biscuitの博客

输入 \mathbf{x}\in\mathbb{R}^n 输出 y\in\mathbb{R} 模型参数 \mathbf{w}\in\mathbb{R}^n 训练数据 \{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^m 目标函数（损失函数）：

RPC通信模块（或传输）主要基于一组通信原语(IPC): makerpc(.), getRequest(.),和sendResponse(.) 其失败模型和容错机制也围绕着这些原语展开。

复制：

三种类型的副本：

函数类： C_L^{k,p}(Q),Q\subset \mathbb{R}^n 是定义在 Q 上的 k 次连续可微函数集合，且其 p 阶导数满足 Lipschitz 条件，Lipschitz 常数为 L，即：

对于一个矩阵 A，我们可以将其分解为一个正交矩阵 Q 和一个上三角矩阵 R 的乘积，即 A = QR。这种分解被称为QR分解。

对于不同的C定义不同的收敛