choice专题
【Python】random choice随机获取数组一个值
random.choice random.choice随机选取list中的一个数值： import randomo1=[3,5,4,1]s1=random.choice(o1) 参考 https://blog.csdn.net/qq284489030/article/details/80498539
numpy.random.uniform、np.random.choice
numpy.random.uniform介绍： 函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: low: 采样下界，float类型，默认值为0； high: 采样上界，float类型，默认值为1； si
Linux服务器上激活conda环境conda: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘activate‘
正常我们使用如下来流程： 创建环境：conda create -n 环境名称 激活环境：conda activate 环境名称 但是，在Linux服务器上，使用conda activate 环境名称，出现如上图所示的报错。conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' (choose from 'clean', 'co
UVA 1175 - Ladies' Choice（稳定婚姻问题）
UVA 1175 - Ladies' Choice 题目链接 题意：给定n个男人，n个女人，每个人心中对异性都有一个排序，从左往右是最喜欢到最不喜欢，然后现在要求一个稳定匹配，使得n对男女中，不存在男人对其他女人好感度大于配偶且女人对其他男人好感度大于配偶 思路：稳定婚姻问题，算法过程如下： 男人不断求婚，从最喜欢到最不喜欢，女人每次在求婚人中，选择一个最喜欢的配对，然后抛弃现在的配
【Canvas与艺术】绘制黑底古铜色Best Choice徽章
【关键点】 线性渐变色、阴影字和用贝塞尔二次曲线制作的玻璃光使徽章有一定的立体感。 【成图】 【代码】 <!DOCTYPE html><html lang="utf-8"><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/><head><title>使用HTML5/Canvas绘制黑底古铜
Codeforces Round #541 (Div. 2)D. Gourmet choice(拓扑排序+并查集+思维)
题目链接：https://codeforces.com/contest/1131/problem/D 题目大意：给出n个数和m个数之间分别的大小关系，求使得最大数最小的情况 题目思路：如果全是>或者<这道题很简单，直接建图就结束了，但是这里有个=。这个等于的解决非常巧妙，使用并查集将=的点并在一起缩点然后这道题就转换成了只有>或<的情况 以下是代码： #include<b
【数据分析面试】12. 随机抽取颜色球（Python random模块应用：choices()/choice()/sample()）
题目 随机抽取颜色球 编写一个函数来模拟从罐子中抽取球的过程。球的颜色存储在名为jar的列表中，每个颜色对应球的数量存储在名为n_balls的列表中，且数量与颜色列表的索引对应。 示例： 输入： jar = ['green', 'red', 'blue'] n_balls = [1, 10, 2] # 1个绿色球 # 10个红色球 # 和2个蓝色球 输出 samp
菜鸟笔记-Numpy函数-full/random.randint/random.choice
full函数 numpy.full 是 NumPy 库中的一个函数，它用于创建一个具有指定形状、数据类型和填充值的数组。此函数非常有用，因为它允许你快速生成一个具有相同值的数组，而无需手动设置每个元素。 1函数介绍 numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') shape: 数组的形状，可以是一个整数或整数元组。fill_valu
(CodeForces) Codeforces Round #541 (Div. 2) D. Gourmet choice (并查集+拓扑排序)
传送门 题目大意：第一天n个菜，第二天m个菜，一个n*m的矩阵代表他们之间的优劣关系，根据这个矩阵用数字来给每一个菜品打分，使得最大的数字最小。比如 Aij 是> 说明第一天的 i菜 比第二天的 j菜好。 解题思路：根据题目的描述，两道菜之间的优劣情况，我们可以连一条权值为1的单向边，而哪些没有指向他的点，那就是最小的数为1。从入度为0的点开始，一步步往里面走，我们自然可以想到拓扑排序，但这题
conda: error: invalid choice
当执行conda xx命令或者打开anaconda prompt时显示： usage: conda [-h] {unpack,pack,convert,version,help} ... conda: error: invalid choice: 'env' (choose from 'unpack', 'pack', 'convert', 'version', 'help') 这个非常
OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-03：Chat之Function Calling/Function/Tool/Tool_Choice
Updates on Function Calling were a major highlight at OpenAI DevDay. In another world,原来的function call都不再正常工作了，必须全部重写。 function和function call全部由tool和tool_choice取代。2023年11月之前关于function call的代码都准备翘
UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated
文章目录 警告解决 警告 解决 自 PyTorch 1.6 版本开始，F.softmax() 函数不再隐式选择维度，默认情况下不会对最后一个维度进行计算。为了解决这个警告并明确指定要应用 softmax 的维度，你需要修改代码如下： # 假设 x 是一个形状为 (batch_size, num_classes) 或其他包含多个维度的张量dim = -1 # 对于最后
汉瑞祥和Vets First Choice宣布Covetrus董事会人选
David E. Shaw将出任董事长；Philip Laskawy将出任首席独立董事 纽约州梅尔维尔和缅因州波特兰--(美国商业资讯)--汉瑞祥公司(Henry Schein, Inc., Nasdaq: HSIC)和Vets First Choice今天宣布将组成Covetrus 11人董事会的相关人选。Covetrus是依计划从Henry Schein Animal Health业
Magicstay.Com在PhocusWright大会上荣获Launch People's Choice大奖
迈阿密--(美国商业资讯)--11月21日（周四）在佛罗里达州劳德代尔堡举行的Phocuswright大会上，MagicStay荣获Launch People's Choice大奖。Phocuswright大会是展示旅游业最新技术趋势的世界顶尖盛会。这一权威奖项代表了整个旅游出行行业的真正认可，印证了MagicStay过去两年在全球范围实施发展战略所取得的成绩。凭借这一奖项，MagicStay成为
conda: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘deactivate‘ / ‘activate‘
conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'deactivate' / 'activate' 1. conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'deactivate'2. conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activa
Python不重复批量随机抽样 random.sample() 和 numpy.random.choice() 的优缺点
对比 python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素，列表的维数没有限制。 有文章指出：在实践中发现，当N的值比较大的时候，该方法执行速度很慢。可以用numpy random模块中的choice方法来提升随机提取的效率。 （有问题，从该文章看不出来random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是发现random.sample方
zoj - 3037 - Ladies' Choice（稳定婚姻）
题意：N个女生，N个男生，女生对每个男生的好感程度不同，男生对每个女生的好感程度也不同，现在要男女生搭配跳舞，求配对方法，使得每个人都有舞伴，且不存在男A与女B是舞伴，男C与女D是舞伴，但（比起女B）男A更喜欢女D且（比起男C）女D更喜欢男A。配对完后，女生较男生更（或者同等）“幸福”（1 <= N <= 1000）。 题目链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge
【随手记】np.random.choice()函数
np.random.choice() 是 NumPy 中的一个随机抽样函数，用于从给定的一维数组中随机抽取指定数量或指定概率的元素。该函数可以用于构建模拟实验、生成随机数据集、数据抽样等应用场景。 np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 的参数如下： a：一维数组或整数，表示需要进行抽取的数据源，当为整数时，相当于 np.ara
conda: error: argument COMMAND: invalid choice: ‘activate‘
参考:https://github.com/conda/conda/issues/13022 输入后重启terminal即可