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【深度学习/机器学习】为什么要归一化？归一化方法详解

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（最典型的是L2
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

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

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

【力扣100】2.两数相加

=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolution:defaddTwoNumbers(self,l1:Optional[ListNode],l2
红水母·2023-12-18 05:21

LeetCode 143. 重排链表

143.重排链表给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你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。
TheKey_·2023-12-18 00:15

《深度学习500问》外链笔记

1.这个是什么意思2.核函数3.公式理解4.L1和L2正则L1和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这两种技术的主要区别在于惩罚项的形式。
Vincent不是文森特·2023-12-18 00:33

2，两数相加 - 链表表示法

问题背景给定两个非空链表l1和l2，它们分别代表两个非负整数。链表中的每个节点存储一个数字，并按逆序方式组织，即链表的头部表示数字的个位。
藥師YS·2023-12-18 00:24

国家开放大学 湖南开放大学形成性考核 平时作业 统一资料

A.梁板结构体系B.框架结构体系C.剪力墙结构体系D.框架一剪力墙结构体系2.对于钢筋混凝土现浇楼盖，若l1表示短边的计算跨度，l2表示长边的计算跨度，则()。
diandast·2023-12-17 16:11

3.1.2.3L2范数正则化

与L1范数正则化略有不同的是，L1范数正则化则在原优化目标的基础上，增加了参数向量的L2范数的惩罚项，为了使新优化目标最小化，这种正则法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小，压制了参数之间的差异性
idatadesign·2023-12-17 14:25

高压脉冲发生器的各种电路图

其中，S是可控开关，C1是电容器组电容，R1是高压变压器输入端的损耗电阻，L1，L2分别是高压变压器初次级电感，K为耦合系数，C2为次级分布电容，R2为总的工作负载。
梓德原·2023-12-17 06:11

leetcode 第2题-两数相加

输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9
一对码农·2023-12-17 03:30

002.Java实现两数相加

示例输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807l1存储的是2、4、3，也就是整数342，逆序嘛；l2存储的是5、6、4，也就是整数465，逆序嘛；个位相加为
哗哗的世界·2023-12-17 02:04

leetCode-js 2.两数相加

示例：输入：(2->4->3)+(5->6->4)输出：7->0->8原因：342+465=807varaddTwoNumbers=function(l1,l2)
sky云逝·2023-12-16 16:03

21.合并两个有序链表

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
上大厂的岸·2023-12-16 11:15

leetCode算法—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=[9,9
独孤九溅·2023-12-16 09:50

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
Balenciage·2023-12-16 04:45

机器学习算法---回归

2.岭回归（RidgeRegression）原理：在线性回归的基础上加入L2正则化项。这
数据科学知识库·2023-12-15 18:19

（八）弹性网络---ElasticNet

一、原理及简介弹性网络.png二、什么是L2正则化和L1正则化原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/99984288三、弹性网络预测天池项目代码导包
羽天驿·2023-12-15 17:02

leetcode-21-合并两个有序链表（C语言实现）

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
乐多ledo·2023-12-15 16:29

L1， L2，L3，L5分别含义是？

L1指：1575.42±1.023MHzL2指:1227.60±1.023MHzL3指:用途和频率暂未公开。资料显示其用于发现核爆炸或其他高能量红外辐射事件的核爆炸侦察系统(NDS)平台提供通讯联系。L5指:1176.45±1.023MHz（2009年测试，2010年正式播发）1、单频接收机只能接收L1载波信号，测定载波相位观测值进行定位。由于不能有效消除电离层延迟影响，只适用于短基线（<15km
田益州1368·2023-12-15 06:11

工地日记（三二八）

10月17日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总：一.深管廊材料码堆清理6人、打磨修补1人二.6号塔吊下L2层支架搭设11人三.6号塔吊下L2层施工缝清理5人，湿水养护1人四.7号塔吊下L2层板钢筋绑扎
另一号·2023-12-15 01:02

Mint Blockchain，一个聚焦在 NFT 领域的 L2 网络

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·2023-12-15 01:55

NFTScan Labs：我们为什么要推出 L2 网络 Mint Blockchain？

发展背景NFT（非同质化代币）是一种储存在区块链上的加密数据单位，它可以代表身份、合同、权益、声誉、社交关系等独一无二的数字资产。与比特币等加密货币不同，NFT资产不可互换，每一枚NFT都是独一无二的链上资产。NFT资产可以在区块链上进行自由的转账和交易、抵押借贷，属于新一类的加密资产。从2017年ERC721资产协议标准在以太坊社区被首次提出至今，NFT已经发展了6年时间。从火爆一时的加密猫到C
NFT_Research·2023-12-15 01:25

工地日记（二九七）

浅管廊钢筋绑扎10人，钢筋焊接1人，机电预留4人5.7号塔吊下1层拆模拆架及材料码堆18人6.砌砖胎膜5人7.钢筋棚加工7人8.2-BA1-6钢筋绑扎8人9.6号塔吊下L1A层支架搭设17人10.7号塔吊下L2
另一号·2023-12-15 00:54

2020-10-15Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day4

Echo的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day420201015练习材料:新概念2lesson4任务配置:L0、L2、L3知识笔记:1、朗读L03、听力L2练习感悟:1、温故知新，感觉自己没有掌握练习的精髓
Echo31重生·2023-12-14 23:30

Linux内核中sk_buff结构详解

如果是从L4传输到L2，则是通过往sk_buff结构体中增加该层协议头来操作；如果是从L4到L2，则是通过移动sk_buff结构体中的d
codingga·2023-12-14 22:08

【中等】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：l
悄敲敲·2023-12-14 17:28

【简单】21. 合并两个有序链表（递归）

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
悄敲敲·2023-12-14 17:57

洋垃圾服务器芯片选型

声明本帖持续更新，如有纰漏望指正本帖中的价格调研于2023.12.05号，后面可能会变动E5系列E5V4常见型号列表制作工艺核心数基础频率最大频率L1/L2/L3缓存TDP参考价格E5-2679v414nm20
坚果仙人·2023-12-06 18:45

Cache Set/Way/Line 等基本概念

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。
Bug_Killer_Master·2023-12-05 16:19

深度学习训练 tricks（持续更新）

文章目录weightdecayweightdecay是什么weightdecay与L2正则化作用WarmupDroppathdroppath计算方法如何将droppath加入你的模型？
Cleo_Gao·2023-12-05 02:30

LCR 171. 训练计划 V 23 12.03

某教练同时带教两位学员，分别以链表l1、l2记录了两套核心肌群训练计划，节点值为训练项目编号。两套计划仅有前半部分热身项目不同，后续正式训练项目相同。请设计一个程序找出并返回第一个正式训练项目编号。
路灯与猫·2023-12-04 19:49

Web3之L2 ZK-Rollup 方案-StarkNet

文章目录L2ZK-Rollup方案-StarkNet一、StarkWareStarkWare团队二、什么是StarkNet三、Layer2扩容项目-对比其他参考L2ZK-Rollup方案-StarkNet一、StarkWare官网：https://starkware.co/StarkWare主要解决了区块链的可扩展性和隐私。StarkWare开发了一个完整的解决方案，使用stark技术，通过zk-
西京刀客·2023-12-04 11:46

正则化方法：L1和L2、regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合、提高泛化能力在训练数据不够时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting，可以用的方法有很多，
遇见百分百·2023-12-04 05:21

链表【1】

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[
请揣满RMB·2023-12-03 23:27

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设
脑瓜凉·2023-12-03 19:47

换抵挡装置（按位运算符的运用）

intgetmin(intl1,intl2,intn1,intn2);intmain(void){intn1,n2,min=0,tmp;scanf("%d%d",&n1,&n2);intl1=input(n1),l2
Fool256353·2023-12-03 19:14

工地日记（四〇五）

11月10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、六号塔吊下L1层拆模拆架8人完成40%三、七号塔吊下L2层打磨修补2人完成70%四、1-2-1段L3层钢筋绑扎8人完成70%
另一号·2023-12-03 17:40

【Python 训练营】N_15 列表元素去重

答案#方法一：使用set，集合不重复L=['b','c','d','c','b','a','a']L2=list(set(L))L2.sort()print(L2)#['a','b','c','d']#
有请小发菜·2023-12-03 13:23

华为OD机试 - CPU算力分配（Java & JS & Python & C）

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
伏城之外·2023-12-03 11:29

【动手学深度学习】(六)权重衰退

通过限制参数值的选择范围来控制模型容量通常不限制偏移b小的意味着更强的正则项使用均方范数作为柔性限制对于每个都可以找到使得之前的目标函数等价于下面的：可以通过拉格朗日乘子来证明超参数控制了正则项的重要程度参数更新法则总结：权重衰退通过L2
释怀°Believe·2023-12-03 04:21

2020-02-09python学习

weekdays)i=0whilei=target]#listcomprehensionsdefaultreturnageneratorprint("l1is",l1)print("l2is{}".format(l2
锅炉工的自我修养·2023-12-03 03:50

损失函数MSE和MAE的区别以及如何选择

1、均方误差（L2损失）均方误差(MSE)是最常用的回归损失函数，计算方法是求预测值与真实值之间距离的平方和，公式如下：MSE=1m∑mi=1(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{
诚朴求食·2023-12-02 13:55

CPU L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存概览

它通常分为三个层次：L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存。L1Cache（一级缓存）:作用：L1缓存是距离处理器核心最近的缓存层，用于存储最常用的数据和指令。
lixora·2023-12-02 13:58

数据结构详解各种算法

1、设有两个整型顺序表L1，L2，其元素值递增有序存放，请定义该顺序表的元素类型及表类型,设计以下自定义函数：（1）录入顺序表中所有元素的值。
我真不会起名字啊·2023-12-02 07:43

深度学习笔记（十三）—— GAN-2

LSGANLSGAN(LeastSquaresGAN)将loss函数改为了L2损失.G和D的优化目标如下图所示,image作业:在这里,请在下方补充L2Loss的代码来实现L2损失来优化上面的目标.并使用这个
Nino_Lau·2023-12-02 05:18

被讨厌的勇气

4月中旬为了L2能力评估实践了一次教练对话，4月下旬参加了M1的精品课，5月初参加教练日活动，5月决定参加PCP19期的学习教练选拔，5月下旬通过学习教练考核并与指导教练评估自己能力。
沙滩小子_a10b·2023-12-02 03:12
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