random专题
Numpy random.random()函数补充
np.random.random() np.random.random()的作用是生成指定形状的均匀分布的值为[0,1)的随机数 参数为size,也就是用于指定的形状大小 import numpy as npprint(np.random.random(size=(2, 2)))# [[0.19671797 0.85492315]# [0.99609539 0.66437246]]
Midjourney 随机风格 (Style Random)，开启奇幻视觉之旅
作者：老余捞鱼 原创不易，转载请标明出处及原作者。 写在前面的话： Midjourney 最近推出了 "Style Random"（随机风格），这项功能可以让我们使用独特的随机 sref 代码创建图像，从而每次都能获得不同的美感。通过对这些功能的探索和尝试，我发现了一些很棒的风格，我很高兴能与大家分享，这样可以节省大家的时间，不用自己动手测试。在本文中，我将展示十个M
【HDU】 4067 Random Maze 费用流
Random Maze Time Limit: 10000/3000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1114 Accepted Submission(s): 387 Problem Description In the game “A C
python random和numpy random
numpy是python的一个数值计算库，可是有许多语法和python不兼容。 比如python的random.randint(low,high)使用方法是返回[low,high]之间的整数，官方文档： random.randint(a, b) Return a random integer N such that a <= N <= b. 注意是两边都是闭区间，但在numpy中，rand
取Random范围内的随机数
Random rand = new Random(); int m = rand.nextInt(); //int范围类的随机数 int n = rand.nextInt(100); //0-100范围内的随机数 包含0，不包含100.
NumPy（二）：创建数组【生成固定范围的数组：arange、linspace】【生成0和1的数组：zeros()等】【从现有数组生成：array、asarray】【生成随机数组：np.random】
生成0和1的数组 np.ones()np.ones_like()从现有数组中生成 np.array – 深拷贝np.asarray – 浅拷贝 生成固定范围数组 np.linspace() nun – 生成等间隔的多少个 np.arange() step – 每间隔多少生成数据 np.logspace() 生成以10的N次幂的数据 生成随机数组 正态分布 里面需要关注的参数:均值:u
Redis的内存淘汰策略-allkeys-random
`allkeys-random` 策略简介 在 `allkeys-random` 策略下，当 Redis 的内存使用达到配置的上限（`maxmemory`）时，它会随机选择一个键进行删除，直到释放足够的内存。这个策略的核心特征是其简单性和低计算开销，因为它不需要跟踪每个键的使用频率或最近访问时间。 这种策略适用于以下场景： - 不关心具体删除哪个键的应用场景。 - 数据访问模式不固定，所有
基于Python的机器学习系列（14）：随机森林（Random Forests）
简介 在上一节中，我们探讨了Bagging方法，并了解到通过构建多个树模型来减少方差是有效的。然而，Bagging方法中树与树之间仍然可能存在一定的相关性，降低了方差减少的效果。为了解决这个问题，我们引入了随机森林（Random Forests），这是一种基于Bagging的增强技术，通过在每个树的每个分割点上随机选择特征来进一步减少树之间的相关性。 1. Out of Bag
数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南 在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split，它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。
Random类和String类
Random类： java.util.Random类 生成随机数： 上面的Math类的random()方法也可以产生随机数，其实Math类的random()方法底层就是用Random类实现的。 Random rand = new Random(); //创建一个Random对象 获取随机数的方法： int nextInt(); 返回下一个随机数 int nextInt(
【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中的shuffle和permutation
shuffle: 沿着第一个axis打乱子数组的顺序，但是内容不变，相当于沿着第一个axis把array切成n个sub-array,然后打乱sub-array的顺序。（如果只有一维就只打乱元素） >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))>>> np.random.shuffle(arr)>>> arrarray([[3, 4, 5],[6, 7, 8]
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
numpy.random.permutation
随机排列一个序列，返回一个排列的序列。 >>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6]) >>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) array([15, 1, 9, 4, 12]) >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
5、TORCH.RANDOM
torch.random.fork_rng(devices=None, enabled=True, _caller='fork_rng', _devices_kw='devices') 分叉 RNG，以便当您返回时，RNG 会重置为之前的状态。 Parameters 1、devices (iterable of CUDA IDs)——要为其分叉 RNG 的 CUDA 设备。 CPU RNG
Python中的random模块及相关模块详解例子2解析
Python 的 random 模块提供了生成随机数的函数，这些函数可以用于各种场景，如模拟、游戏开发、加密等。以下是 random 模块的一些常用功能和示例。 基本函数 random.seed(a=None, /) - 初始化随机数生成器。如果提供相同的种子值，将生成相同的随机数序列。 import randomrandom.seed(1) # 设置随机数生成器的种子 rand
398. Random Pick Index 382. Linked List Random Node 蓄水池原理
蓄水池原理应用： 随机返回n个元素中的某个元素，从0开始遍历这n个元素 用count记录遍历过得元素数目（符合要求的元素在数，比如数值等于target的数组索引），如果random(count)==0 则选中这个元素。 可以证明 在遍历的过程中 随着遍历元素数目的增加 random（count）==0 的几率是随机均等的 Given an array of integers
2024 Python3.10 系统入门+进阶（六）：random模块常用方法以及元组常用操作详解
目录 一、random模块1.1 random模块快用导航1.2 choice()方法---从非空序列中返回一个随机元素1.3 choices()方法---返回序列的随机元素1.4 randint()方法---获取指定范围的随机整数1.5 random()方法---获取0.0~1.0范围内随机浮点数1.6 randrange()方法---获取指定范围的随机整数1.7 sample()方法1.
TensorFlow random_crop和multinomial等方法学习
在学习斯坦福大学TensorFlow教程第二节课（https://www.youtube.com/watch?v=9kC836XhICU&list=PLQ0sVbIj3URf94DQtGPJV629ctn2c1zN-&index=2）的时候，遇到几个随机数生成的方法，这里学习一下。 第一个是tf.random_normal()，该方法就是用正态分布产生随机数，默认是标准正态分布。 第二个是tf
【chatgpt】train_split_test的random_state
在使用train_test_split函数划分数据集时，random_state参数用于控制随机数生成器的种子，以确保划分结果的可重复性。这样，无论你运行多少次代码，只要使用相同的random_state值，得到的训练集和测试集划分就会是一样的。 使用 train_test_split 示例 以下是一个示例，展示如何使用train_test_split函数进行数据集划分，并设置random_s
采用string 及random库随机生成长度为32的字符串
要使用Python的string和random库来生成一个长度为32的随机字符串，其中包含大小写字母和数字，你可以按照以下方式编写代码： import string import random def generate_random_string(length=32): """生成一个指定长度的随机字符串，包含大小写字母和数字""" # 定义字符池，包含大小写字母和数字
java中的Random
Random 是 Java 中的一个内置类，它位于 java.util 包中，主要用于生成伪随机数。伪随机数是指通过一定算法生成的、看似随机的数，但实际上这些数是由确定的算法生成的，因此不是真正的随机数。然而，由于这些数在统计上具有随机性，所以它们在很多应用中足够好地模拟了真正的随机数。 以下是关于 Random 类的一些重要点和用法： 1. 创建 Random 对象 你可以通过调用 Ran
Random类、Scanner类、ArrayList类
Random 随机数 Random r = new Random();int num1 = r.nextInt(); //int范围内的随机数 正负都可能int num2 = r.nextInt(5); //左闭右开 代表[0,5) 返回0~4之间的随机数int num3 = r.nextInt(5) + 1; // 代表[0,5) 加1后代表 [1,6
python的random模块三choices和shuffle()
choices()从给定序列中随机选取元素序列 语法： random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) population：必须是一个序列，可以是列表，元组，字符串等等。表示要从中选取元素的序列。weights：可选参数。必须是一个数字序列，长度必须和population相同。表示每个元素被选中的概率，可
Kinodynamic RRT-connect（Rapidly-exploring Random Tree-Connect）算法例子
Kinodynamic RRT-connect（Rapidly-exploring Random Tree-Connect）算法 是一种结合了快速扩展随机树（RRT）和动力学约束的路径规划算法。它特别适用于需要考虑动力学和运动学约束的复杂机器人系统，如人形机器人、无人驾驶汽车等。 主要原理 RRT基本原理： RRT算法通过在空间中随机采样点，并从现有树的节点向这些随机点扩展，逐步构建一棵覆
Random Forest GBDT XGBOOST LightGBM面试问题整理
一.知识点 二.特征重要性评估 基于树的集成算法有一个很好的特性，就是模型训练结束后可以输出模型所使用的特征的相对重要性，便于理解哪些因素是对预测有关键影响，有效筛选特征。 Random Forest 袋外数据错误率评估 由于RF采用bootstrapping有放回采样, 一个样本不被采样到的概率为 limm→∞(1−1m)m=1e≈0.368 lim m → ∞