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搜索关键字:norm l1    ( 1702个结果
POJ1659
Frogs' NeighborhoodTime Limit:5000MSMemory Limit:10000KTotal Submissions:8729Accepted:3676Special JudgeDescription未名湖附近共有N个大小湖泊L1,L2, ...,Ln(其中包括未名湖),...
分类:其他好文   时间:2015-10-25 17:43:53    阅读次数:147
查找邮件日志
#查找收件人的邮件get-messagetrackinglog -start "10/08/2015 17:00" -end "10/08/2015 21:00" -recipients "l1@xin.com"#查找发件人的邮件get-messagetrackinglog -start "10/0...
分类:其他好文   时间:2015-10-12 19:13:19    阅读次数:132
写一个段落python代码推理list深浅
主要是针对嵌套列表问题。列表套列表,究竟子列表那个更深。。。这个问题想着就烦。假设嵌套10000万个列表是不是要统计10000个数再排序呢?最后想了想用 list的extend功能 加上递归函数尝试了一下,代码例如以下:l1=[1,'a',[1],[2,3,[4,5,[6,7,[7]]]],[2,5...
分类:编程语言   时间:2015-10-10 09:06:03    阅读次数:304
運行程式時提示丟失api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll
方法一:在C:\Windows\System32是有这个api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll的,所以大家可以直接拷贝到C:\Windows\SysWOW64即可方法二:(1)下载文件api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll 文件到您的桌面上。(...
分类:Windows程序   时间:2015-10-08 10:30:15    阅读次数:956
ReLU
预训练的用处:规则化,防止过拟合;压缩数据,去除冗余;强化特征,减小误差;加快收敛速度。标准的sigmoid输出不具备稀疏性,需要用一些惩罚因子来训练出一大堆接近0的冗余数据来,从而产生稀疏数据,例如L1、L1/L2或Student-t作惩罚因子。因此需要进行无监督的预训练。而ReLU是线性修正,公...
分类:其他好文   时间:2015-10-06 18:11:11    阅读次数:809
143. Reorder List(List)
Given a singly linked list L: L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorder it to: L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…You must do this in-place without altering the nodes' values.For ....
分类:其他好文   时间:2015-10-03 11:54:06    阅读次数:199
一个用 Cumulative Penalty 培训 L1 正规 Log-linear 型号随机梯度下降
Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之中的一个。其训练常採用最大似然准则。且为防止过拟合,往往在目标函数中增加(能够产生稀疏性的) L1 正则。但对于这样的带 L1 正则的最大熵模型,直接採用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和...
分类:其他好文   时间:2015-09-30 19:35:31    阅读次数:237
剪花布条---hdu2087(kmp模板)
题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2087kmp模板题:#include #include #include using namespace std;#define N 1100char s1[N], s2[N];int p[N], L1,...
分类:其他好文   时间:2015-09-23 17:00:22    阅读次数:141
RFID Emulator -- Scheme emulator RFID-tag
Scheme emulator RFID-tag/* Basic schematic: * * ATtiny85 * +--------------+ * --| RST Vcc |-- * +- L1 ---...
分类:其他好文   时间:2015-09-22 06:36:02    阅读次数:1032
机器学习规范的规则(两)核电规范与规则的偏好
机器学习规范的规则(两)核电规范与规则的偏好zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0。L1和L2范数。这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项參数选择。知识有限,下面都是我一些浅显的看法,假设理解存在错误,希望大家不吝指正。谢谢。三.....
分类:其他好文   时间:2015-09-21 21:22:44    阅读次数:410
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