之前讲了python基本数据类型和组合数据类型 is操作符可以判断类型的不太之处 对象有很多标识，当作内存地址，就是唯一标识符id看l4第0个元素 number1也是同一个元素 虽然是两个不同的变量，但是可以引用一个元素 **is判断是否同一元素 下面的比较是l1和l3是否同一个对象，并不是比较值是否相同 **但是l1[0]和l3[0]是同一个对象不是同一个对象，但是可以引用内部的同一个对象，因为
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2023-11-23 10:30:59
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1.los
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2018-09-24 20:21:00
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目 录在本章中，我们会先了解存储技术（SRAM\DRAM\ROM\旋转固态硬盘），描述这些存储器是如何被组织成层次结构的。接下来会谈到什么是拥有良好局部性的程序以及编写这样的程序需要注意的问题。然后我们开始探究本质，为什么说拥有良好局部性的程序会执行的更快。就要求我们要学习高速缓存，并教会大家理解程序的局部性的真正意义，使得你自己不仅仅遵守规则，而是了解其内部原理获取更大的自由。1.1 存储技术①
# 实现L1 Binder的步骤和代码解析
## 介绍
L1 binder是一个在Android系统中实现进程间通信（IPC）的机制。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现L1 binder。在本文中，我将为你展示整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 实现步骤
首先，让我们来看一下实现L1 binder所涉及的步骤。下表展示了这些步骤及其对应的代码：
| 步骤 |
原创
2024-01-16 00:48:30
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正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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逻辑电平有：TTL、CMOS、LVTTL、LVCMOS、ECL、PECL、LVDS、GTL、BTL、ETL、GTLP；RS232、RS422、RS485等。 4?$Z.a:A*G*Blskycanny,WYo~,D1_R!Tz+Gzskycanny图1－1：常用逻辑系列器件 +R;k#\|QfskycannyTTL：Transistor-Transistor Logic %PFn?:` tLsk
可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中
原创
2022-11-10 10:15:32
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衡量预测值与真实值的偏差程度的最常见的loss： 误差的L1范数和L2范数 因为L1范数在误差接近0的时候不平滑，所以比较少用到这个范数 L2范数的缺点是当存在离群点（outliers)的时候，这些点会占loss的主要组成部分。比如说真实值为1，预测10次，有一次预测值为1000，其余次的预测值为1
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2018-08-23 21:39:00
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openHarmony是一个开源的分布式操作系统，旨在为各种设备提供统一的操作系统体验。它的设计理念是跨设备、跨平台、跨语言，提供统一的开发框架和工具链，以便开发者能够更轻松地构建和部署应用程序。
openHarmony架构分为三个层次，即L1、L2和L3。
L1层是底层的硬件抽象层，提供了对硬件设备的底层访问接口。它包括驱动程序、芯片支持包以及各种硬件设备的抽象接口。开发者可以通过这些接口访
原创
2024-01-09 23:06:41
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## HBase L1 L2: 介绍与使用
HBase是一个分布式的、可扩展的、面向列的NoSQL数据库系统，它构建在Hadoop之上，提供了高可靠性、高性能、面向大数据的存储解决方案。HBase的设计目标之一是在大规模数据集上提供快速随机读写的能力。为了实现这个目标，HBase采用了L1和L2的存储层次结构。
### L1：内存中的存储
L1是HBase的内存存储层。在L1中，数据被存储在
原创
2023-08-01 10:42:05
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在现代科技发展的浪潮中，华为作为一家具有全球影响力的科技公司，引领着行业的创新与发展。作为一家拥有众多技术专利的企业，华为在安全、可靠性和领先技术方面一直处于业内领先地位。其中，华为自主开发的“华为L1认证”技术更是备受关注。下文将从认证原理、技术优势以及应用范围等方面进行探讨。
首先来看一下“华为L1认证”的认证原理。L1认证是基于国际标准化组织（ISO）制定的评估认证标准，它是一种认证方式，
# 如何实现 L1 流程架构
L1流程架构是一种简单但有效的方式来组织和管理软件开发项目。在本文中，我们将逐步学习如何实现L1流程架构，包括每一阶段的详细步骤和代码示例，让你能够快速上手。
## 步骤概述
下面是实现L1流程架构的一般步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|--------------------------
在线性代数，函数分析等数学分支中，范数（Norm）是一个函数，是赋予某个向量空间（或矩阵）中的每个向量以长度或大小的函数。对于零向量，令其长度为零。直观的说，向量或矩阵的范数越大，则我们可以说这个向量或矩阵也就越大。有时范数有很多更为常见的叫法，如绝对值其实便是一维向量空间中实数或复数的范数，而Eu
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2017-01-19 16:20:00
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# Python中的L1正则化
L1正则化（又称Lasso回归）是一种统计学方法，广泛应用于机器学习与数据分析，以防止模型过拟合。它将 L1 范数作为惩罚项添加到损失函数中，使得一些特征的系数为零，从而实现特征选择。本文将探讨Python中如何使用L1正则化，并通过示例代码进行演示。
## L1正则化的原理
L1正则化的核心是通过在损失函数中加入一个惩罚项来减少模型复杂度。对于线性回归，其损
监督学习的过程可以概括为：最小化误差的同时规则化参数。最小化误差是为了让模型拟合训练数据，规则化参数是为了防止过拟合。参数过多会导致模型复杂度上升，产生过拟合，即训练误差很小，但测试误差很大，这和监督学习的目标是相违背的。所以需要采取措施，保证模型尽量简单的基础上，最小化训练误差，使模型具有更好的泛化能力（即测试误差也很小）。 范数规则化有两个作用： 1）保证模型尽可能的简单，避免过拟合。 2）
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：其中，前面的均值函数表示的是经验风险函数，L代表的是损失函数，后面的$\Phi$是
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2023-12-21 21:57:56
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一、L1正则化1、L1正则化 需注意，L1 正则化除了和L2正则化一样可以约束数量级外，L1正则化还能起到使参数更加稀疏的作用，稀疏化的结果使优化后的参数一部分为0，另一部分为非零实值。非零实值的那部分参数可起到选择重要参数或特征维度的作用，同时可起到去除噪声的效果。此外，L1正则化和L2正则化可以联合使用： 这种形式也被称为“Elastic网络正则化”。 L1相比于L2，有所不同：
正则化（L1正则化、L2参数正则化）L1范数正则化L2参数正则化 正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。 L1范数正则化L1范数正则化（ L1 regularization 或 lasso ）是机器学习（machine learning）中重要的手段，在支持向量机（support vector machine）学习过程中，实际是一种对于成本函数
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2023-09-27 13:57:23
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在机器学习中，我们非常关心模型的预测能力，即模型在新数据上的表现，而不希望过拟合现象的的发生，我们通常使用正则化（regularization）技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”，那么天空飞翔的“鸟”就是模型可能收敛到的一个个最优解。在施加了模型正则化后，就好比将原假设空间（“天空”）缩
