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l2正则化
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
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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
线性模型的主要参数是
正则化
参数。在回归模型里是alpha,在一些分类模型里是C。alpha越大或C越小,说明模型越简单,通常在对数尺度上对alpha和C进行调节。
zhangbin_237
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2024-01-07 19:52
机器学习
人工智能
线性回归
回归
机器学习算法优缺点综述
可打印版本附pdf下载链接目录
正则化
算法(RegularizationAlgorithms)集成算法(EnsembleAlgorithms)决策树算法(DecisionTreeAlgorithm)回归(
yishuihan-Oliver
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2024-01-07 13:15
机器学习_深度学习
神经网络
算法
机器学习
深度学习
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
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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
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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
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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
YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层
本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2,其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率,以提高卷积神经网络的性能的基础上,又提出了一种改进的渐进式学习方法,通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整
正则化
来加快训练速度
Snu77
·
2024-01-06 12:38
YOLOv8有效涨点专栏
YOLO
人工智能
深度学习
python
目标检测
pytorch
计算机视觉
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
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2024-01-05 22:26
机器人
自动驾驶
【论文阅读笔记】Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields
目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的
正则化
实现细节实验限制总结:附录退火膨胀采样背景颜色paper:https://arxiv.org/abs
LuH1124
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2024-01-05 16:37
论文阅读笔记
论文阅读
笔记
NeRF
MipNeRF360
【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�
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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�
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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
Scikit-Learn线性回归(五)
Scikit-Learn线性回归五:岭回归与Lasso回归1、误差与模型复杂度2、
正则化
3、Scikit-Learn岭(Ridge)回归4、Scikit-LearnLasso回归1、误差与模型复杂度在第二篇文章
对许
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2024-01-05 00:28
#
人工智能与机器学习
#
Python
scikit-learn
线性回归
python
【机器学习基础】
正则化
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】机器学习入门(1)【机器学习基础】机器学习入门(2)【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
为梦而生~
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2024-01-04 23:17
机器学习
机器学习
人工智能
过拟合
正则化
逻辑回归
线性回归
机器学习期末复习题
过拟合的处理:1.获得更多的训练数据2.降维3.
正则化
4.集成学习方法欠拟合的处理:1.添加新特征2.增加模型复杂度3.适当减小
正则化
系数2.什么是10次10折交叉验证?为什么要
南笙,
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2024-01-04 20:24
python
机器学习
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
pytorch入门:权重
正则化
,Dropout
正则化
,BN ,权重初始化
机器学习基础监督学习给定学习目标(标签),让预测值与目标更加接近。主要是传统的二分类,多分类,多标签分类,还有新的目标检测,目标识别,图形分割等无监督学习没有标签的数据,通过推断输入数据中的结构来建模,模型包括关联学习,降维,聚类等半监督学习这个就是前两者的结合,使用大量的没标记的数据,同时由部分使用标记数据进行模式识别。自编码器就是一种半监督学习,生成的目标就是未经修改的输入,语言处理中根据给定
AI路漫漫
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2024-01-04 11:24
深度学习
python
神经网络
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
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2024-01-04 06:09
java
开发语言
Leetcode-递归
递归:funcmergeTwoLists(l1*ListNode,
l2
*ListNode)*ListNode{if
jenrain
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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
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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
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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
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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——支持向量机
目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法:软间隔与
正则化
损失函数具体实现垃圾邮件分类(SVM)数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机
TXQIHYJ
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2024-01-02 08:39
机器学习
支持向量机
人工智能
线性回归梳理
过拟合:高方差,低偏差解决办法:使用
正则化
项欠拟合:高偏差,低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法:增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。
大鹅向东游
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2024-01-01 13:47
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
使用概率编程和Pyro进行财务预测
我们使用不同的
正则化
技术和额外的数据来解决这个问题,但它非常耗时并且提醒盲目搜索。今天我想介绍一种略微不同的方法来拟合相同的算法。用
readilen
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2024-01-01 09:28
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
数据挖掘 模糊聚类
fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能,包括缩放、标准化、
正则化
等
亖嘁
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2024-01-01 07:51
数据挖掘
聚类
人工智能
机器学习基础知识和常用名词解释
机器学习入门的基础知识,包括常见名词的解释(线性回归、容量、过拟合欠拟合、
正则化
、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降)欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦,在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享
湖大李桂桂
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2024-01-01 05:59
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