libtorch中的随机分布distribution

LibTorch 多项分布

最近在学习过程中需要对服从某种分布的离散型随机变量进行抽样,在LibTroch中查到了torch::multinomial(多项分布),该方法的接口如下: at::Tensor multinomial( const at::Tensor & self, // 概率分布 int64_t num_samples, // 一次抽样个数 bool replacement=false, // 是否重复抽样,默认不重复抽样(无放回地) c10::optional<at::Generator> ge

分布式存储数据库的Key的随机分布（RP）和顺序分布（OPP）

在分布式存储数据库的世界中,无论是基于Key/Value的数据库还是Column Base(比如HBase)的数据库,都有一个重要的因子------Key,或者叫RowKey.我们总是根据Key来快速的获取存储的数据.毫不夸张的说,Key是读数据的基础. 对于Key的存储,有两种截然不同的分布方式,我们称之为:随机分布(RP)和顺序分布(OPP) RP和OPP之间并没有绝对的优劣,不能直接断定谁比谁好,只能说是否适合当前的业务场景.在这篇文章中我们希望能够讨论一下两种方式的优劣: OPP 我们先

djb2：一个产生简单的随机分布的哈希函数

目录 LCG算法示例代码 djb2 示例代码为什么选择参数33和 33 was chosen because: 5381 was chosen because 哈希选择参考 LCG算法 djb2与LCG很类似,故先介绍 LCG. LCG(linear congruential generator)算法是一个古老的产生随机数的算法.由以下参数产生参数 m a c X 性质模数乘数加数随机数作用取模移位偏移作为结果 LCG算法是如下的一个递推公式,每下一个随机数是当前随机数向

Python中的随机采样和概率分布(二)

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{

HTML页面关键词随机分布布局

结合underscore-min.js,和D3.js 绘制HTML关键词随机分布 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script src="./js/jquery-1.8.3.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="./

星际SC地图制作中生成随机位置，也包括所有需要随机的效果

星际SC地图制作中生成随机位置,也包括所有需要随机的效果利用单位 kakaru T 开头那个, kakaru是随机变化位置注意kakaru的放置位置和占用格子大小,kakaru周围放上LOCATION 往那里飞就设置那里随机位置,需要注意要延迟两秒

[LeetCode] Random Point in Non-overlapping Rectangles 非重叠矩形中的随机点

Given a list of non-overlapping axis-aligned rectangles rects, write a function pick which randomly and uniformily picks an integer point in the space covered by the rectangles. Note: An integer point is a point that has integer coordinates. A point

loadrunner 技巧-模拟Run Logic中的随机Action运行

技巧-模拟Run Logic中的随机Action运行 by:授客 QQ:1033553122 可以这样做,Run-time Settings,删除Action7,然后在其它Action比如Action6中调用Action7(),之所以这样做是因为不在这里的Action是不会被运行的 Action6() { int rowNum; rowNum = rand()0+1; //用rand()获得随机值,然后对100取余+1,得到1~100的随机内容 if (rowNum >= 30) { Act

PHP 数组中取出随机取出指定数量子值集

#关键:array_rand() 函数返回数组中的随机键名,或者如果您规定函数返回不只一个键名,则返回包含随机键名的数组.#思路:先使用array_rand()随机取出所需数量键名,然后将这些键名指向的值重新组合为数组 /** * 数组中取出随机取出指定数量子值集 * @param $array array * @param $count int * @return array */ function rand_arr_from_array($array, $count) { !is_int($

Python中random模块在主函数中设置随机种子是否对于调用的函数中的随机值产生影响？

一个问题,加入我有一个工程文件,在main函数里面调用random模块,设置随机种子,主函数中的随机种子的设置是否会影响主函数所调用的函数中的随机值? 实际上这个问题非常重要,比如你在跑网络的时候,初始值的设置往往会影响实验结果,为了能够在让别人repeat自己的实验结果,设置同一个随机种子显得格外重要如上图所示,我有两个函数,一个是tmp.py充当main函数,另外一个是tmp2.py作为调用的模块,随机种子在主函数中已经设置,在调用tmp2.py中的pring_function的时候,两次

使用Arraylist将数组中元素随机均等乱序分为N个子数组

使用Arraylist将数组中元素随机均等乱序分为N个子数组觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 为了将数组中的元素随机地 ,均等地, 不重复地 ,划分到N个子数组中使用Arraylist将数组中的元素保存到ArrayList中,使用Collections.shuffle(ArrayList)对列表中的元素进行乱序处理遍历元素,将指定个数的元素重新装载到list列表或数组中示例生成GC含量为50%的DNA序列说明:GC含量反映一条DNA链的GC碱基占所有碱基的比例

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战（python实现）

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train

如何实现MySQL表数据随机读取?从mysql表中读取随机数据

文章转自 http://blog.efbase.org/2006/10/16/244/如何实现MySQL表数据随机读取?从mysql表中读取随机数据?以前在群里讨论过这个问题,比较的有意思.mysql的语法真好玩.他们原来都想用PHP的实现随机,但取出多条好像要进行两次以上查询.翻了手册,找到了下面这个语句,可以完成任务了. SELECT * FROM table_name ORDER BY rand() LIMIT 5; rand在手册里是这么说的: RAND() ,RAND(N) :返回在范

sklearn中的随机森林

阅读了Python的sklearn包中随机森林的代码实现,做了一些笔记. sklearn中的随机森林是基于RandomForestClassifier类实现的,它的原型是 class RandomForestClassifier(ForestClassifier) 继承了一个抽象类ForestClassifier,也就是分类树 RandomForestClassifier有若干个参数,下面我们一个个来看: n_estimators 随机森林中树的个数默认为10 criterion 每一次分裂的

Django中生成随机验证码(pillow模块的使用)

Django中生成随机验证码 1.html中a标签的设置 <img src="/get_validcode_img/" alt=""> 2.views中的get2.views中的getvalidcode_img设置导入文件 import json import os import random from django.contrib import auth from django.shortcuts import render, redirect, H

sklearn中实现随机梯度下降法（多元线性回归）

sklearn中实现随机梯度下降法随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式,在sklearn中主要用于多元线性回归算法中,是一种比较高效的最优化方法,其中的梯度下降系数(即学习率eta)随着遍历过程的进行在不断地减小.另外,在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的StandardScaler将数据进行标准化. #sklearn中实现随机梯度下降多元线性回归 #1-1导入相应的数据模块import numpy as npimport matplotlib.

Python：读取txt中按列分布的数据，并将结果保存在Excel文件中 && 保存每一行的元素为list

import xlwt import os def write_excel(words,filename): #写入Excel的函数,words是数据,filename是文件名 wb=xlwt.Workbook() sheet=wb.add_sheet('sheet1') attr=['词语','词性','词频'] #第一行:属性行 for col in range(3): sheet.write(0,col,attr[col]) for row in range(1,len(words)+1)

在python中实现随机选择

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iOS 中实现随机颜色

开发中为了测试能够快速看到效果很多时候我们对颜色采用随机颜色代码块如下 UIColor * randomColor= [UIColor colorWithRed:((float)arc4random_uniform(256) / 255.0) green:((float)arc4random_uniform(256) / 255.0) blue:((float)arc4random_uniform(256) / 255.0) alpha:1.0];

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