這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了zkSync2.0一個(gè) L2 塊和一個(gè) L1 匯總塊深入分析。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。
目錄
通常的rollup的工作流程如下
zkSync rollup 操作的生命周期文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790108.html
如下：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-790108.html
到了這里，關(guān)于zkSync2.0一個(gè) L2 塊和一個(gè) L1 匯總塊深入分析的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！
L1正則化和L2正則化是常用的正則化技術(shù)，用于在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中控制過擬合。它們的主要區(qū)別在于正則化項(xiàng)的形式和對模型參數(shù)的影響。 L1正則化（Lasso正則化）： 正則化項(xiàng)形式：L1正則化使用模型參數(shù)的絕對值之和作為正則化項(xiàng)，即L1范數(shù)。 影響模型參數(shù)：L1正則化傾向于
在機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)中我們經(jīng)常會看到正則化這一名詞，下面就淺談一下什么是正則化？以及正則化的意義所在？ 正則化項(xiàng) (又稱懲罰項(xiàng))，懲罰的是模型的參數(shù)，其值恒為非負(fù) λ是正則化系數(shù)，是一個(gè)超參數(shù)，調(diào)節(jié)懲罰的力度，越大則懲罰力度越大。 先上圖： 上圖從左
參考文章如下：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305 ? ? ? ? 一般常用范數(shù)來衡量向量，向量的Lp范數(shù)定義為： ?????????Lp范數(shù)示意圖： ? ? ? ? 從圖中可以看出，p的取值在 [0,1) 之間，范數(shù)
輸入輸出題 輸入輸出題 k == n 和 k == m 分別輸出，題目怎么說就怎么做 判斷一下c 等于a + b還是a*b或者都不是，分別按要求輸出 針對每一群玩游戲的寶寶，枚舉判斷一下就好了 寫的有點(diǎn)煩，基本就是一步一步模擬，思路在注釋里寫了 枚舉分配方案，代碼中a代表女生寢室的數(shù)
1.1 含義 權(quán)值向量??中各元素的絕對值之和，一般記作?? 。 1.2? 公式表示 添加了L1正則化的損失函數(shù)一般可表示為： 1.3 作用 L1正則常被用來解決過擬合問題； L1正則化容易產(chǎn)生稀疏權(quán)值矩陣（更容易得到稀疏解），即產(chǎn)生一個(gè)稀疏模型（較多參數(shù)為0），因此也可用于特征
在文本使用三維向量的相似度時(shí)，對三種相似度的對比。 當(dāng)前基于已經(jīng)搭建好的Elasticsearch、Kibana。? 1、創(chuàng)建索引庫 創(chuàng)建成功： 2、放入數(shù)據(jù) 返回結(jié)果類似如下 3、查看所有數(shù)據(jù) 結(jié)果如下：? 4、L1方法查詢數(shù)據(jù) 結(jié)果中，id1和id2得分相同，但在文本向量空間中他們不同。 5、使
股票接口L2是什么意思，L2股票指二級市場，二級報(bào)價(jià)是證券公司的高級報(bào)價(jià)功能，包括十檔行情等功能，投資者可以聯(lián)系其業(yè)務(wù)部門或直接通過互聯(lián)網(wǎng)申請開業(yè)，需要一定的費(fèi)用。 L1是免費(fèi)，L2平臺會收取一定的費(fèi)用，用戶買賣股票一定要選擇正規(guī)的平臺，在正規(guī)平臺投資股
前沿 推導(dǎo)的兩個(gè)角度 帶約束條件的優(yōu)化求解（拉格朗日乘子法） 貝葉斯學(xué)派的：最大后驗(yàn)概率 理解的兩個(gè)角度 貝葉斯學(xué)派的角度，L2參數(shù)符合高斯先驗(yàn)，L1參數(shù)符合laplace先驗(yàn)。 從有約束問題角度，用拉格朗日轉(zhuǎn)換成無約束問題后，轉(zhuǎn)換成求最小值和約束交點(diǎn)問題。l1在幾何
CIFAR10 是深度學(xué)習(xí)入門最先接觸到的數(shù)據(jù)集之一，主要用于圖像分類任務(wù)中，該數(shù)據(jù)集總共有 10個(gè) 類別。 圖片數(shù)量： 6w 張 圖片寬高： 32x32 圖片類別：10 Trainset: 5w 張，5 個(gè)訓(xùn)練塊 Testset: 1w 張，1 個(gè)測試塊 Pytorch 集成了很多常見數(shù)據(jù)集的API， 可以通過pytorch 來下載這些數(shù)據(jù)集，
據(jù)提供系統(tǒng)或用戶編制的條件選股公式進(jìn)行選股選定一個(gè)條件選股公式或多個(gè)組合條件后，計(jì)算機(jī)自動幫您選出當(dāng)時(shí)或歷史上某一段時(shí)間內(nèi)滿足條件的所有股票十檔行情 英文，列在行情下載顯示窗口，同時(shí)可保留成板塊。 那通達(dá)信l1l2行情接口-十檔行情有哪些優(yōu)勢？ 1、主要
