L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择；L2正则化可以防止模型过拟合，在一定程度上，L1也可以防止过拟合，提升模型的泛化能力；L1（拉格朗日）正则假设参数的先验分布是Laplace分布，可以保证模型的稀疏性，也就是某些参数等于0；L2（岭回归）正则假设参数的先验分布是Gaussian分布，可以保证模型的稳定性，也就是参数的值不会太大或太小。在实际使用中，如果特征是高维

1. 引言在目标检测领域中,我们经常用IOU来衡量检测框和标注真实框之间的重叠程度,那么究竟该如何计算IOU呢?闲话少说,我们直接进入今天的主题…2. 什么是IOU?IOU（交并比 Intersection over Union）是一个术语，用于描述两个框的重叠程度。重叠区域越大，IOU越大。IOU主要用于与对象检测相关的应用程序中，在该应用程序中，我们训练模型输出一个完全包围目标的外接矩形框。例

1 什么是神经网络?神经网络是一类受人脑启示的算法,通常来说当你打开你的眼睛的时候,你所看到的事物在神经学上称之为数据,在大脑进行数据处理并进行周围物体识别.这就是神经网络工作的原理,它将大量数据作为输入,从数据中学习特征,最后输出这些数据是什么.2 神经网络工作原理神经网络有时候称之为人工神经网络,是机器学习的子集,是深度学习算法的核心.人工神经网络由大量互连的处理单元（神经元）组成，它们协同工

本文重点介绍了Python列表中一些不常见的操作，很多操作往往觉得很难实现也许时因为我们不熟悉某些特殊的技巧，本文相应的技巧都给出了相应的代码示例，希望大家可以学以致用。您学废了吗？

1 引言非最大值抑制是一种主要用于目标检测的技术，旨在从一组重叠框中选择最佳边界框。在下图中，非最大值抑制的目的是删除黄色和蓝色框，这样我们只剩下绿色框作为最终的预测结果。闲话少说,我们直接进入NMS算法的介绍中.2. 计算NMS的步骤为了了解什么是boundingbox，以及IOU的含义，我在前篇发表了关于IOU的文章。前篇文章中描述的术语将在本文中继续介绍。我将首先描述NMS在这个特定示例中的

1. 问题描述在使用Matlab中神经网络工具箱的时候，经常会很困惑：我们需要将原始数据集拆分为三份：训练集、验证集和测试集但是我也注意到在有些机器学习算法中，数据集往往被拆分为两份：训练集和测试集。所以我们的问题归纳如下：对于神经网络来说真的需要验证集嘛？验证集是可选的嘛？进一步来说，在机器学习领域验证集和测试集的区别是什么？2. 解释一相关定义训练集 （训练阶段）用于构建我们的模型，我们的模型

本文重点介绍了如何使用Python来一步一步的实现将图像转化为ASCII字符照，并给出了完整的代码实现。您学废了嘛？

我直到最近才知道上述这些在Python中不常见的用法（我可能早该知道，但事实就是这样）， 希望这篇文章可以给大家带来帮助。参考。

共享大型的LLM模型是未来的趋势，如果要适应到某个具体任务上，只要训练LoRA模组即可，而这项技术也带来方便的替换性，未来大家只要分享LoRA的模型权重，就可以快速切换至不同的任务。此外，LoRA通过大量降低训练参数，来大幅降低了硬体的训练门槛，并且与完全的模型相比，推论速度的增加是相当少的。

本文使用简单的python代码实现了各种各样的图像特效，可以方便大家进行自由组合成更加酷炫的效果。您学废了嘛？