tf.random_normal()函数用于从服从指定正太分布的数值中取出指定个数的值. tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) shape: 输出张量的形状,必选 mean: 正态分布的均值,默认为0 stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0 dtype: 输出的类型,默认为tf.float32 seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机

X ~ :随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布(高斯函数) 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布(又称高斯分布)的概率密度函数   numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scal

一.不定参数函数原理 二.实现一个属于自己的printf函数 参考博文:王爽汇编语言综合研究-函数如何接收不定数量的参数

random是python产生伪随机数的模块,随机种子默认为系统时钟.下面分析模块中的方法: 1.random.randint(start,stop): 这是一个产生整数随机数的函数,参数start代表最小值,参数stop代表最大值,两端的数值都可以取到: 函数算法时间复杂度:O(1)核心源代码:return self.randrange(a, b+1)   # 由randrange函数封装而来例子: for i in range(20): print(rm.randint(0, 10), en

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran

import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] for i in range(3): slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slice) print(list, '\n') # 原有序列并没有改变 输出结果如下,发现每一次的random.sample函数返回的5个元素不同

高斯分布的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 概率分布的均值,对应着整个分布的中心center scale:float 概率分布的标准差,对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高 size:int or tuple of ints 输出的shape,默认为None,只输出一个值 我们更经常会用到np.random.randn(size)所谓标准正

1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函数用法: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个浮点

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #map函数 #map函数会对一个序列对象中的每一个元素应用被传入的函数,并返回一个包含了所有函数调用结果的一个列表 #map函数原理 counters=[1,2,3,4] updated=[] for x in counters: updated.append(x+10) print updated #[11, 12, 13, 14] #map函数 counters=[1,2,3,4] def inc(x

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.

高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function): \[ f(x)=\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) \] 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分布的数集#http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html# mean and standard deviation# 均值的物理意义mu,Mean (“centre”) of the distr

转自:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函

np.random.rand()函数 语法: np.random.rand(d0,d1,d2……dn) 注:使用方法与np.random.randn()函数相同 作用: 通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值.随机样本取值范围是[0,1),不包括1. 应用:在深度学习的Dropout正则化方法中,可以用于生成dropout随机向量(dl),例如(keep_prob表示保留神经元的比例):dl = np.random.rand(al.shape[0],al.shape[1]

原理 与同步函数相比,CLR在执行异步函数时有几个不同的特点: 1.        并非一次完成,而且分多次完成 2.        并非由同一个线程完成,而是线程池每次动态分配一个线程来处理: 结合这些特点,C#编译器将异步函数转换为一个状态机结构.这种结构能挂起和恢复.它的执行方式是一种工作流的方式. 执行步骤 1.        CLR创建一个状态机,这个状态机的操作数默认值为-1. 2.        开始执行状态机 3.        状态机通过操作数来选定执行路径 4.       

开篇:要想理解Block和委托,最快的方法是搞明白“回调函数”这个概念. 做为初级选手,我们把Block.委托.回调函数,视为同一原理的三种不同名称.也就是说,现在,我们把这三个名词当成一回事.在这篇文章内,Block就是回调函数,委托也是回调函数,不再作详细的区分了.OK,Action! 那么,什么是回调函数?“回调”概念的主语是谁? 举个栗子(伪代码): 首先有个类,我们姑且称之为A类吧.   A.h 文件 //声明回调函数:给指定的员工发放工资 -(void)paySalaryForSta

树状数组lowbit()函数所求的就是最低位1的位置所以可以通过位运算来计算 树状数组通过 x&(x^(x-1)) 能够成功求出lowbit的原因: 首先设x=6,即110(2) 于是我们使 x-1=101 可以发现,当我们将一个二进制数减一时,从最低位一(即lowbit)开始向后的部分与之前全部相反,因为减去的1对后面的每一位都有影响,同时因为是二进制,影响就是让每一位都取反了 110 101 从最低位一(第二位)开始向后全部相反了 所以我们再与 x 异或一发,那么从lowbit开始往后全是1

C语言作为面向过程的语言,函数是其中最重要的部分,同时函数也是C种的一个难点,这篇文章希望通过汇编的方式说明函数的实现原理. 栈结构与相关的寄存器 在计算中,栈是十分重要的一种数据结构,同时也是CPU直接支持的一种数据结构,栈采用先进后出的方式.CPU中分别用两个寄存器ebp和esp来保存栈底地址和栈顶地址,在CPU层面只需要ebp的值大于ESP的值两个寄存器所指向的内存的中间的部分就构成了一个栈.汇编中采用push和pop两个指令来表示入栈和出栈,这两个指令后面直接跟寄存器或者内存地址,表示将

1.numpy.random.shuffle(x) 参数:填入数组或列表. 返回值:无. 函数功能描述:对填入的数组或列表进行乱序处理,shape保持不变. 2.numpy.random.permutation(x) 参数:填入整型数据或数组.若填入正整数n,则将np.arange(n)乱序后返回:若填入数组,则将数组乱序后返回. 返回值:乱序数组. 函数功能描述:将数组乱序后输出.若填入的多维数组,则只对第一个维度进行乱序处理,其余维度不变.如填入二维数组,则只对行的顺序进行调整,每行内部元素

1.numpy.random.rand(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数,用来描述生成随机数组的维度.如(3,2)代表生成3行2列的随机数组. 返回值:维度为(d0,d11,d2,...,dn)的ndarray类数组,每个元素均为浮点型. 函数功能描述:生成一个给定形状的随机数组,随机数遵循均匀分布,分布范围为[0,1). 2.numpy.random.randn(d0,d1,d2,...,dn) 参数:d0,d1,d2,...,dn 须是正整数

一,datetime 在python中datetime是一个库是一个模块也是一个函数,作用很多,这里面只对其做简单的最常用的讲解. 首先返回系统时间 import datetime nowTime=datetime.datetime.now() print nowTime 输出结果是: 2016-11-04 14:27:09.538000 返回当天日期 Today=datetime.date.today() print Today 输出的结果是:2016-11-04 时间间隔(这是一个time模