[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C…

<ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>里面有Memory层级框架图,从中可以看出L1.L2.DRAM.Disk.MMU之间的关系,以及他们在整个存储系统中扮演的角色. 涉及到的相关文档有: <ARM Architecture Reference Manual ARMv8-A>:E2 The AArch32 Application Level Memory Model和G3 The AArch32 System Level Memory…

L0/L1/L2范数的联系与区别 标签(空格分隔): 机器学习 最近快被各大公司的笔试题淹没了,其中有一道题是从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0.L1.L2范数的联系与区别. L0范数 L0范数表示向量中非零元素的个数: \(||x||_{0} = \#(i)\ with\ \ x_{i} \neq 0\) 也就是如果我们使用L0范数,即希望w的大部分元素都是0. (w是稀疏的)所以可以用于ML中做稀疏编码,特征选择.通过最小化L0范数,来寻找最少最优的稀疏特征项.但不幸的是,L0范数的最优化…

L1 L2 Regularization 表示方式: $L_2\text{ regularization term} = ||\boldsymbol w||_2^2 = {w_1^2 + w_2^2 + ... + w_n^2}$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开…

L1&L2 Regularization   正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,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training data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,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器…

认识 L1, L2 从效果上来看, 正则化通过, 对ML的算法的任意修改, 达到减少泛化错误, 但不减少训练误差的方式的统称 训练误差 这个就损失函数什么的, 很好理解. 泛化错误 假设 我们知道 预测值 和 真实值 之前的 "误差" , 这就是泛化错误 跟训练数据没关系, 就是在用模型预测的时候, 给预测值 "加" 是一个项来修正模型 类似于 给 模型的预测值, 加上了一个 "修正项" 损失函数 = Loss + 正则化项 举个线性回归的栗子…

Cache策略 定时过期策略 定时过期的好处是Cache节点的个数符合实际需求,不会造成资源滥用和服务器压力 定时过期适合访问量较大,实时性要求不高的情况 如果访问量小,定时过期会造成Cache命中率低,如果实时性要求高,过期间隔太小,Cache的意义就不大 适用情况 : 实时性低 全量刷新策略 全量刷新的好处是Cache命中率高,Cache实时性高 全量数据相比那些Cache key值设置不好的非全量Cache,可能反而更小 全量刷新的弊端是有可能造成服务器的压力,如果数据使用率低,就是对资源…

Spring cache简单使用 前言 spring有一套和各种缓存的集成方式.类似于sl4j,你可以选择log框架实现,也一样可以实现缓存实现,比如ehcache,guava cache. [TOC] 什么时候用缓存 首先,缓存是为了省略消耗时间的步骤,比如io.当我需要从数据库查询的数据几乎没有变化,或者变化很少的时候,我就没必要每次都去数据库里拿数据了.大可以放到本地,直接取出来就可以了.这时候需要注意的是数据一致性问题,缓存的数据是否被更改了,数据是否有效. 我的项目是分布式部署的,但还…

Oracle Library Cache 的 lock 与 pin 说明 一. 相关的基本概念 之前整理了一篇blog,讲了Library Cache 的机制,参考: Oracle Library cache 内部机制 说明 http://blog.csdn.net/tianlesoftware/article/details/6629869 在这个机制中,没有详细讲library 上的lock 和pin.这2个概念对DB 的理解非常重要. 所以单独拿出来,进行说明. 根据hellodba 和…

第2章 ROS系统架构及概念 ROS Architecture and Concepts PPT说明: 正文用白色,命令或代码用黄色,右下角为对应中文译著页码. 这一章需要掌握ROS文件系统,运行图级,开源社区等概念,掌握基本命令,会写ROS节点,启动文件. 属于ROS基础内容,可参考: ROS_Kinetic_04 ROS基础内容(一):http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/51384724 ROS_Kinetic_05 ROS基础内容…

这两个等待事件其实很少出现在top5列表中,一般都没什么印象,在此整理记录以便以后查阅. 常见的library cache lock产生的原因在<高级OWI与Oracle性能调查>这本书和下面这个文档中有一般性的描述: Troubleshooting Library Cache: Lock, Pin and Load Lock (Doc ID 444560.1) 一般可以理解的是alter table或者alter package/procedure会以X模式持有library cache l…

在ASP.NET中有两个类都提供缓存支持, 一个是HttpRuntime类的Cache属性, 另一个是HttpContext类的Cache属性. 通过查看这两个属性的类型可以发现其实这两个属性都是System.Web.Caching.Cache类的实例.那为什么需要同时提供两种支持呢? 查询MSDN后发先,这两个缓存的应用的场景不一样, HttpRuntime.Cache是应用程序级别的缓存, HttpContext.Current.Cache是针对Web上下文定义的, 是一个局部的缓存.(这段…

本文来自CSDN博客,转载请标明出处:http://blog.csdn.net/avon520/archive/2009/11/25/4872704.aspx .NET中Cache有两种调用方式:HttpContext.Current.Cache 和 HttpRuntime.Cache,这两种方式有什么区别呢?我们先看MSDN上的解释:      HttpContext.Current.Cache:为当前 HTTP 请求获取Cache对象.      HttpRuntime.Cache:获取当前…

ARM Linux 内核 panic 之cache 一致性 ——Cortex-A9多核cache和TLB一致性广播 Cortex-A9的多喝CPU可以接收和执行一致性广播操作,当其使能并处于SMP模式时.本文以内核的panic为例,在给出内核panic后的真正原因后,讨论Cortex-A9多核的cache和TLB的一致性广播,实际使用中应该怎么设置. 1 多核启动android失败 内核版本:3.0.15           CPU:Freescale Imx6Q(Cortex-A9四核) 芯片…

问题: Caused by: org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanDefinitionStoreException: Line 29 in XML document from class path resource [applicationContext-ehcache.xml] is invalid; nested exception is org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 29; col…

前言 L1.L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数.L2范数的损失函数,二是L1.L2正则化 L1范数.L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1.L2分别对应损失函数中的绝对值损失函数和平方损失函数 区别: 分析: robust: 与L2相比,L1受异常点影响比较小,因此稳健 stable: 如果仅一个点,L1就是一个直线,L2是二次,对于直线来说是多解,因此不稳定,而二次函数只有一个极小值点 L1.L2正则化 为什么出现正则化? 正则化的根本原因是 输入样本的丰度不够…

# L1正则 import numpy as np from sklearn.linear_model import Lasso from sklearn.linear_model import SGDRegressor X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) lasso_reg = Lasso(alpha=0.15) lasso_reg.fit(X, y) print(lasso_reg.pr…

机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项,常用的额外项一般有两种,一般英文称作ℓ1ℓ1-norm和ℓ2ℓ2-norm,中文称作L1正则化和L2正则化,或者L1范数和L2范数. L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项.所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制.对于线性回归模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归).下图是Python中Lasso回归的损失函数,式中加号后面一项α||w||1α||w||1即为L1正则…

一.首先说一下范数的概念: 向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度,或者向量到零点的距离,或者相应的两个点之间的距离. 向量的范数定义:向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x|| >= 0,齐次性||cx|| = |c| ||x|| ,三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||y||. 常用的向量的范数:L1范数:  ||x|| 为x向量各个元素绝对值之和.L2范数:  ||x||为x向量各个元素平方和的1/2次方,L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius…

目录: 一.L0,L1范数 二.L2范数 三.核范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则…

参考: L1 Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies 专为小白解释的文章,文笔十分之幽默 why does a small L1 norm give a sparse solution? why does a sparse solution avoid over-fitting? what does regularization do really? 减少feature的数量可以防止over fitting,尤其是在特征比样本…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,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training data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,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 原文转自csdn博客,写的非常好. L0: 非零的个数 L1: 参数绝对值的和 L2:参数平方和…

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Euclidean距离也是一种范数. 范数的一般化定义:设p≥1的实数,p-norm定义为: 注意:范数是绝对值的p次方,不是本身的p次方 L0 范数: L1 范数: L2 范数: 也叫Euclidean…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,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training data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,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

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左右,显然loss值主要由1000主宰.…

一.范数 L1.L2这种在机器学习方面叫做正则化,统计学领域的人喊她惩罚项,数学界会喊她范数. L0范数  表示向量xx中非零元素的个数. L1范数  表示向量中非零元素的绝对值之和. L2范数  表示向量元素的平方和再开平方 在p范数下定义的单位球(unit ball)都是凸集(convex set,简单地说,若集合A中任意两点的连线段上的点也在集合A中,则A是凸集),但是当0<p<1时,在该定义下的unit ball并不是凸集(注意:我们没说在该范数定义下,因为如前所述,0<p<…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_7664b7f70102uweb.html 14年4月我接到公司通知,要从MICROSTRATEGY中国研发中心内部transfer到美国总部,于是大查开启了美国小生活. 一切从准备签证开始. 我申请的是L1签证.同样是工作,如果是直接拿到美国公司offer,一般是要申请H1签证的.就工作者本身来说,L1还是H1其实区别不大,但是对于配偶来说就大不一样了,L1的配偶拿L2签证可以申请上学,也可以申请工作许可(EAD):H1的配偶可以申…

之前那篇文章里提到,L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验,L2是加上服从高斯分布的先验: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html 那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式: 拉普拉斯(Laplace) 高斯(Gaussian)分布…

Introduction 一.Scikit-learning 广义线性模型 From: http://sklearn.lzjqsdd.com/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares # 需要明白以下全部内容,花些时间. 只涉及上述常见的.个人相关的算法. Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw 二.方法进化简史 1.1 松弛求解 到 最小二乘 基本上都是解不存在的超定方程组.因此,…