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CSDN博客重新更新
记录下博客站点的本地恢复过程:1,安装Ubuntu22.04.1LTS\n\
l2
,登陆Ubuntu后,安装xampp-linux-x64-1.8.3-5-insta
lenky0401
·
2024-01-08 14:43
个人博客
lenky.info
深度学习中的正则化指的是什么?
以下是几种常见的正则化技术:L1和
L2
正则化:L1正则化(Lasso正则化):向损失函数添加参数权重的绝对值的和。这可以导致模型中某些权重变为零,从而产生一个更简单、更稀疏的模型。
L2
正则化(
CA&AI-drugdesign
·
2024-01-08 11:24
GPT4
深度学习
人工智能
【MIMO 从入门到精通】[P5]【What is Least Squares Estimation】
这个通过信道估计是一个已知值我们通过接收到的y如何还原出原始的发送信号MSE模型:要找到,我们实际测量到的y要和模型预测到的偏差最小,忽略噪声:对求微分:所有这个模型有两个限制:1:噪声特别小2:可逆,有的时候会使用
L2
明朝百晓生
·
2024-01-08 10:56
人工智能
Pycharts 常用技巧(柱状图、条形图、折线图、堆叠图及多图组合) - 基础
frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarl1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期六','星期日']
l2
YouShouldKnowMe
·
2024-01-07 23:13
python
数据分析
python
数据挖掘
数据分析
【Python机器学习】线性模型的优缺点
除了正则化参数,还需要确定是L1正则化还是
L2
正则化,如果只有几个特征是重要的,应该用L1正则化,否则用
L2
正则化。线性模型的训练速度非常快,预测速度也很快。
zhangbin_237
·
2024-01-07 19:52
机器学习
人工智能
线性回归
回归
matlab四元数傅里叶变换,四元数傅里叶变换
F(x)=f1(x)+jf2(x)∈
L2
(R,H
狐狸君raphael
·
2024-01-07 07:30
matlab四元数傅里叶变换
Tectum:BTC
L2
终极解决方案+最快区块链,表现强势开启质押
随着加密市场的不断成长,不管是金融属性还是使用体验都有了质的提升!牛市即将到来,多个机构的比特币ETF正在申请中,无论什么时候获得SEC的批准,都将为加密市场带来万亿级别的资金,同时吸引更多的Web2用户进入加密市场。随着BTC生态的发展,链上交易增多,确认速度大幅降低,交易成本直线上升,BTC链上Gas有时甚至高达上百刀,这为BTC的交易转账都带来了巨大的时间成本和资金成本!BTC交易的便捷高效
区块链小八歌
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2024-01-06 22:00
区块链
Elasticsearch(实践一)相似度方法L1、
L2
、cos
在文本使用三维向量的相似度时,对三种相似度的对比。当前基于已经搭建好的Elasticsearch、Kibana。1、创建索引库PUTmy-index-000002{"mappings":{"properties":{"my_dense_vector":{"type":"dense_vector","dims":3},"status":{"type":"keyword"}}}}创建成功:{"ackn
瑾怀轩
·
2024-01-06 21:15
Elasticsearch
elasticsearch
java
前端
b站老王 自动驾驶决策规划学习记录(一)
参考视频:自动驾驶决策规划算法序章总纲与大致目录1自动驾驶等级详解自动驾驶总共分成了六个等级:L0-L5等级详述L0没有任何自动驾驶功能L1有横向和纵向的自动驾驶功能,但是横纵向无法联合作用
L2
横纵向可以联合作用
Big David
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2024-01-06 20:30
Planning模块
自动驾驶
学习
笔记
轻松愉快做母乳妈妈
4.哺乳期用药可通过LctMed软件查询安全性,L1和
L2
级别属于
狮子座的柚子
·
2024-01-06 17:02
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:输入:l1=
HackerHaven
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2024-01-06 14:40
数据结构与算法
leetcode
算法
python
数据结构
java
链表
CPU算力分配(100用例)C卷 (Java&&Python&&C语言&&C++&&Node.js)
输入描述:第一行输入为L1和
L2
,以空格分隔,L1表示A组服务器中的CP
荆赫同艺
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2024-01-06 12:04
华为OD(多语言)
c语言
java
python
华为od
LeetCode_2_中等_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
Lins号丹
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2024-01-05 23:28
LeetCode进阶之路
leetcode
算法
影响机器人行业爆炸式发展的原因有哪些(OpenPilot)
先看一段21年的视频:外置式
L2
级别自动驾驶辅助套件Openpilot深度体验分析火热作为热门专业的从业人员,能够感受到行业的关注热度和实际热度之间的差异。
zhangrelay
·
2024-01-05 22:26
机器人
自动驾驶
【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数,绝对误差损失(L1 Loss、MAE)均方误差损失(
L2
Loss、MSE)以及平滑L1损失(Huber Loss)(2024最新整理)
目录一、绝对误差损失(L1Loss、MeanAbsoluteError,MAE)二、均方误差损失(L2Loss、MeanSquaredError,MSE)三、平滑L1损失(HuberLoss)四、深度分析五、内容拓展先放一张三种损失函数全家福:一、绝对误差损失(L1Loss、MeanAbsoluteError,MAE)1、定义L1损失是预测值和真实值之差的绝对值的总和。其中,是样本数量,是第个样本
daphne odera�
·
2024-01-05 15:58
损失函数
深度学习
机器学习
深度学习
回归
机器学习
【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词:Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、
L2
正则化
目录一、定义二、损失函数1.回归损失函数1.1平方损失函数(quadraticlossfunction)1.2绝对(值)损失函数(absolutelossfunction)1.3对数损失函数(logarithmiclossfunction)1.4Huber损失(huberloss)1.5图像对比-优缺点2.分类损失函数2.10-1损失函数(0-1lossfunction)2.2对数似然损失函数(L
daphne odera�
·
2024-01-05 15:57
机器学习
机器学习
深度学习
回归算法
分类算法
【计算机算法设计与分析】漂亮打印问题(C++_动态规划)
文章目录问题描述算法原理算法实现参考资料问题描述给定由n个英文单词组成的一段文章,每个单词的长度(字符个数)依序为l1,
l2
,...,lnl_1,l_2,...,l_nl1,
l2
,...,ln。
chaoql
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2024-01-05 10:10
传统算法
算法
c++
动态规划
股票分时数据缺失
38的数据就表示的是[14:56:35,14:56:38)14:56:41的数据就表示的是[14:56:38,14:56:41)14:56:44的数据就表示的是[14:56:41,14:56:44)查看
L2
妄的志
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2024-01-05 06:47
股票
分时数据
c语言二进制输出
十进制转二进制输出
esp8266问题
解读 | Mint Blockchain 为何选择 OP Stack 作为
L2
技术方案?
Mint是一个聚焦在NFT领域的创新型
L2
网络。MintBlockchain致力于促进NFT资产协议标准的创新和现实商业场景中NFT资产的大规模采用。
NFT_Research
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2024-01-04 11:03
NFTResearch
区块链
web3
ARM Cortex-A学习(2):协处理器CP15详解
主要功能包括:整个系统控制和配置缓存配置和管理内存管理单元(MMU)的配置和管理用于
L2
缓存的预加载引擎系统性能监控文章目录1读写CP15寄存器2CP15的寄存器2.1简介2.2ARMv7实例2.2.1
tilblackout
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2024-01-04 10:05
ARM
arm开发
2. 两数相加(java)
解题思路:我们可以使用两个指针l1和
l2
分别指向两个链表的当前节点,同时使用一个变量carry来记录进位。从头节点开始遍历两个链表,对于每一位数字进行相加操作,将相加结果以及进位存储在新的链表中。
hoypte
·
2024-01-04 06:09
java
开发语言
Leetcode-递归
递归:funcmergeTwoLists(l1*ListNode,
l2
*ListNode)*ListNode{if
jenrain
·
2024-01-04 05:39
LeetCode
leetcode
两节点DC-OPF
clear;clc;closeall;%两节点直流潮流X12=0.2;S_B=100;P12_Max=150/S_B;
L2
=400/S_B;a=[3;4.05];b=[20;18.07];c=[100;
不设闹钟的罗罗
·
2024-01-04 03:34
Yalmip
电力系统
直流潮流
matlab
LeetCode热题(11.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
识时务者-HJJ
·
2024-01-03 21:37
HandsomeForum
链表
leetcode
数据结构
学习
一键多功能按键识别c语言,单片机一键多功能按键识别设计
实验任务如图4.9.1所示,开关SP1接在P3.7/RD管脚上,在AT89S51单片机的P1端口接有四个发光二极管,上电的时候,L1接在P1.0管脚上的发光二极管在闪烁,当每一次按下开关SP1的时候,
L2
安嘉门院
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2024-01-03 18:21
一键多功能按键识别c语言
L2
58
#口语粉碎机#L2Day58【打卡序列01】1.练习内容与时长60分钟单元音:/i://ɜ://æ/和/ʌ//w//j/句子练习2.练习感受/i:/之前出现发音太靠后的情况,在不断地听录音的过程中,把发音位置一点一点挪到了前部,感谢老师的指点,不断帮我指出改进的地方。/ɜ:/之前出现发音太紧张的情况,应该是双唇口腔自然放松,喉咙振动,但不用力。放松后声音不会很刺耳,而且仍然很饱满。/æ/和/ʌ/主
安墨一生Ivy
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2024-01-03 13:00
121基于matlab的正弦复合信号进行VMD分解
基于matlab的正弦复合信号进行VMD分解,并计算KLD、KLDS、JSD、
L2
、HD距离对比实验(基于PDF概率密度函数),输出分解时域和频域结果,各距离数值及其概率密度函数。
顶呱呱程序
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2024-01-03 10:12
matlab工程应用
matlab
开发语言
距离指标
VMD
概率密度函数
yolov5 损失函数
yolov5有三个损失函数分别是回归损失、置信度损失、分类损失回归损失用的是CIOUloss置信度和分类损失用的是BCEloss(1)对比
L2
损失,Iou和GIou具有尺度不变性,不会说输入的框子大loss
李昂的
·
2024-01-03 07:24
YOLO
lc21.合并两个有序链表
如果l1大于等于
l2
,将l1赋给preh,更新l1;反之
l2
赋给preh,更新
l2
。更新preh。循环外再将最后一个点赋给preh。l1为空最后一个点为
l2
的,反之为l1的。
下海的alpha
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2024-01-03 03:17
java
TecoGAN视频超分辨率算法
因此,当前最优的视频超分辨率方法仍然支持较简单的范数(如
L2
)作为对抗损失函数。直接向量范数作损失函数求平均的本质可以轻松带来时间流畅度和连贯度,但生成图像缺乏空间细节。
AI算法-图哥
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2024-01-03 01:47
--
图像画质增强
计算机视觉
图像处理
超分辨率
人工智能
深度学习
Quadratic Assignment Problem 二次分配问题
位置集合:位置集合表示为L={l1,
l2
,...,l
黄芍药
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2024-01-02 18:51
Quadratic
Assignment
Problem
c++
算法基础:高精度加减乘除
下面是C的代码加法:#include#includeintmain(){inta[202]={0},b[202]={0},c[202]={0},l1,
l2
,l3,x=0,j=0,k,i;chara1[200
byte_Johnson
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2024-01-02 17:48
算法
c语言
【leetcode100-027】【链表】合并有序链表
【题解】classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*
l2
){ListNode*preHead=newL
_六六_
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2024-01-02 16:52
leetcode100思路整理
链表
数据结构
leetcode--08. 链表重组
题目:GivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→
L2
→Ln-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.Forexample
yui_blacks
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2024-01-02 11:11
L1、
L2
、MMU、TLB物理关系 && 进程栈和内核栈 && Cache与主存关联
CPUCache处理器通常会在芯片中包含硬件缓存以提高内存访问性能L1:通常分为指令缓存和数据缓存
L2
:同时缓存指令和数据L3:更大一级的缓存可选一级缓存通常按虚拟内存地址空间寻址,二级及以上按物理内存地址寻址
研发之道
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2024-01-02 11:57
服务器运维
处理器
缓存
内存
双目立体视觉进入“上车”时代,这家厂商如何“领跑”全球
《高工智能汽车》了解到,继大众、丰田、零跑等越来越多主机厂开始从单目切换为双目方案之后,小鹏汽车也已经布局双目立体感知方案,以提高
L2
及以上智能驾驶的安全性和可靠性。
高工智能汽车
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2024-01-02 10:50
汽车
智驾一体机报告:国产突围新周期
根据日前调研获取的信息,变化的驱动力主要包括:①基础智驾身处快速增长通道,正向平价车型渗透攻坚,成本作为竞争要素被强化;②视觉感知技术迭代中,单V实现
L2
的性能不断优化,出现替代1V1R的窗口期;③国内
高工智能汽车
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2024-01-02 10:18
人工智能
边角网条件平差matlab,条件平差PPT精选文档
1、1,第五章条件平差,2,5.1条件平差原理,间接平差对参数平差条件平差对观测值平差例:为测定三角形形状,分别测量了其三内角的值L1、
L2
、L3。因有多余观测及观测误差的存在,观测值间产生矛盾。
王燕璇
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2024-01-02 10:36
边角网条件平差matlab
机器学习&深度学习面试笔记
Q.L1和
L2
正则化有什么区别?Q.分类模型
卡卡南安
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2024-01-01 13:01
机器学习
机器学习
深度学习
笔记
交叉熵、Focal loss、L1,
L2
,smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU
交叉熵、Focalloss、L1,
L2
,smoothL1损失函数、IOULoss、GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏:目标检测最后发布:2020
汽车行业小硕妹子
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2024-01-01 09:21
检测跟踪
机器学习
目标检测
【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数
它是L1损失和
L2
损失的结合,旨在减少对异常值的敏感性。
daphne odera�
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2024-01-01 09:49
损失函数
深度学习
机器学习
深度学习
回归
机器学习
python不能返回列表数据类型_9 Python基本数据类型---列表
1列表的定义和创建定义:[]内以逗号分隔,按照索引,存放各种数据类型,每个位置代表一个元素列表的创建#方法一L1=[]#定义空列表
L2
=['a','b','c','d']#存4个值,索引为0-3L3=[
weixin_39781326
·
2023-12-31 14:20
早起|23期早睡早起训练营第二周复盘(12/24-12/30)
懂你英语是这周开始坚持的,刚开始测评是level3,结果跟读直接被机器人鄙视了,只能退到
L2
,真是白读那么多年英语,每天多练习,争取早点回来。滴答清单正在细化中。清单优化成适合自己的需求。
诸慧的身心园地
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2023-12-31 00:28
带你完全读懂正则化(看这一篇就够了)
了解L1,
L2
正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化?Regularization,中文翻译过来可以称为正则化,或者是规范化。什么是规则?
唐宋宋宋
·
2023-12-30 21:33
机器学习
人工智能
计算机视觉
python
深度学习
机器学习系列11:减少过拟合——L1、
L2
正则化
有几种可以减少过拟合的方法:收集更多的训练数据(通常可行性不大)通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w,那么L1和
L2
正则化的定义如下。
加百力
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2023-12-30 18:04
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
OpenHarmony之系统调用
背景对于运行L0系统的硬件一般是mcu,资源有限,L0系统没有区分内核态和用户态,所有的代码都在内核态运行,所以不需要系统调用
L2
系统用的是Linux内核,所以系统调用跟LinuxKernel的是一样的
码中之牛
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2023-12-30 15:40
OpenHarmony
鸿蒙
移动开发
linux
运维
移动开发
鸿蒙开发
鸿蒙
Openharmony
harmonyos
以太坊大涨
以太坊不断增长的
L2
生态系统的发展可能会吸引新用户,并在2024年支撑以太币的估值。很
碳链价值
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2023-12-30 10:40
区块链
2018-10-28:map的使用,返回首字母大写,名小写
defnormalize(name):s=name[0].upper()+name[1:].lower()returns测试:L1=['adam','LISA','barT']
L2
=list(map(normalize
种树在此时
·
2023-12-30 09:41
Mint Blockchain:每一轮牛市都离不开资产协议标准的创新
MintBlockchain是一个聚焦在NFT领域的创新型
L2
网络,致力于促进NFT资产协议标准的创新和现实商业场景中NFT资产的大规模采用。
NFT_Research
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2023-12-30 02:34
NFTResearch
区块链
web3
volatile介绍及使用场景
防止重排序保证可见性首先讨论为什么有可见性,在讨论之前我们需要了解一个问题,缓存一致性随着更新换代,CPU的计算速度迅速增加,但是受到内存的访问速度限制,计算速度再快也是空转,只能浪费cpu性能,因此发明了缓存技术L1,
L2
一日三餐384
·
2023-12-29 22:12
java
开发语言
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