1.介绍权值衰减weightdecay即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。L1正则化：即对权重矩阵的每个元素绝对值求和，λ∗∣∣W∣∣λ*||W||λ∗∣∣W∣∣L2正则化：即对权重矩阵的每个元素求平方和（先平方，后求和）:1/2∗λ∗∣∣W∣∣21/2*λ*||W||^21/2∗λ∗∣∣W∣∣2注意：正则化项不需要求平均数，因为权重矩阵和样本数量无关，只是为了限制权重规模。L1损失函数：最小化绝对误差，因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒，不可导，有多解，解的稳定性不好。关于L1损失函数的不连续的问题，可以通过平滑L1损失

1.介绍权值衰减weightdecay即L2正则化，目的是通过在Loss函数后加一个正则化项，通过使权重减小的方式，一定减少模型过拟合的问题。L1正则化：即对权重矩阵的每个元素绝对值求和，λ∗∣∣W∣∣λ*||W||λ∗∣∣W∣∣L2正则化：即对权重矩阵的每个元素求平方和（先平方，后求和）:1/2∗λ∗∣∣W∣∣21/2*λ*||W||^21/2∗λ∗∣∣W∣∣2注意：正则化项不需要求平均数，因为权重矩阵和样本数量无关，只是为了限制权重规模。L1损失函数：最小化绝对误差，因此L1损失对异常点有较好的适应更鲁棒，不可导，有多解，解的稳定性不好。关于L1损失函数的不连续的问题，可以通过平滑L1损失

在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap，今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法（Bayesianbootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽取的，然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而，在实际问题中，我们通常无法获得这样的先验知识，因此需要使用其他方法来估计分布。贝叶斯自举法是一种替代方法，它不需要先验知识，而是从样本中抽取子样本，然

在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap，今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法（Bayesianbootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽取的，然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而，在实际问题中，我们通常无法获得这样的先验知识，因此需要使用其他方法来估计分布。贝叶斯自举法是一种替代方法，它不需要先验知识，而是从样本中抽取子样本，然

题意给你n个节点的树，让你给每个节点进行赋值，并且赋的值需要为正整数；同时当一个节点的值等于所有邻居节点的值的和时，这个点为好点；求出一组赋值情况，满足树的好点个数最大化的同时，所有节点赋值的总和最小；思路1.显然无法存在两个好点相邻存在的情况（除非只有两个节点）；2.对于坏点直接赋值为1即可；3.可以树形dp解决，f[x][0/1][0/1]，第一维代表以x为根，第二维代表是否为好点，第三维代表是好点的个数/子树节点值的总和代码#includeusingnamespacestd;vectorg[200005];intf[200005][2][2];longlongans[200005];in

题意给你n个节点的树，让你给每个节点进行赋值，并且赋的值需要为正整数；同时当一个节点的值等于所有邻居节点的值的和时，这个点为好点；求出一组赋值情况，满足树的好点个数最大化的同时，所有节点赋值的总和最小；思路1.显然无法存在两个好点相邻存在的情况（除非只有两个节点）；2.对于坏点直接赋值为1即可；3.可以树形dp解决，f[x][0/1][0/1]，第一维代表以x为根，第二维代表是否为好点，第三维代表是好点的个数/子树节点值的总和代码#includeusingnamespacestd;vectorg[200005];intf[200005][2][2];longlongans[200005];in

如果您跟我一样平时有些博客的习惯，那么图片存储是否有困扰过你呢？今天就给大家推荐一款不错的开源图床系统：LightFastPicture它是一个基于koa+vue3.x+typescript实现的图床工具。它可以帮助用户快速上传图片到云端，并返回图片链接，方便用户在网页、社交媒体等平台上分享图片。它的功能已经非常丰富，满足我们对图片管理的日常需求图片上传：支持图片多图上传、拖拽上传、粘贴上传、一键复制多种格式的图片外链。图片管理：多上传的图片进行管理，支持文件重命名、移入指定相册、删除图片、预览图片等。存储桶管理：支持多桶储存，可同时添加多个对象存储桶管理，上不封顶，例如：七牛云对象存储、阿里

如果您跟我一样平时有些博客的习惯，那么图片存储是否有困扰过你呢？今天就给大家推荐一款不错的开源图床系统：LightFastPicture它是一个基于koa+vue3.x+typescript实现的图床工具。它可以帮助用户快速上传图片到云端，并返回图片链接，方便用户在网页、社交媒体等平台上分享图片。它的功能已经非常丰富，满足我们对图片管理的日常需求图片上传：支持图片多图上传、拖拽上传、粘贴上传、一键复制多种格式的图片外链。图片管理：多上传的图片进行管理，支持文件重命名、移入指定相册、删除图片、预览图片等。存储桶管理：支持多桶储存，可同时添加多个对象存储桶管理，上不封顶，例如：七牛云对象存储、阿里

本题为3月14日23上半学期集训每日一题中B题的题解题面题目描述已知原数列\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)中的前1项，前2项，前3项，...，前n项的和，以及后1项，后2项，后3项，...，后n项的和，但是所有的数都被打乱了顺序。此外，我们还知道数列中的数存在于集合S中。试求原数列。当存在多组可能的数列时，求字典序最小的数列。输入第1行，一个整数n。第2行，\(2\timesn\)个整数，注意：数据已被打乱。第3行，一个整数m，表示S集合的大小。第4行，m个整数，表示S集合中的元素。输出输出满足条件的最小数列。样例输入51257791213141441245样例输出11525提示数

本题为3月14日23上半学期集训每日一题中B题的题解题面题目描述已知原数列\(a_1,a_2,\cdots,a_n\)中的前1项，前2项，前3项，...，前n项的和，以及后1项，后2项，后3项，...，后n项的和，但是所有的数都被打乱了顺序。此外，我们还知道数列中的数存在于集合S中。试求原数列。当存在多组可能的数列时，求字典序最小的数列。输入第1行，一个整数n。第2行，\(2\timesn\)个整数，注意：数据已被打乱。第3行，一个整数m，表示S集合的大小。第4行，m个整数，表示S集合中的元素。输出输出满足条件的最小数列。样例输入51257791213141441245样例输出11525提示数