这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了zkSync2.0一个 L2 块和一个 L1 汇总块深入分析。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
通常的rollup的工作流程如下
zkSync rollup 操作的生命周期文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-790108.html
如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-790108.html
到了这里，关于zkSync2.0一个 L2 块和一个 L1 汇总块深入分析的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
L1正则化和L2正则化是常用的正则化技术，用于在机器学习模型中控制过拟合。它们的主要区别在于正则化项的形式和对模型参数的影响。 L1正则化（Lasso正则化）： 正则化项形式：L1正则化使用模型参数的绝对值之和作为正则化项，即L1范数。 影响模型参数：L1正则化倾向于
在机器学习以及深度学习中我们经常会看到正则化这一名词，下面就浅谈一下什么是正则化？以及正则化的意义所在？ 正则化项 (又称惩罚项)，惩罚的是模型的参数，其值恒为非负 λ是正则化系数，是一个超参数，调节惩罚的力度，越大则惩罚力度越大。 先上图： 上图从左
参考文章如下：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305 https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305 一般常用范数来衡量向量，向量的Lp范数定义为： Lp范数示意图： 从图中可以看出，p的取值在 [0,1) 之间，范数
输入输出题 输入输出题 k == n 和 k == m 分别输出，题目怎么说就怎么做 判断一下c 等于a + b还是a*b或者都不是，分别按要求输出 针对每一群玩游戏的宝宝，枚举判断一下就好了 写的有点烦，基本就是一步一步模拟，思路在注释里写了 枚举分配方案，代码中a代表女生寝室的数
1.1 含义 权值向量 中各元素的绝对值之和，一般记作 。 1.2 公式表示 添加了L1正则化的损失函数一般可表示为： 1.3 作用 L1正则常被用来解决过拟合问题； L1正则化容易产生稀疏权值矩阵（更容易得到稀疏解），即产生一个稀疏模型（较多参数为0），因此也可用于特征
股票接口L2是什么意思，L2股票指二级市场，二级报价是证券公司的高级报价功能，包括十档行情等功能，投资者可以联系其业务部门或直接通过互联网申请开业，需要一定的费用。 L1是免费，L2平台会收取一定的费用，用户买卖股票一定要选择正规的平台，在正规平台投资股
在文本使用三维向量的相似度时，对三种相似度的对比。 当前基于已经搭建好的Elasticsearch、Kibana。 1、创建索引库 创建成功： 2、放入数据 返回结果类似如下 3、查看所有数据 结果如下： 4、L1方法查询数据 结果中，id1和id2得分相同，但在文本向量空间中他们不同。 5、使
前沿 推导的两个角度 带约束条件的优化求解（拉格朗日乘子法） 贝叶斯学派的：最大后验概率 理解的两个角度 贝叶斯学派的角度，L2参数符合高斯先验，L1参数符合laplace先验。 从有约束问题角度，用拉格朗日转换成无约束问题后，转换成求最小值和约束交点问题。l1在几何
CIFAR10 是深度学习入门最先接触到的数据集之一，主要用于图像分类任务中，该数据集总共有 10个 类别。 图片数量： 6w 张 图片宽高： 32x32 图片类别：10 Trainset: 5w 张，5 个训练块 Testset: 1w 张，1 个测试块 Pytorch 集成了很多常见数据集的API， 可以通过pytorch 来下载这些数据集，
据提供系统或用户编制的条件选股公式进行选股选定一个条件选股公式或多个组合条件后，计算机自动帮您选出当时或历史上某一段时间内满足条件的所有股票十档行情 英文，列在行情下载显示窗口，同时可保留成板块。 那通达信l1l2行情接口-十档行情有哪些优势？ 1、主要
