l2范数求导第12页

中创向心力：如何使职业教育与产业发展携手共进？

近年来，职业教育的发展为我国的人才输出作出了重大的贡献，但面对市场经济需求导向的改变，职业教育也应该结合国家有关职业教育方向的政策、现代市场经济需求的综合国情和人才需求转变的大方向做出相应的改变。

职场新贵·2023-12-23 10:11

Java图形用户界面设计

*;publicclassTest_3extendsFrame{//三个标签Labell1,l2,l3;//六个按钮（三个➕，三个➖）Buttonb1,b2,b3,

考不上贰幺幺不改名·2023-12-23 08:04

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

正则化在线性回归中也是相同的原理，我们还记得正则化分成了两种：L1正则化和L2正则化，两者的区别就是L1将某些特征的权重设为了0，而L2中则以一个极小的权重保留了特征。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。

第五季度·2023-12-23 05:58

LeetCode 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

Ethan-running·2023-12-23 04:14

gem5 garnet 拓扑结构之port： NI CPU ROUTER L1 L2

简介有Crossbar，CrossbarGarnet，Mesh_*，MeshDirCorners_XY，Pt2Pt等拓扑结构，我们主要关注mesh-xy。参考是https://www.gem5.org/documentation/general_docs/ruby/interconnection-network/MESITWOLEVEL与meshxy数目mesh-xy此拓扑要求目录数量等于cpu数

yz_弘毅道远·2023-12-23 03:13

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.4为什么L1（相对L2）更容易获得稀疏解或者0解L1是舍弃掉一些不重要的特征，L2是控制所有特征的权重。a

云从天上来·2023-12-23 02:22

深度学习之正则化方法

在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。

Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

所用到的两个矩阵求导公式参考于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929，里面有公式

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

【SpringBoot篇】解决缓存击穿问题① — 基于互斥锁方式

文章目录什么是缓存击穿基于互斥锁解决问题思路️‍代码实现什么是缓存击穿缓存击穿是指在使用缓存系统时，对一个热点数据的高并发请求导致缓存失效，多个请求同时访问数据库，造成数据库压力过大，性能下降。

在下小吉.·2023-12-22 15:14

合并两个有序链表算法(leetcode第21题)

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

蹲家宅宅·2023-12-22 14:53

【leetcode刷题之算法】

nums)):forjinrange(i+1,len(nums)):ifnums[i]+nums[j]==target:returni,j2.两数相加defaddTwoNumbers(self,l1,l2

瞬间记忆·2023-12-22 08:20

GET请求或POST请求导出Excel

1.GET请求和POST请求导出的区别在有些场景中导出前端页面上表格中的数据是通过条件进行精确导出的。

Tang.Mr·2023-12-22 05:36

10-高并发-应用级缓存

如CPU→L1/L2/L3→内存→磁盘就是一个典型的例子，CPU需要数据时先从L1读取，如果没有找到，则查找L2/L3读取，如果没有，

Andy技术支援·2023-12-22 02:15

Excel表格之道学习笔记（二）

第四章规范数据1.基本格式：数字在右，文本在左总结的数字格式和文本格式的区别数字文本特征右对齐左对齐格式变化各种变化相对固定长度超过11位转科学计数法相对稳定四则运算可以计算经常无法计算可以出个小题目检测下

stacyha·2023-12-21 23:55

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的

Pandy Bright·2023-12-21 22:47

CPU算力分配 - 华为OD统一考试

输入描述第一行输入为L1和L2，以

什码情况·2023-12-21 17:04

现代计算机图形学-L2 ——线性代数

一、图形学依赖学科二、线性代数1向量vectors如图向量AB表示A指向B的方向，B的坐标减去A的坐标得到向量AB向量表示方向和长度向量没有绝对的开始位置，无论如何移动，仍然是同一个向量。单位向量向量的长度单位向量单位向量是一个和原始向量同方向但长度为1的向量。图形学中我们谈起向量更多的认为其是单位向量，我们只关心方向而不关心长度。1.2向量的基本操作加法几何表示：平行四边形与三角形法则代数表示：

羽毛不会飞_·2023-12-21 14:55

Pytorch：backward()函数详解

.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数，它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度，从而实现反向传播算法。

北方骑马的萝卜·2023-12-21 08:52

【pytorch】自动求导机制

基础概念汇总Tensor是torch.autograd中的数据类型，主要用于封装Tensor，进行自动求导。

prinTao·2023-12-21 08:17

去掉乘法运算的加法移位神经网络架构

代码：https://github.com/huawei-noah/AdderNet/tree/master核心贡献用filter与inputfeature之间的L1-范数距离作为“卷积层”的输出为了提升模型性能

Mr.zwX·2023-12-21 05:28

MATLAB如何进行矩阵计算（详细代码+解读+彻底说明）

进行范数分析——使用norm函数什么是范数根据线性代数的知识，某个向量x=(x1,x2,……,xn)\textbf{x}=(x_1,x_2,……,x_n)x=(x1,x2,……,xn)，其对应的p级范数为

纯粹是为了好玩·2023-12-21 05:42

图像处理—小波变换

小波变换一维小波变换因为存在L2(R)=Vj0⊕Wj0⊕Wj0+1⊕⋯L^{2}(\boldsymbol{R})=V_{j_{0}}\oplusW_{j_{0}}\oplusW_{j_{0}+1}\oplus

Gowi_fly·2023-12-21 00:11

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

Matter Labs: L2突破性扩展

文章来源：MatterLabs翻译：BlockUincorn（Zksync的合作伙伴，Zksync是MatterLabs的产品）以太坊L1(一层网络)即将大规模迁移到第L2层。

Blockunicorn·2023-12-20 21:33

探讨小鹏汽车CAN通讯协议分析破解过程数据研究技术应用

包括了雷达、激光雷达、自适应巡航、L2以上自动驾驶系统，高级驾驶辅助系统、盲区监测等等。安装在汽车上的传感器和成像设备的数量也在急剧增加。

weixin_41976114·2023-12-20 20:40

LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统

从L2级别的辅助驾驶技术到L3级别的受条件约束的自动驾驶技术，车辆安全性和智能化水平正在不断提升。在这个过程中，车辆主动安全预警系统发挥着关键作用，通过及时的预警，可以避免90%的人类车辆事故。

LabVIEW开发·2023-12-20 19:21

python周末列表的表示形式合并_Python 列表合并题

完成merge(L1,L2)函数：输入参数是两个从小到大排序好的整数列表L1和L2，返回合成后的从小到大排序好的大列表X例如merge([1,4,5],[2,7,11])会返回[1,2,4,5,7];merge

weixin_39756895·2023-12-20 08:24

python 合并两个排序的链表(递归解法)

->4限制：0ListNode:ifnotl1:returnl2ifnotl2:returnl1ifl1.vall2

一叶知秋的BLOG·2023-12-20 08:49

python数字拆分比较大小_整数拆分（Python）,python

这里我们利用欧拉提出的母函数的概念(当然拉马努金的公式也可以，拉马努金是我非常喜欢的数学家)，直接带入求解，(1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)(1+x^5)defadd_poly(L1,L2

weixin_39583751·2023-12-20 05:29

线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularizat

weixin_30853329·2023-12-20 05:14

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularization）。

呆小呆_·2023-12-20 05:43

数学learning

目录移动平均简单移动平均加权移动平均指数移动平均矩阵求导矩阵对标量求导Matrix-by-scalar标量对矩阵求导Scalar-by-matrix参考博客移动平均优化算法里面会涉及到一个知识点：指数移动平均

熬夜患者·2023-12-20 01:46

Tableau入门-瀑布图

图片数据源为Tableau自带数据-示范数据-超市下面我们看一下实现步骤：1、子类别拖入列功能区，利润拖入行

Tableau入门·2023-12-19 07:11

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题

十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

大模型自定义算子优化方案学习笔记：CUDA算子定义、算子编译、正反向梯度实现

因为目前大模型的计算逻辑是由一个个独立的算子或者说OP正反向求导实现的，底层往往调用的是GPU提供的CUDA的驱动程序。

Garvin Li·2023-12-19 03:02

web二级基本操作题（分数转换）

无标题文档分子：分母：functionChkType(){varo1=document.getElementById("l1");varo2=document.getElementById("l2");

wawa0611·2023-12-18 21:20

大数据知识分享：Python特征工程之特征缩放

1.归一化归一化将样本分别归一化为单位范数，使得具有至少一个非零分量的每个样本都独立于其他样本进行重新缩放，如数据矩阵的每一行，以使样本的范数（l1，l2或inf）等于1。

泰迪智能科技·2023-12-18 19:30

【深度学习/机器学习】为什么要归一化？归一化方法详解

归一化方法详解文章目录1.介绍1.1什么是归一化1.2归一化的好处2.归一化方法2.1最大最小标准化（Min-MaxNormalization）2.2Z-score标准化方法2.3非线性归一化2.4L范数归一化方法

笃℃·2023-12-18 19:13

LeetCode（56）两数相加【链表】【中等】

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]

ACGkaka_·2023-12-18 17:22

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

根据定义计算梯度

#参数df表示cost函数对df求导defeval_numerical_gradient_array(f,x,df,h=1e-5):"""Evaluateanumericgradientforafunctionthatacceptsanumpyarraya

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 15:11

焦点日记坚持分享第91天

继续感受和觉察昨天的顿悟，满满的幸福l2今天别人做了哪些让我觉得满意的事？我是否做出了这样的一种回应，而使这个人继续这么做下去?

心理咨询师水墨人生·2023-12-18 15:39

电源小白入门学习5——BUCK、BOOST、BUCK-BOOST、Ćuk、Sepic、Zeta电路

BUCK电路BOOOST电路BUCK-BOOST电路BUCK-BOOST电路的推导过程BUCK-BOOST电路分析Ćuk电路(BOOST-BUCK电路化简而来)Sepic电路(Ćuk电路从输出端入手调整D与L2

不想写代码的我·2023-12-18 12:13

多项式回归及过拟合欠拟合处理

线性回归的矩阵表达y=wx+bY=XWt损失函数误差平方和/残差平方和最小二乘法的作用可以使得损失值进行最小化，在损失值最小化的情况下求解出最优的权重系数W损失函数对W进行求导，且将一阶导数等于0.回归模型

浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

LeetCode-克服链表不能随机访问的问题

1.重排链表题目描述：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，

炙热的大叔·2023-12-18 12:20

Leetcode143 重排链表

重排链表题解1线性表给定一个单链表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

Rocoberry_团子·2023-12-18 11:49

django+vue实现websocket即使通讯

HTTP的特性就是无状态的短连接,即一次请求一次响应断开连接失忆,这样服务端就无法主动的去寻找客户端给客户端主动推送消息1.轮询即:客户端不断向服务器发起请求索取消息优点:基本保障消息即时性缺点:大量的请求导致客户端和服务端的压力倍增

rennan…·2023-12-18 09:35

AI人工智能和大模型（概念）之二

安装PyTorch更为便捷张量：（1）Tensor可以是高维的（2）并非是PyTorch中才有的概念（3）PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU运算，自动求导等操作机器学习两种典型的任务

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

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