Generate cross-validation indices  生成交叉验证索引 Syntax语法 Indices = crossvalind('Kfold', N, K) %K折交叉验证   [Train, Test] = crossvalind('HoldOut', N, P) % 将原始数据随机分为两组,一组做为训练集,一组做为验证集 [Train, Test] = crossvalind('LeaveMOut', N, M) %留M法交叉验证,默认M为1,留一法交叉验证 [Trai

建议30: 不要随便设置随机种子 随机数在太多的地方使用了,比如加密.混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的.不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱.在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的,我们来看一段代码: public class Client { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); for(int i=1;i<4;i++){ Syst

2296: [POJ Challenge]随机种子 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSec  Special JudgeSubmit: 114  Solved: 54[Submit][Status] Description 1tthinking除了随机算法,其他什么都不会.但是他还是可以ac很多题目,他用的是什么呢?他会选择一个好的随机种子,然后输出答案.往往他选择的一个好的种子可以有99%的概率ac题目. 他会按照下面的规则选择一个种子.首先1tt

第一种情况 Random rand = new Random(47); for(int i=0;i<10;i++) System.out.println(rand.nextInt(100)); 第二种情况 Random rand = new Random(); for(int i=0;i<10;i++) System.out.println(rand.nextInt(100)); 查看源码就会发现Random.class中实现了这两种方法,第一种方法是初始化了一个生成随机数的种子,这样,不论执

Description 1tthinking除了随机算法,其他什么都不会.但是他还是可以ac很多题目,他用的是什么呢?他会选择一个好的随机种子,然后输出答案.往往他选择的一个好的种子可以有99%的概率ac题目. 他会按照下面的规则选择一个种子.首先1tthinking有自己喜欢的一个幸运数字 x.然后他会找一个数字 a 使得 (1)a is a 是 x 的倍数 (2) a 的十进制表示包含0到9. 举个例子, 如果 x = 1, 那么 9182736450 就是一个1tthinking需要的随机

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

设置随机种子srand( time(NULL) ) ,在程序中只需要设置一次就好,而且不能被调用多次,直接看列子. a:每次都重新设置随机种子 #include<iostream> #include<cstdlib> #include<ctime> #include<cmath> using namespace std; void fun() { srand((unsigned)time(NULL));//每次都重新设置随机种子 cout <<

需求:每次初始化不同的随机数 1.默认 //这样用每次都会产生相同数字 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #define N 10 int main(void) { int i; ; i < N; i++) printf(+); ; } 2.随机种子 //这样用就不一样了 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <time.h> #defin

最近在做比赛的时候,遇到了一个最好结果,但是之后无论怎样都复现不出来最好结果了.猜测是不是跟Pytorch中的随机种子有关. 训练过程 在训练过程中,若相同的数据数据集,相同的训练集.测试集划分方式,相同的权重初始化,但是每次训练结果不同,可能有以下几个原因: Dropout的存在 Pytorch.Python.Numpy中的随机种子没有固定 数据预处理.增强方式采用了概率,若没有设置固定的随机种子,结果可能不同.例如常用数据增强库albumentations就采用了Python的随机产生器.

随机数几乎应用于游戏开发的方方面面,例如,随机生成的地图,迷宫,怪物属性等,在Unity中,使用随机数非常方便: // // 摘要: // Return a random integer number between min [inclusive] and max [exclusive] (Read // Only). // // 参数: // min: // // max: public static int Range(int min, int max); // // 摘要: // Retu

bzoj2296[POJ Challenge]随机种子 题意: 求一个≤10^16的数,使这个数包含123456789且为x的倍数.x≤1000000. 题解: 16-6刚好等于10.因此我们可以直接让所求的数的前10位为1234567890,则只要求出1234567890000000加上什么≤1000000的数可以为x的倍数即可,而这个可以很容易求出. 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm&

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机

1 (1). 随机游走问题.在-10到10的一维线段上,质点以1/5的概率用左运动1单位,以2/5的概率停止不动,以2/5的概率向右运动2单位,且碰到-10时向右运动3单位,碰到10时向左运动4单位.请画出它的轨迹. 我原来的代码matlab: s=0; now=0; for i=1:400 x=unifrnd(0,1); if x<=0.2 if now-1 <= -10 now=now-1+3; else now=now-1; end elseif x>0.6 if now+1 &g

随机游走类似布朗运动,就是随机的向各个方向走吧.产生的图像实在漂亮,所以还是贴出分享. clear all; close all; clc; n=100000; x= 0; y= 0; pixel=zeros(n,2); neighbour=[-1 -1;-1 0;-1 1;0 -1;0 1;1 -1;1 0;1 1]; for i=1:n r=floor(1+8*rand()); y=y+neighbour(r,1); x=x+neighbour(r,2); pix(i,:)=[y x]; e

RT. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define P 9876543210000000LL using namespace std; long long t,x; int main() { scanf("%lld",&t); ;i<=t;i++) { scanf("%lld",&

有点类似CF某场div2T1... 前面接上1234567890000000,后面加上x+(1234567890000000%x)就可以保证是x的倍数了 #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<cstdio> #include<algorithm> #define ll long long using namespace std; ,inf=1e9; int

[题目链接] http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2296 [题目大意] 给出一个数x,求一个10的16次以内的数使得其被x整除并且数字包含0到9所有数字 [题解] 我们构造数前10位为0到9,利用后面六位补充使得其为x的倍数,x为10的6次方以内, 因此除x=0的特殊情况外一定存在解. [代码] #include <cstdio> using namespace std; int T,x; int main(){ scanf(&qu

就这么写: Random rand = new Random((int)DateTime.Now.Ticks); 或者这么写: Random rand = new Random(new Guid().GetHashCode()); 然后用.Next()方法取到int数..Next()方法可以指定上下边界,包括lower边界,不包括upper边界. 更多信息请访问: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.random(v=vs.110).a

matlab 中随机森林工具箱的下载地址: http://code.google.com/p/randomforest-matlab/downloads/detail?name=Windows-Precompiled-RF_MexStandalone-v0.02-.zip&can=2&q= %% 基于随机森林思想的组合分类器设计 %% 清空环境变量clear allclcwarning off %% 导入数据load data.mat% 随机产生训练集/测试集a = randperm(56

一:问题 有两个规模相同的数组,两个数组相同位置的元素一一对应,现在要将两数组的元素同时打乱顺序,并且乱序后的两数组对应位置元素要保持乱序前的对应关系. 二:方法  采用randperm()函数,产生随机种子,然后按随机种子重新排序,即得到排序后的数组. 三.实例 >> A=rand(,) A = 0.1232 0.1982 0.5044 0.6723 0.3473 0.4315 0.0921 0.6944 0.1478 0.2568 >> randIndex = randperm

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值