L2

计算机缓存Cache以及Cache Line详解

寄存器速度最快，离CPU最近，成本最高，所以个数容量有限，其次是高速缓存（缓存也是分级，有L1，L2等缓存），再次是主存（普通内存），再次是本地磁盘。
陌隋·2023-09-25 14:04

I-Cache 和 D-Cache

在速度上CPU>寄存器>Cache>SRAM＞ＰＳＲＡＭ在容量上CPU<寄存器L2和L3。
痞子IT·2023-09-25 14:00

leetcode2 两数相加

示例输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.解析这道题是模拟法，新起一个链表来存，不断循环、相加、进位来计算，最后若还有进位就再补一位/***Definitionforsingl
谜底666·2023-09-25 13:17

7.9S零白加速，L2自动驾驶 顶配不到12万，TA才是值得种草的平价Dream Car

相信每个车迷心中都有一款DreamCar，也许从儿时起你就有了自己喜欢的车，有的是价值奢华的轿车，有的是速度飞快的超跑，有的是陆地称霸的Offroad车型，还有的是改装性能无上限的低调性能车。还记得那辆让你朝思暮想的梦想之车么？如今是否还在为它努力搬砖呢？心存梦想为之努力是一种幸福！梦想很丰满，往往现实很骨干，有的人的DreamCar往往受价钱的限制真的只是个Dream。回到现实生活中，回归到普通
车购精选·2023-09-25 08:29

What is the difference between Parseval‘s theorem and Plancherel Theorem

Plancherel定理是调和分析里的一个结论,最早由MichelPlancherel证明,其可表述为对同时属于L1(R)L^{1}(R)L1(R)和L2(R)L^{2}(R)L2(R)的函数f来说,其傅立叶变换
知识在于积累·2023-09-24 21:03

python和C语言基础入门练习题

位根据列表里字符串长度排序把下标为偶数的字符去掉，再把剩下字符的ASC码值加起来排序写文件读文件目录对文件内容作出更改C语言打印数字互不相同的三位数python找两列表相同的元素，排序输出defcommon_items(L1,L2
weixin_42353399·2023-09-24 18:52

C++ 实现已知直线上两个点求解直线方程，并求两条直线的交点

已知点A（x1，y1）、B（x2，y2）为直线L1上两个点，点C（x3，y3）、D（x4，y4）为直线L2上两个点，求解两个直线的方程以及交点坐标，直接贴代码#includeusingnamespacestd
MirrorYuChen·2023-09-24 06:43

机器学习 l2正则化--岭回归

模型复杂，模型尝试兼顾的数据较多解决:L1正则化：LASSO回归损失函数+λ惩罚项|w|（绝对值会使一些w的值直接=0，相当于删除了该特征的影响）L2正则化（更常用）：Ridge回归--岭回归损失函数+
从白天到早上·2023-09-24 06:35

tensorflow的tf.nn.l2_normalize()与tf.norm()

tensorflow的归一化在很多时候都会用到，tensorflow代码里面也有多个实现方式，下面主要以L2归一化来讲解。
lishanlu136·2023-09-23 12:02

正则化项和L1范数和L2范数的关系

正则化项与L1范数和L2范数之间存在密切的关系，因为正则化项通常使用L1范数和L2范数来惩罚模型的复杂性，以防止过拟合。
Chen_Chance·2023-09-23 08:16

002.两数相加

例：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]，输出：[7,0,8]--->342+465=807.链接：https://leetcode-cn.com/problems/add-tw
圆耳朵Elmo·2023-09-23 04:54

【Sanjeev Arora 】On the ability of neural nets to express distributions

Ontheabilityofneuralnetstoexpressdistributions给出了组合Barron函数可以用神经网络逼近（barron函数可以被单层的nn逼近）※这里的逼近是可以对任意的分布的L2
早睡早起wqh·2023-09-23 03:30

逻辑回归-L1，L2正则比较

为了增加模型的泛化能力，可以通过加入正则项的方式来避免过拟合如下代码：importnumpyasnpnp.random.seed(12)#生成正负样本各100个num_sample=100#20乘20的矩阵rand_m=np.random.rand(20,20)cov=np.matmul(rand_m.T,rand_m)#通过高斯分布生成样本x1=np.random.multivariate_no
王路飞GoGoGo·2023-09-23 02:13

逻辑回归L1和L2正则化

正则化正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项，分别通过在损失函数后加上参数向量的L1范式和L2范式的倍数来实现。这个增加的范式，被称为“正则项”，也被称为"惩罚项"。
sshi9·2023-09-23 02:11

逻辑回归中对L1\L2正则化的理解

在逻辑回归中，L1和L2正则化是常用的正则化技术，用于控制模型的复杂度并防止过拟合。它们通过在损失函数中引入额外的正则化项来实现。
羊驼养殖户·2023-09-23 02:39

w的L1范数和L2范数

L1范数权重向量www的L1范数，也称为曼哈顿范数或1-范数，是一个向量的长度或模的度量。它的定义如下：对于一个n维的实数向量w=[w1,w2,...,wn]w=[w_1,w_2,...,w_n]w=[w1,w2,...,wn]，其L1范数（Manhattan范数）表示为：∥w∥1=∣w1∣+∣w2∣+...+∣wn∣\|w\|_1=|w_1|+|w_2|+...+|w_n|∥w∥1=∣w1∣+∣
Chen_Chance·2023-09-22 21:40

【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
Hello阿尔法·2023-09-22 20:01

多传感器数据融合技术如何应用在自动驾驶领域？

移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位；随着AI技术的大规模落地，图森、百度、滴滴、Waymo、Momenta、华为、纵目科技、智加科技、赢彻科技、小鹏、蔚来、魔视智能等公司开始逐渐落地自己的L2
3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:05

视觉-惯性SLAM入门与实践教程（基于VINS-Fusion）

背景介绍自动驾驶和服务机器人行业增速明显，自2021年以来，多家公司开始逐步落地自己的L2~L4级别的辅助/自动驾驶产品（无人出租车或者配送机器人），如百度、滴滴、美团、华为、特斯拉、Waymo等。
3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:04

LeetCode(力扣) 21.合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2
友人A·2023-09-22 03:17

leetcode21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
nameofworld·2023-09-21 20:15

4*4薄膜键盘的电路连接和驱动（树莓派）获取密码发生错误，怎么解决了？

importRPi.GPIOasGPIO#导入GPIO库importtime#导入time库L1=5#GPIO5控制第一行L2=6#GPIO6控制第二行L3=13#GPIO13控制第三行L4=19#GPIO19
九月大侠·2023-09-21 19:38

岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

文章目录引言岭回归（RidgeRegression）实战---岭回归LASSO回归（LASSORegression）实战---LASSO回归岭回归和LASSO哪个更容易是直线岭回归与LASSO回归的应用L1正则化和L2
小馒头学python·2023-09-21 17:19

python算法：两栈模拟队列

思路：使用两个栈来进行轮换，设为l1,l2。入队：判断当前的数据在l1,还是l2。
python小玩家·2023-09-21 06:07

成长53：2021.7 TT，暑假

一、培训和业务1.徐汇和浦东L2上课和辅导2.招募徐汇L2和八月份L13.接过L0的棒子4.去汇智做角色分享5.去EM听复盘课6.去CIPT听Rene老师创意思维课，和田姐聊7.getconnectedwithKammythroughvuitton8
马力用文字丈量时间·2023-09-21 02:48

前端卷算法系列(六）

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]来源：力扣（LeetCode）解题思路一开始看到这个题目我想了一下好家伙用Array.concat和Array.sort
忘言丶·2023-09-20 22:03

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:16

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。
·2023-09-20 21:44

论文笔记：Clustering and Unsupervised Anomaly Detection with L2 Normalized Deep Auto-Encoder Represent...

论文思想：在Auto-Encoder的训练中，加入一个L2normalizationconstraint，利用提取到特征用k-means进行聚类或者异常检测工作，都取得了更好的效果。1.Introduction深度学习兴起后人们把深度无监督学习的表征方法用于聚类分析当中，大多数方法都是利用自编码提取到的特征来进行聚类并在此基础上定义一个聚类损失来调整参数。先前的很多这方面的work不同之处就在于它
melo4·2023-09-20 13:15

leetcode-143-重排链表

题意描述：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，而是需要实际的进行节点交换
花花生·2023-09-20 12:54

leetcode21. 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]题目解释这应该是我们见识过多额一道题
玄鸟轩墨·2023-09-19 23:22

CPU三级缓存原理与优化

注意：时钟周期的现实长度是CPU主频的倒数1.计算机存储结构现代CPU的缓存一般分为三个层次，L1,L2,L3。我们称为“三级缓存‘在CPU之外，还有RAM和Disk作为大容量的存储器。
YUE ZHEN PENG·2023-09-19 16:00

2. Add Two Numbers[Medium]链表

object):#def__init__(self,x):#self.val=x#self.next=NoneclassSolution(object):defaddTwoNumbers(self,l1,l2
一个想当大佬的菜鸡·2023-09-19 05:54

项目评定等级L1、L2、L3、L4

L2（Level2）：通常表示中等规模和复杂性的项目，需要一定的管理和控制。L3（Level3）：通常表示较大规模、较复杂的项目，可能涉及更高的风险，需要更严格的管理和控制。L4（
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-09-18 22:04

图像处理项目_自定义边缘检测函数

边缘检测：提供多种度量标准，包括L1、L2和基于连通性的方法。
Window_Bird·2023-09-18 20:55

leetcode做题笔记143. 重排链表

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
si_mple_·2023-09-18 19:59

Reorder List

/leetcode.com/problems/reorder-list/给定一个链表，按特定的规则对链表进行插入翻转L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2
瞬铭·2023-09-18 18:02

定点合作没有「唯一」，智驾产业链「拼抢」车企新平台

到目前为止，在中国乘用车市场，基础（入门级）L2级辅助驾驶的主力玩家，仍是博世、电装和Mobileye阵营为主。（尽管在过去一年时间，部分车企因为芯片供应问题，进行了临
高工智能汽车·2023-09-18 12:25

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法L1正则化和L2
繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

Python基础复习-组合数据类型

目录列表创建增删改查元组打包与解包字典遍历集合集合的运算列表序列类型a=[1,2,3,4,5]元素有位置顺序，通过位置访问：a[0]创建l1=list("mybaby")l2=list(('李','宝'
一只天蝎·2023-09-17 18:34

深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能原因

可以尝试简化模型，例如减少层数、减少神经元数量等，或者使用正则化技术，如Dropout、L1/L2
爱编程的小金毛球球·2023-09-17 04:01

LeetCode-热题100-笔记-day19

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListN
This_is_code·2023-09-16 13:01

Python Algorithm Notes

setcollectionsstringheap/priority_queueregexTipsHighFrequencyTemplatesUnion-FindSetDigitEntryDPSTLlistl=[5,4,3,2,1]l2
twentyonepilots·2023-09-16 11:39

【学习笔记】EC-Final 2022 K. Magic

1.11.11.1如果[l1,r1)⊆[l2,r2)[l_1,r_1)\subseteq[l_2,r_2)[l1,r1)⊆[l2,r2)，那么一定是贪心的先操作[lr,r2)[l_r,r_2)[lr,r2
仰望星空的蚂蚁·2023-09-16 01:30

Aztec 征集 Rollup Sequencer去中心化提案

Rollup去中心化RollupDecentralizationAztecRollup中Sequencer角色的主要职责为：1）从mempool中选取pending交易2）将选中的pending交易排序打包到L2
mutourend·2023-09-16 00:15

完全保密的以太坊交易：Aztec网络的隐私架构

1.引言Aztec为隐私优先的以太坊zkRollup：即其为具有完全隐私保护的L2。为了理解私有交易的范式变化性质，以及为什么将隐私直接构建到网络架构中很重要，必须首先讨论为什么以太坊不是私有的。
mutourend·2023-09-16 00:40

深度学习-全连接神经网络-训练过程-欠拟合、过拟合和Dropout- [北邮鲁鹏]

应对过拟合最优方案次优方案调节模型大小约束模型权重，即权重正则化(常用的有L1、L2正则化)L1正则化L2正则化对异常值的敏感性随机失活(Dropout)随机失活的问题欠拟合机器学习的根本问题机器学习的根本问题是优化与泛化问题
古董a·2023-09-15 07:26

强势借力Arbitrum，看代币ARC如何大放异彩

今年，以太坊L2迎来了爆发增长，如同之前的公链爆发，大量项目方开始布局Layer2赛道，Arbitrum在众多以太坊L2中，凭借成长起来的强大生态背景，一骑绝尘遥遥领先。
Joker时代·2023-09-15 03:03

蓝皮书首发！车载毫米波雷达赛道进入「大变革周期」，技术/产品/市场并行升级

随着整车智能化进入普及周期，汽车制造商对传感器的需求正在激增，尤其是在辅助驾驶领域，不管是入门级L2，还是高阶NOA，毫米波雷达的单车搭载数量也在发生变化。
高工智能汽车·2023-09-14 13:16

重磅！智驾系统方案「国产化率」突破30%！自主品牌强力支撑

此外，高工智能汽车研究院监测数据显示，2023年1-6月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配搭载L2（含L2+）交付新车3
高工智能汽车·2023-09-14 13:16
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