19 00:47

计算向量距离的时候，l2和 ip 哪个更好？有什么区别？应该如何选择？

Q：计算向量距离的时候，l2和ip哪个更好？有什么区别？应该如何选择？A：计算向量距离的时候，L2范数和内积（IP）都是常用的度量方式。
·2023-04-18 22:18

java memory model

在计算机硬件层面，CPU在处理指令时，会先从L1，L2，L3缓存中拉取数据，如
·2023-04-18 22:58

[每日一题]165：两数相加

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]
AngelDg·2023-04-18 17:10

L2十档行情逐笔成交数据实战技巧

1、怎么看十档行情？打开任意个股，在盘口即可查看买一至买十，卖一至卖十。Level行情1只能看五档报价，但是五档报价看起来很平静，但是主力很可能会在五档报价之外悄悄布局。使用Level市场，你可以看到10档的买卖报价，你可以看到更多更远，你可以看到主要趋势的全景。2、如何看逐笔成交的数据？点击更多交易进入逐笔交易明细页，准确查看每笔交易，跟踪资金走势。因为level交易的数据是3秒刷新一次，期间的
L2gogogo·2023-04-18 16:21

C#、Java、Python，window如何接入L2行情数据接口？（附代码）

收集股市L2行情数据的投资者可以在
L2gogogo·2023-04-18 16:51

A股量化交易和level2行情数据接口有什么特色？

L2市场数据非常有用。我们一直被用作交易系统的基本数据。我们网上有level2数据，里面有一个统计分析工具，可以看到大单小单和主动趋势。Level-2产品是上海证券交易所推出的实时
L2gogogo·2023-04-18 16:51

如何利用炒股中的L2行情数据功能对比，以及用途数据分析。（附代码）

股票L1与L2行情数据对比由于Level1成交数据是3秒刷新一次，期间的所有成交数据是汇总显示的，而Level2的成交数据是主动推送的，毫秒级的变动频率，因此可看清每一笔成交情况，与Level1行情的成交情况差异巨大
L2gogogo·2023-04-18 16:20

A股中的level1跟Level2有什么区别

L2行情市场是上海证券交易所推出的实时市场信息收费服务产品，主要提供在上海证券交易所上市交易的证券产品的实时交易数据。包括十档行情，买卖队列，逐笔成交，委托总量和加权价格等多种新式数据。
L2gogogo·2023-04-18 16:50

精细化工废水除氟树脂CH-87

反渗透浓水和循环水排污水3、氟化工行业4、光伏行业5、电镀/电子行业6、金属表面处理行业7、玻璃制品行业8、石英砂生产行业含氟废水的预处理方式沉淀法：1、氟化钙溶解度：16.3mg/L，折合氟离子的溶解度：7.94mg/l2
any13367128839·2023-04-18 14:58

机器学习——L1范数充当正则项，让模型获得稀疏解，解决过拟合问题

问：使用L2范数正则项比L1范数正则项得到的是更为稀疏的解。答：错误，L1范数正则项得到的是更稀疏的解。因为在L1正则项中，惩罚项是每个参数绝对值之和；而在L2正则项中，惩罚项是每个参数平方的和。
肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:42

Level_2(2)题目整理

名人堂与代金券(处理)L2-028秀恩爱分得快（❗vector二维数组，输入处理❗大模拟❓）L2-029特立独行的幸福（模拟）L2-030冰岛人(❓)L2-031深入虎穴（邻接表求深度）L2-032彩虹瓶（栈）L2
释怀°Believe·2023-04-18 05:29

Unit6 L2 History makers 研读语篇+指向学科核心要素发展的英语学习活动设计

Unit6Lesson2Historymakers［主题意义／主题语境］本课学习甘地和马丁路德金。MartinLutherKing为美国黑人争取平等权利而斗争；甘地领导印度脱离英国统治而独立，属于"人与社会"范畴中的"历史，社会与文化"主题。主题意义在于了解重大政治历史事件，文化渊源，学习贡献精神，促进社会进步与人类文明。［What／主题内容］听力文本分为两个部分。第1个部分是一个访谈对话，按照事
YangErin·2023-04-17 20:03

【链表OJ】合并两个有序链表

实例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]实例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]实例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]解题：思路：由于所给的两个链表都是升序的
Claffic·2023-04-17 18:28
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