import random random.seed( 10 ) print("Random number with seed 10 : ", random.random()) #0.5714025946899135 # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) print( "Random number with seed 10 : ", random.random()) #0.5714025946899135 对于考试等特殊场合,生成同一系列随机数具有

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

需求定义 统计表可能达到每天1000万数据.只查询当天的数据用于统计,可归档三月前的数据.得出分区方案如下: 每天生成一个分区 归档三个月前的分区 基本架构 固定生成12个辅助数据库文件,将每年当月的分区数据存放到当月的数据文件中. 每个源表拥有一个独立的分区方案.且Staging表与源表拥有相同的分区方案. 提前自动按天生成新分区. 每天迁移历史的分区数据到当月备份表中(备份表按月新建) 一.添加文件和文件组(固定12个月文件) 该脚本添加12个月的文件和文件组:此步骤在新建数据库的时候同时完

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器

上一篇博客是最基本的动态代理原理的实现,因为其固定了接口,固定了代理方法,以及固定了代理的类型,接下来的博客系类将一步步渐入深度介绍java的动态代理的实现原理 ****************************************************************************首先补充一下“java代理”的相关知识,静态代理的实现包括两种方式,一是聚合,另一种是继承.聚合是指通过接口,调用其实现类的具体方法:比如接口i,含有方法run(); 类A 实现了接口i

Random类的常用方法 方法 备注 Int nextInt() 返回一个int类型的随机数 Int nextInt(n) 返回一个0到n之间的数,不包括n Double nextDouble() 返回一个0-1之间的数 Float nextFloat() 返回一个0-1之间的数 Long nextLong() 返回一个长整形 /*************Random的使用******************/ public static void main(String[] args) {  

最近应公司要求,需要对文件数据进行远程传输与备份操作,特此写了一篇文章记录下了关于ssh.scp以及rsync的应用配置全过程,可能过程太过罗嗦,但主要就是想在不遗漏每个过程的情况下对此进行阐述,希望大家能够体谅.当然类似的文章还有很多,本文仅以个人的名义来写的,不喜勿喷!如果文章中有什么错误的地方还请各位大神多多指点!万分感谢!一.ssh在文件共享里面的应用这个ssh可不仅仅是一个远程登录的一个服务,其实呢!它包括了几个组件:ssh(远程登录).sftp(文件共享[类似FTP]).scp(文件

一直很喜欢玩这个小游戏,简单的游戏中包含运气与思考与策略,喜欢这种简约又不失内涵的游戏风格.于是萌生了用C语言实现一下的想法. 具体代码是模仿这个:https://www.cnblogs.com/judgeyoung/p/3760515.html 博主分析的都很到位,很多算法技巧都值得借鉴,C语言实现2048的主要思想已经在那个博客中详细的分析了,但是我觉得在博主的代码中还是有很多很好的思想是值得我借鉴学习的. 比如这个生成随机数,顺便规定随机数的概率: /* 生成随机数 函数定义 */ voi

[坦克大战]Unity3D多人在线游戏 http://www.taikr.com/my/course/937 1.NetworkManager的介绍: 说明:选择固定生成时会自动寻找有StartPosition组件的位置 2.NetWorkDiscovery组件的介绍: 使用在局域网中的一个组件,在英特网上不能使用 官方文档: 说明:NetWorkDiscovery与Network managerHUD相似: Network managerHUD介绍:就是显示Network manager的,如

深度学习新星:GAN的基本原理.应用和走向 (本文转自雷锋网,转载已获取授权,未经允许禁止转载)原文链接:http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 作者:亚萌 相关参考: [OpenAI] Generative Models [搜狐科技]GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来 [pdf]:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NI

1.UDP通信编解码类 (1) 类 # ------------------UDP通信解码编码类------------------------ from socket import * class My_Socket(socket): def __init__(self,coding='utf-8'): self.coding = coding super(My_Socket, self).__init__(type=SOCK_DGRAM) def my_recv(self,num): msg

本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTgwNjgyOQ==&mid=2247484846&idx=1&sn=c2333a9986c19e7106ae94d14a0555b9 能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星 2017-01-12 DataCastle数据城堡 2014 年 6 月,Ian Goodfellow 等学者发表了论文<Generative Adversarial Nets>,题目即“生成对抗

[新增分类]Animations 动画——Animation——AnimatorControllerPrefabs 预制 [素材导入]unitypackage 素材包Sprites Editor 编辑图片(切图之类) [素材应用]1.选取一个动作多张图片拖动到Hierarchy生成动画2.带有Sprite Renderer和Animator组件3.在project会生成anim(动画)和controller(控制)文件4.选取另一个动作多张图片拖拽到刚生成的物体则不会创建新物体5.把物体拖拽到p

前面我们用 TensorFlow 写了简单的 cifar10 分类的代码,得到还不错的结果,下面我们来研究一下生成式对抗网络 GAN,并且用 TensorFlow 代码实现. 自从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来,生成式对抗网络 GAN 广受关注,加上学界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答题时曾说,他最激动的深度学习进展是生成式对抗网络,使得 GAN 成为近年来在机器学习领域的新宠,可以说,研究机器

GAN所建立的一个学习框架,实际上就是生成模型和判别模型之间的一个模仿游戏.生成模型的目的,就是要尽量去模仿.建模和学习真实数据的分布规律:而判别模型则是要判别自己所得到的一个输入数据,究竟是来自于真实的数据分布还是来自于一个生成模型.通过这两个内部模型之间不断的竞争,从而提高两个模型的生成能力和判别能力. “生成对抗网络是一种生成模型(Generative Model),其背后基本思想是从训练库里获取很多训练样本,从而学习这些训练案例生成的概率分布. 公式为: 其中分为2个模型: 两个模型的训

电梯V2.1 GitHub仓库地址 Problem 为程序添加命令行参数(自行利用搜索引擎进行学习). 写成 .cpp .h 文件分离的形式(大多数同学已经达到). 继续完善函数分离.模块化思想. 要求程序能够接收命令行输入的参数有如下两种格式: D:>Elevators.exe D:\input.txt D:>Elevators.exe D:\input.txt D:\output1.txt D:\output2.txt D:\output3.txt Elevators.exe是程序编译得到

sjhstone ,本科EE在读 vczh等 276 人赞同 [Word公式进阶请往下翻]有人还写过论文,参见PLOS ONE: An Efficiency Comparison of Document Preparation Systems Used in Academic Research and Development在我看来,最大的优点在于 数学公式的自动编号和交叉引用 文件干净,随手记事本或者Vim或者nano都能编辑,不像Word的docx解压以后一堆人眼无法阅读的xml文档 因为文

FAILED_LOGIN_ATTEMPTS 用于指定连续登陆失败的最大次数 达到最大次数后,用户会被锁定,登陆时提示ORA-28000 UNLIMITED为不限制 精确无误差 是 实时 PASSWORD_LIFE_TIME 用于指定密码有效天数 最少为1,UNLIMITED为不限制 如果已经有用户被提示ORA-28002错误,需要重新修改一次密码,即使此资源已经设置为UNLIMITED 精确无误差 否,始终开启 PASSWORD_REUSE_TIME 用于指定密码可重用时间 UNLIMITED为

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x

创建型模式 创建型模式是对一个类的实例化过程进行了抽象,把对象的创建和对象的使用进行了分离 关于创建型模式,已经接近尾声了,还剩下建造者模式和原型模式,这一篇说一说建造者模式 建造者模式的定义 将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示. 很官方哈,举个例子,就拿他的名字来说,建房子,你尽管告诉开发商,我有钱我要一个这样的房子,然后开发商就会去找到工人,然后进行一些列的工作,最后工人干完之后,你住进去了,不关心过程,只要结果就是建造者模式 总之建造者模式就是通过一步

一.本节概况 MySQL实战45讲学习笔记:自增主键为什么不是连续的?(第39讲) 在第 4 篇文章中,我们提到过自增主键,由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入,避免了页分裂,因此索引更紧凑. 之前我见过有的业务设计依赖于自增主键的连续性,也就是说,这个设计假设自增主键是连续的.但实际上,这样的假设是错的,因为自增主键不能保证连续递增. 今天这篇文章,我们就来说说这个问题,看看什么情况下自增主键会出现 “空洞”? 为了便于说明,我们创建一个表 t,其中 id 是自增主键字段.c 是唯