C#随机打乱列表List项目顺序 以下泛型扩展方法,实现了随机打乱泛型列表List<T>的功能 public static List<t> DisorderItems<t>(this List<t> TList)  // 打乱 泛型列表项目        {            List<t> NewList = new List<t>();            Random Rand = new Random();       

在进行模型训练前,我们要将数据打乱,以获得更好的训练效果.可以使用sklearn.utils中的shuffle,获得打乱后的数据索引,最后,迭代生成打乱后的batch数据,一个写好的模块如下. 思路是:1.先shuffle 2.再迭代生成 def fill_feed_dict(data_X, data_Y, batch_size): """Generator to yield batches""" # Shuffle data first. sh

一.shuffle函数: import numpy.random def shuffleData(data): np.random.shufflr(data) cols=data.shape[1] X=data[:,0:cols-1] Y=data[:,cols-1:] return X,Y 二.np.random.permutation()函数 这个函数的使用来随机排列一个数组的, 一维数组: 对多维数组来说,是多维随机打乱而不是1维,例如: 如果要利用次函数对输入数据X.Y进行随机排序,且要

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小

一.数据倾斜 数据倾斜一般发生在对数据进行重新划分以及聚合的处理过程中.执行Spark作业时,数据倾斜一般发生在shuffle过程中,因为Spark的shuffle过程需要进行数据的重新划分处理.在执行shuffle过程中,Spark需要将各个节点上相同key的数据拉取到某个处理节点的task中进行处理,如对事实数据按照某个维度key进行聚合或者join等含shuffle操作.在此过程中,如果各个key对应的数据量相差较大,存在某一个或者几个key对应的数据量特别大,就是发生了数据倾斜.例如一个

pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数,如总和.均值.最小值.最大值等,我们来具体看看这些函数: 1.随机生成三组数据import numpy as npimport pandas as pd np.random.seed(1234)d1 = pd.Series(2*np.random.normal(size = 100)+3)d2 = np.random.f(2,4,size = 100)d3 = np.random.randint(1,100,size = 100)12

文章主要来自Tensorflow官方文档,同时加入了自己的理解以及部分代码 数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱

PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载,使代码更具可读性. 1.下载安装包 scikit-image:用于图像的IO和变换 pandas:用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd              #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, trans

1.Base64 编码 简介: Base64 是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法,可打印字符包括字母 A-Z.a-z.0-9,共 62 个字符,另外两个符号在不同的系统不同 +,/. Base 64 编码后的结果能够反算,不够安全. Base 64 是所有现代加密算法的基础算法. 由于现代密码学是基于二进制数据进行加密的,因此经常会使用 Base64 对加密结果进行编码,以便于在网络上传输. 原理: 原本 8 bit 一组,改为 6 bit 一组,不足的补零,每两个 0 用一个

好久没写博客了,正好趁着实现网络工程与安全的DES算法的功夫,把代码发上来. DES的介绍可见:DES加密 原理不赘述了..实在太多,其实就是一个形式化算法,按部就班的实现就可以,只不过有些繁琐,我写了3个晚上 = =. 主要实现了利用DES算法对一个文本文档加密,然后再将其内容解密. 程序截图 明文和密钥 加密然后解密 密文和解密后文本 代码 //该程序实现了文本文档的DES加密和解密. #include <iostream> #include <string.h> #inclu

随机读取数据,如何保证真随机是不可能的,因为计算机的随机函数是伪随机的. 但是在不考虑计算机随机函数的情况下,如何保证数据的随机采样呢? 1.系统提供的shuffle函数 C++/Java都提供有shuffle函数,可以对容器内部的数据打乱,保持随机排序. C++: template <class RandomAccessIterator, class URNG> void shuffle (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator la

 编辑 Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值.简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数. HASH函数(计算机算法领域) 中文名 散列 外文名 Hash 音    译 哈希 表    示 任意长度的输入

好久以前刚开始学习前辈们的代码的时候,发现好多代码感到好奇怪. 1)代码看不懂 2)代码格式看不懂 网上也没见同学们分享.当自己代码写多了,也渐渐的理解为什么要这样写了. 说主题之前 还是 说一些 题外话 "代码怎么写,看人,但还是有一些范式的" 下面就说一下,本人用的范式总结如下: 首先 说 C中最重要的 东西 => 函数 1. 函数声明范式 首先是普通函数声明 // 普通函数声明 extern void heoo(int age); 函数声明同时 再科普一下 C中关于 voi

散列法(Hashing)或哈希法是一种将字符组成的字符串转换为固定长度(一般是更短长度)的数值或索引值的方法,称为散列法,也叫哈希法.由于通过更短的哈希值比用原始值进行数据库搜索更快,这种方法一般用来在数据库中建立索引并进行搜索,同时还用在各种解密算法中. 1)余数法:先估计整个哈希表中的表项目数目大小.然后用这个估计值作为除数去除每个原始值,得到商和余数.用余数作为哈希值.因为这种方法产生冲突的可能性相当大,因此任何搜索算法都应该能够判断冲突是否发生并提出取代算法. 2)折叠法:这种方法是针对

随着数字视频广播(DVB)的发展.观众将面对数字电视节目的选择多.广播业因为投资成本增加,这是需要收取费用的用户观看. 有条件接收系统(Conditional Access System).它的主要功能就是确保仅仅有支付了或者即将支付费用的用户才干收看所选择的电视节目. 1 CA系统的关键技术 在CA系统中.有两项最为关键的技术:一是加扰(Scrambling)和解扰(Descrambling)的方法.加解扰技术被用来在发送端CA系统的控制下改变或控制被传送的服务(节目)的某些特征,使未被授权的

算法的两个评測指标:执行时间和内存消耗 要么用时间换空间,要么用空间换时间 寻找数组同样元素測试一: 0~99共100个元素各不同样,新增加一个0~99的元素不明白位置 从101个元素数组中找出与0~99元素中反复的一个 /* 找同样元素 * 0~99共100个元素各不同样 * 从101个元素数组中找出与0~99元素中反复的一个 */ public class Dome01 { public static void main(String[] args) { int arr[] = new in

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

概述 信息安全基本概念: BASE64 编码格式 MD5(Message Digest algorithm 5,信息摘要算法) SHA(Secure Hash Algorithm,安全散列算法) HMAC(Hash Message Authentication Code,散列消息鉴别码) Base64 按照RFC2045的定义,Base64被定义为:Base64内容传送编码被设计用来把任意序列的8位字节描述为一种不易被人直接识别的形式.(The Base64 Content-Transfer-E