Python(包括其包Numpy)中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成.我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数.先来看最基础的功能--随机采样. 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本(所有样本等概率被采),只需要使用random.choice即可: import random res1 = random.choice([0, 1, 2, 3, 4]) print(res1) # 3 2. random.choices(有放回)

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

shell 中函数放回字符串问题 shell 中不可以直接 return 字符串 ,可以return 数字.如果要return 字符串 改为 echo "hello world" 即可 returnstru(){ str="this is string"; echo ${str} }

import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k k = [chr(x) for x in k] print k v = random.sample(xrange(1000000), 26) print v d = dict(zip(k, v)) print d 输出结果 </pre><

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 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(slic

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG

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

package tk.dong.connection.util; import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.PrintWriter;import java.sql.Array;import java.sql.Blob;import java.sql.CallableStatement;import java.sql.Clob;import java.sql.Connection;import java

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

要求: 在n个球中,任意取出m个(不放回),求共有多少种取法 分析: 假设3个球A,B,C,任意取出2个,可分为取出的球中含A的部分和不含A的部分.即AB,AC为一组,BC为一组. 设函数F(n,m) return   F(n-1,m-1)+F(n-1,m) 假设一个特殊的球A,把整个取法分为含A的部分和不含A的部分,进行递归求出总共的取法. 代码: public class demo2 { //在n个球中,任意取出m个(不放回),求共有多少种取法 public static int f(int

写脚本过程中用到了需要随机一段字符串的操作,查了一下资料,对于random.sample的用法,多用于截取列表的指定长度的随机数,但是不会改变列表本身的排序: list = [0,1,2,3,4] rs = random.sample(list, 2) print(rs) print(list) >>>[2, 4] #此数组随着不同的执行,里面的元素随机,但都是两个 >>>[0, 1, 2, 3, 4] 上面这种方法要求知道已知的数列,但是不能满足我在一定范围内,随机出

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,

If is a discrete random variable taking on values , then we can write . Implementation of this formula to generate discrete random variables is actually quite straightforward and can be summarized as follows. To generate , Generate if , set . we defi

本文是出自David_Tang的,原文http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/07/12/3170551.html {"weatherinfo":{//基本信息; "city":"苏州","city_en":"suzhou", "date_y":"2013年7月9日","date":"&quo

遇到一个很恶心的问题. while(1) { recvfrom(sockfd, readbuff, UDP_CMD_BUFF_LENGTH - 1, 0, (struct sockaddr *)&Glob_remot_88_port_add, &len); PRINT("[recevudp]len %d IP is %s\n", len, inet_ntoa(Glob_remot_88_port_add.sin_addr)); } 这个函数, 第一次接受打印出的发送方I

window.history.go(-1);//返回上一页不刷新 window.location.href = document.referrer;//返回上一页并刷新

这几天在做dxva2硬件加速,找不到什么资料,翻译了一下微软的两篇相关文档.并准备记录一下用ffmpeg实现dxva2,将在第三篇写到.这是第二篇.,英文原址:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa965245(v=vs.85).aspx 第一篇翻译的Direct3D device manager,链接:http://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6124588.html 本主题描述如何在DirectShow的解码器中支持

于 Qt Widgets 于,我们经常使用许多布局管理器来管理界面 widgets . 于 Qt Quick 实际上,有两个相关的管理和布局库,所谓集 Item Positioner ,所谓集 Item Layout . Item Layout 包含 RowLayout . ColumnLayout . GridLayout.与 Qt Widgets 中的布局管理器更相近,只是这里不打算介绍它们.本文的重点是 Item Positioner . Qt Quick 提供这么几种常常使用的 Posi

对于算法书买了一本又一本却没一本读完超过 10%,Leetcode 刷题从来没坚持超过 3 天的我来说,算法能力真的是渣渣.但是,今天决定写一篇跟算法有关的文章.起因是读了吴师兄的文章<扫雷与算法:如何随机化的布雷(二)之洗牌算法>.因为扫雷这个游戏我是写过的,具体见:<Python:游戏:扫雷>. 游戏开始的时候需要随机布雷.扫雷的高级是 16 × 30 的网格,一共有 99 个雷.如果从 0 开始给所有网格做标记,那么布雷的问题就成了从 480 个数中随机选取 99 个数.第一

1.2 Simple Random Sampling Census, :全部信息 Sampling: 抽样方式: representative sample:有偏向,研究者选择自己觉得有代表性的sample probability sampling:使用随机数表不用研究者来抽样,较为客观(研究者可以选择自己觉得有代表性和没有代表性的sample) simple random sampling. simple random sampling with replacement, whereby a