控制流语句1 条件表达式2 三种基本结构2.1 顺序结构2.2 分支结构2.2.1 单分支 if2.2.2 双分支 if...else...2.2.3 多分支 if...elif...elif...else...2.2.4 嵌套的选择结构2.3 循环结构2.3.1 for循环：次数确定，优先考虑2.3.2 while循环：次数不确定，容易陷入死循环3 break和continue3.1 brea
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2024-06-28 10:51:30
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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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调试+修理垂起固定翼校准遥控器设置飞行模式设置的模式的切换是通过通道B来进行的，最下面是Guided模式，该模式可以运行程序的内容，也可以运行写入的航点。中间的模式是QLoiter模式，最上面的是QRtl模式。像急停模式一般很少会用到，在扩展调参里面设置好就可以。对于Auto模式的话，是需要写入自己画好的航点以后才可以使用的一个模式。校准电调的方法1）电调对应的信号线连接到接收机油门位（3号），注
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2024-09-05 15:44:27
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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）
# 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
正则化与稀疏性
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2023-06-21 17:34:52
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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
1.los
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2018-09-24 20:21:00
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# 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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# Python中的l1
## 简介
在Python中，l1是一个常用的变量名，通常用于表示列表（list）类型的数据。列表是一种有序、可变、可重复的数据结构，可以存储多个元素。在本文中，我们将介绍列表的基本概念、如何创建和访问列表，以及一些常用的列表操作。
## 创建列表
在Python中，可以使用方括号`[]`来创建一个列表，并在方括号内用逗号分隔各个元素。例如，下面的代码创建了一个包
原创
2023-07-23 17:28:11
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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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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
本节我们对决策算法原理做简单的解析，帮助您理清算法思路，温故而知新。我们知道，决策树算法是一种树形分类结构，要通过这棵树实现样本分类，就要根据 if -else 原理设置判别条件。因此您可以这样理解，决策树是由许多 if -else 分枝组合而成的树形模型。决策树算法原理决策树特征属性是 if -else 判别条件的关键所在，我们可以把这些特征属性看成一个集合，我们要选择的判别条件都来自于这个集合
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2023-09-15 22:13:59
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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 |
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# 使用Python实现逻辑回归的L1和L2正则化
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法，其主要目标是通过一组特征对类别进行预测。正则化是为了防止模型过拟合。L1和L2正则化即是最常用的两种正则化方法。在这篇文章中，我们将逐步实现逻辑回归模型的L1和L2正则化，以下是我们将要遵循的步骤。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 导入必要的库 |
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
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
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
