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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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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1.los
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2018-09-24 20:21:00
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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
正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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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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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，
原创
2024-03-04 09:43:28
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# 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 |
|----------|--------------------------
# 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
梯度下降是有时会吓到初学者和从业者的话题之一。大多数人在听到梯度这个词时，他们试图在不了解其背后的数学的情况下完成该主题。本文，将从一个非常基础的层面解释梯度下降，并用简单的数学示例为你提供帮助，并使梯度下降完全为你所用。目录什么是梯度下降，为什么它很重要？梯度下降背后的直觉梯度下降背后的数学具有 1 个变量的梯度下降代码具有 2 个变量的梯度下降学习率的影响损失函数的影响数据效果尾注什么是梯度下
系统安全基础应用二一 系统引导控制开关机控制1调整BIOS引导设置1）首先将第一优先引导设备（First Boot Device）设为当前系统所在盘 2）然后禁止从其他设备（如光盘、U盘、网络等）引导系统，对应的项设置为Disabled 3）最后将BIOS的安全级别改为"stup",并设置好管理员密码，以防止未授权的修改2禁用重启热键Ctrl+Alt+Del；修改配置文件，注释掉相对应的设置重新加
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）
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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梯度下降——Gradient Descent目录回顾梯度下降算法 （Gradient Descent）学习率的设置（Tuning your learning rates）随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）特征归一化（Feature Scaling）梯度下降算法推导（Taylor Series ）一、回顾梯度下降算法公式：假设有两个变量{}代表第i个样本的第j个特
TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops# Arithmetic Operators
import tensorflow as tf
# 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符，就无法被正
Hello 大家好，我是 Flutter GDE 郭树煜，本次要分享的话题是关于鸿蒙与 Flutter 的故事，可能没接触过的会感觉有点懵，Harmony 和 Flutter 有啥关系，它们怎么会被放到一起讲了呢？接下来就让我们来聊聊这个问题。聊一聊 Harmony Next相信大家应该都听说过，在今年的 HDC 大会上，华为宣布了 Harmony 的 Next 版本，该版本在 2023 年 8
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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## 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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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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