l2正则化

利用python批量下载网页文件（url）

-*-importurllib.request#urlrequestimportre#regularexpressionimportos#dirsimporttime'''url下载网址pattern正则化的匹配关键词
Dr.hao2021·2023-10-28 00:41

力扣Hot100第21题——合并两个有序链表（JAVA）

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]两个链表的节点数目范围是
不知道叫什么H·2023-10-27 23:54

力扣21：合并两个有序链表

输入输出样式输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]输入：l1=[],l2=[]输出：[]输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]算法一：暴力解法（迭代）ListNode
瀛台夜雪·2023-10-27 23:52

合并两个有序链表（迭代、递归两种解法）

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
歪嗯waien·2023-10-27 23:21

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
绘绘～·2023-10-27 23:47

leetcode(力扣)第二十一题：合并两个有序链表_C++

classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*l2){if(l1==nullptr)returnl2;if(l2==nullptr
beixingyuan·2023-10-27 23:44

『力扣刷题本』：合并两个有序链表（递归解法）

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
爱敲代码的罗根·2023-10-27 23:03

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine.
QomolangmaH·2023-10-27 19:15

python中--try except 异常捕获以及正则化、替换异常值

1.异常处理过程异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基类StopIteration迭代器没有更多的值GeneratorExit生成器(generator)发生异常来通知退出StandardError所有的内建标准异常的基类ArithmeticError所有数
汀、人工智能·2023-10-27 18:20

CPU内存模型 和 JAVA内存模型 讲解

可以看得出：L1和L2是每个CPU自己的高速缓存L3是多个CPU之间共享缓存。黄色的就是主内存。L1、L2、L3的存储的速度、以及存储的东西逐渐减少。
charlven·2023-10-27 16:35

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。
linux那些事·2023-10-27 15:22

LeetCode 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
草莓桃子酪酪·2023-10-27 14:29

工地日记（三六二）

10月27日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总：一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎21人，木工支模18人，钢筋焊接4人三、七号塔吊下L2层材料转运2人人，垃圾清理3人四、1-2
另一号·2023-10-27 08:54

亲子阅读打卡Day32

三本蛋糕英语的分级阅读，L2的分级阅读对于现在的小朋友有一点点难度，能听懂部分，应该从L1开始看的，但是小朋友觉得这套分级的内容比较有趣，画风比较夸张。
陈小静·2023-10-27 08:58

zk 系四大 L2 协议大 PK：进度、异同和生态

近期，随着zkSync2.0的推出，zk系扩容方案又迎来一波高潮。此外，在上个月波哥大Devcon之后，zkEVM领域又出现了许多“新”的声音。譬如，zkSync大肆宣传自己是“世界上第一个功能齐全的开源zkEVM网络”，包括Arbitrum开发公司OffChainLabs联创兼首席执行官StevenGoldfeder在内的人对此批评说，这一zkEVM测试网并没有启用zk-proofs，也没有经过
初晓链研究员·2023-10-27 07:02

对话以太坊研究员 Polynya：为什么 L2 是未来？

Polynya在采访中阐述了一些关于L2、zk-Rollup和Web3世界的最好的想法。以下为本次采访主要内容：DavidHoffman：除了以太坊之外，你最喜欢的L1链是什么？
Unitimes·2023-10-27 07:32

StarkWare 的 L2 赛道大揭秘 | Unitimes AMAes AMA

UnitimesAMA（AskMeAnything）是Unitimes重点打造的微信群线上问答系列活动。今天，我们请来了区块链隐私解决方案提供商StarkWare的联合创始人兼主席EliBen-Sasson。区块链隐私解决方案提供商StarkWare，总部位于以色列内坦亚Netanya，公司的其中两位联合创始人EliBen-Sasson和AlessandroChiesa也是ZCash创始人。其主要
Unitimes·2023-10-27 07:01

Orbiter：双向桥方案

1646283050629)(/Users/mac/Desktop/1_XaOjagaKr88uiMMFBqoRzA.jpeg)]OrbiterFinance是一个跨rollup桥，这意味着我们可以在很多L2
chinadefi·2023-10-27 07:29

一文了解「模块化」 区块链的当前形势：执行、安全性及数据可用性

然而，我们仍然局限于“单一”的视角，并使用诸如L1和L2这样有限的词汇来描述革命性的新设计领域。这里有一个几个月前的一个思想实验，使用了更具描述性的命名法。我认为如果要理解区块链
CECBC·2023-10-27 07:57

【LeetCode刷题】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：
Catherinemin·2023-10-27 06:32

华为ensp----ISIS基本配置命令及查看命令

network-entity49.0001.0000.0000.0001.00设置isis区域，49.0001表示区域ID，后面0001.00一般可以任意注意：L1的邻居要求区域ID要一致，L1的路由器只能建立L1的邻居L2
梵高的月亮·2023-10-27 03:27

力扣-python-两数相加

__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolution(object):defaddTwoNumbers(self,l1,l2
Ws＿·2023-10-27 02:14

MATLAB仿真光的干涉（二）

如图：两束光的光程分别为L1、L2，用
matlab练习生·2023-10-27 00:54

合并两个排序的链表 C++实现

next;*ListNode(intx):val(x),next(NULL){}*};*/classSolution{public:ListNode*merge(ListNode*l1,ListNode*l2
随风而散y·2023-10-26 21:45

机器学习 | sklearn库

划分样本的方法二、导入或创建数据集2.1导入sklearn自带的样本数据集2.2利用sklearn生成随机的数据集2.3读入自己创建的数据集三、数据预处理3.1数据标准化3.2sklearn中的数据标准化函数3.3正则化函数
天下弈星~·2023-10-26 20:26

日常问题：L1范数和L2范数在机器学习中的作用？

L1范数就是向量元素的绝对值之和L2范数就是向量元素的各元素平方和再开根号作为损失函数，L1损失和L2损失解释：损失函数即真实值与预测值之间的差异性度量，L1损失就是所有样本真实与预测值的差值的绝对值之和
calm-one·2023-10-26 19:11

深度学习之weight_decay和L2正则的区别

论文中提出其中一个重要原因就是Adam中L2正则化项并不像在SGD中那么有效。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-10-26 19:36

【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录优化目标与评估指标1.优化目标1.1两类基础任务与常见优化目标1.2分类任务损失0-1损失交叉熵损失与KL散度softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2
slience_me·2023-10-26 18:23

python如何可以获取股票L2行情

比如百度、新浪、搜狐、CSDN等都有教程还有说明，同时还有提供一些常见的股票L2接口，包括许多模拟股票交易系统也提供了数据，但这些获取股票数据的方法并不像通过python那样方便。
L2gogogo·2023-10-26 18:16

统计学习方法 支持向量机（上）

其学习策略为间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，同时也等价于正则化荷叶损失函数最小化的问题。间隔最大使它有别于感
Air浩瀚·2023-10-26 16:42

python 剪映导出文本 导出文字 导出文案脚本 直接使用

hhgd168importosimportreimportjsonwithopen(os.path.join('draft_content.json'),'r',encoding='utf-8')asf:j=json.load(f)l1=[]l2
量化策略研究·2023-10-26 13:46

CPU的性能优化

1、CPU的缓存CPU存在三级缓存分别是L1，L2，L3，其中L1的大小在32-4096KB，缓存的大小也是从L1到L3逐渐增加，其中大多数情况下是多核CPU共享一个L3缓存。
瑶瑶小仙女·2023-10-26 08:31

ARMv8 - 高速缓存（cache）

每个CPU内核共享一个L2高速缓存，L2高速缓存采用混合的方式，不再区分指令和数据cache，此时还外接了一个扩展的L3高速缓存。cache工作方式处理器在访问存储器时，会把地址同时
aigourensheng·2023-10-26 07:58

机器学习——正则化

正则化在机器学习学习中往往不知道需要不知道选取的特征个数，假如特征个数选取过少，容易造成欠拟合，特征个数选取过多，则容易造成过拟合。
Gowi_fly·2023-10-26 07:45

CCCC 天梯赛 PTA ZOJ 题目 L1 L2 L3

PTA天梯赛题目整理L2难点**L2-001紧急救援****L2-002链表去重****L2-003月饼****L2-004这是二叉搜索树吗****L2-005集合相似度****L2-006树的遍历**
kolincc·2023-10-26 05:03

linux查看日志过滤ip,常用linux日志过滤命令

Linux日志分析常用命令汇总1、查看当天有多少个IP访问：awk‘{print$1}’log_file|sort|uniq|wc–l2、查看某一个页面被访问的次数：grep“/index.php”log_file
weixin_39595430·2023-10-26 02:15

【吴恩达课后测验】Course 3 - 结构化机器学习项目 - 第一周测验之关于我的理解

前10个很简单，对此没什么疑惑，第十一题我有一些迷，查阅网上资料后，清楚了一些，把我的理解挂上正则化是为了防止过拟合开发集和测试集是属于同一分布的，此时两者的错误率相差很大，说明对开发集适应的太好，过拟合了
墨水河刘能·2023-10-26 02:04

GD32F130之Timer13定时器

简介Timer13是一个L2级别定时器，它的功能简单，非常适合定时器入门学习。
哈士奇上蔚·2023-10-25 22:01

基于机器学习与大数据的糖尿病预测 计算机竞赛

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
Mr.D学长·2023-10-25 14:16

智驾发展的前世今生|高精度定位的功能安全和完好性，为何如此重要?

根据智能化程度的不同，自动驾驶被分为L1到L5共5个等级：L1指辅助驾驶，L2指部分自动驾驶，L3指有条件自动驾驶，L4指高度自动驾驶，L5指完全自动驾
北斗智造者·2023-10-25 04:29

python 大智慧接口_大智慧L2实时api接口

{"optioninfo":{"dynamic":"ture","static":"true"},"simplifiedDisplay":"newEdition","newCard":[{"title":"云AP","contentLink":"https://www.aliyun.com/product/cloudap","link":"https://img.alicdn.com/tfs/TB
weixin_39983912·2023-10-25 04:11

数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

MaxAbs标准化代码文件第2关：非线性转换相关知识为什么要非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布Yeo-Johnson映射Box-Cox映射代码文件第3关：归一化相关知识为什么使用归一化L1范式归一化L2
01==零壹·2023-10-24 20:46

吴恩达机器学习笔记（五）正则化Regularization

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差
哇哈哈哈哈呀哇哈哈哈·2023-10-24 20:09

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4
ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习笔记（四）模型泛化 、过拟合与欠拟合、L1正则化、L2正则化

目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡BiasVarianceTradeoff6、模型正则化Regularization6.1、正则化6.2、岭回归RidgeRegression6.3
小广向前进·2023-10-24 20:38

机器学习学习笔记（3）——量纲与无量纲，标准化、归一化、正则化

量纲、无量纲，标准化、归一化、正则化是我百度了很多次都不进脑子的知识，所以我决定还是放在博客上面。
野指针小李·2023-10-24 20:37

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】
Leon.ENV·2023-10-24 20:05

机器学习模型正则化笔记

正则化是一种在机器学习中用于防止模型过拟合并提高泛化能力的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在新的未见过的数据上表现较差的情况。
Aresiii·2023-10-24 20:31

【机器学习合集】泛化与正则化合集 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录泛化与正则化1.泛化(generalization)2.正则化方法2.1显式正则化方法显式正则化方法对比提前终止模型的训练多个模型集成Dropout技术2.2参数正则化方法2.3隐式正则化方法方法对比泛化与正则化
slience_me·2023-10-24 20:30

时序预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU麻雀算法优化卷积门控循环单元时间序列预测

优化正则化率、学习率、隐藏层单元数。模型描述智
机器学习之心·2023-10-24 18:16
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