在PyTorch中，您可以使用Python的PIL库（Pillow）来随机截取图片，然后将其读取为张量。...image_path = 'path_to_your_image.jpg' image = Image.open(image_path) 步骤 4：随机截取图片 使用Pillow的crop方法随机截取图片的一部分...使用PyTorch的ToTensor类将PIL图像转换为张量。...如果您的张量维度与此不同，可以使用permute方法调整。...导入必要的模块。 加载一张图片。 随机截取图片的一部分。 将截取的图片转换为张量。 调整张量的维度，使其符合模型的输入要求。
处理方法通常如下： 删除有缺省值的数据 使用数据中该特征的均值填充缺失值 使用数据中该特征的中位数填充缺失值 使用数据中该特征的众数填充缺失值 使用机器学习模型对缺失值进行填充 上面的方法各有优点，我们可以根据自己的需求来选择策略...在数据集比较大时，最后一种方式是综合表现比较好的。今天我们就来讲讲使用随机森林来进行缺失值的填补。 三、数据预处理 3.1、处理思路 在我们开始填充数据前，我们还需要对原本的数据进行一些简单的处理。...scikit-learn创建随机森林时，不允许我们训练数据的特征值为字符串，因此我们要对name、gender、city这几列进行处理，这里采取one-hot编码的策略。...因此我们需要将dv.get_feature_names_out()中的多余列删除。 到此，我们的数据就处理完了。下面我们可以使用随机森林来填补缺失值。...四、使用随机森林填补缺失值 4.1、实现思路 填补缺失值的过程就是不断建立模型预测的过程。
有些时候会直接将含有缺失值的样本删除drop 但是有的时候，利用0值、中值、其他常用值或者随机森林填充缺失值效果更好 sklearn中使用sklearn.impute.SimpleImputer类填充缺失值...，而一个缺失的数据需要行列两个指标 创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据 利用0、均值、随机森林分别进行填充 # randint(下限,上限,n...= rng.randint(0, n_samples, n_missing_samples) # (0,506,3289) # 采样了3289个数据，远远超过了样本量506，使用随机抽取的函数randint...； # 如果需要的数据量是小于样本量506，则需要使用randint.choice来抽样，保证抽取不重复的随机数 # missing_samples = rng.choice(n_samples, n_missing_samples...由于是从最少的缺失值特征开始填充，那么需要找出存在缺失值的索引的顺序：argsort函数的使用 X_missing_reg = X_missing.copy() # 找出缺失值从小到大对应的索引值
这里介绍一个 Hexo 插件 hexo-abbrlink,它能将 Hexo 生成的永久链接转化为一个固定的随机值，极大的缩短了永久链接的长度。...一旦生成一个随机值，之后对文章的标题或者时间进行任何修改，这个随机的 abbrlink 是不会发生任何变化的，也为 Hexo 的维护提供了便利。...support crc16(default) and crc32 rep: hex #support dec(default) and hex abbrlink 参数说明 参数：alg 对应随机值算法参数.../65535/ crc32+hex /posts/8ddf18fb/ crc32+dec /posts/1690090958/ 对于 crc16 算法生成的随机值，具有一个最大限度，为 65536。...使用 abbrlink 使用前执行 $ hexo clean & hexo g
一、使用Hashtable来检验随机数的随机性 1.首先是创建Hashtable，使用for循环和定义一个产生随机数的r,key值对应随机数的value值。...： 三、设计一个描述二维平面上点的类Point 1.要求如下所示: （a）该类需要描述点的浮点型的横坐标x和纵坐标y。...提示：两点之间距离等于两点横纵坐标之差的平方和再开方Math类中求平方根的方法：static double sqrt(double a) 2.例子的实现： public class Point {...（c）类名.valueOf(String str)是把str转换成对应的数据类型对象。 五、总结 设计一个模拟银行账户功能的类Account根据它的要求实现它的功能，掌握类和对象编程。...设计一个描述二维平面上点的类Point根据要求实现功能，掌握构造方法的使用。数据类型类也称为包装类，它是封装了基本的数据类型。
例子 需要指出的是，CRAN 上的 drf 包尚未使用最新的方法进行更新。将来有一天，所有这些都将在 CRAN 上的一个包中实现。...但是，目前有两个版本： 如果您想使用缺失值（无置信区间）的快速 drf 实现，您可以使用本文末尾附带的“drfown”函数。...因此X_1丢失的概率取决于X_2，这就是所谓的“随机丢失”。这已经是一个复杂的情况，通过查看缺失值的模式可以获得信息。也就是说，缺失不是“随机完全缺失（MCAR）”，因为X_1的缺失取决于X_2的值。...，使用 NA 获得的值与上一篇文章中未使用 NA 的第一次分析得到的值非常接近！...结论 在本文[1]中，我们讨论了 MIA，它是随机森林中分裂方法的一种改进，用于处理缺失值。由于它是在 GRF 和 DRF 中实现的，因此它可以被广泛使用，我们看到的小例子表明它工作得非常好。
/* 生成微信账号 8位的字符串 含有数字和字母 */ public String getRandomWeiChat(){ String...a0A0b1B2c1C3d2D1e3E2f4F3g5G7h4H6i5Ij4J9k5K6l6Lm7M7n8N8o9Op0PqQrRsStTuUv9VwWxXy8YzZ"; return RandomStringUtils.random(8, str); } RandomStringUtils.random(5);//产生5位长度的随机字符串...//使用指定的字符生成5位长度的随机字符串 RandomStringUtils.random(5,newchar[]{'a','b','c','d','e','f'}); //生成指定长度的字母和数字的随机组合字符串...RandomStringUtils.randomAlphanumeric(5); //生成随机数字字符串 RandomStringUtils.randomNumeric(5); int max
在日常开发中，伪随机函数几乎是必不可少的一个函数。 大部分我们在使用这个函数时，就自然而然拿来用了，很少去思考用的对不对，反正他是随机的，并且也很难去验证（需要各种大量数据统计)。...下面就以线性同余算法为例，来分析一下，为什么随机函数还有可能被误用，他原本不就是随机的么？...因为[0,M)是等概率出现的，因此rand()%1000之后的值，也是等概率出现的。 但是！我们忽略了一个事实，这段代码意味着。所有人的所有宝箱（甚至还有其他系统）共用了一个伪随机序列。...根本原因是，除了有一个伪随机序列之外，还有一个真随机事件，即玩家开宝箱的时机选择。 用软件工程的话来说，宝箱1和宝箱2通过一个全局变量（同一个线性同余序列）耦合在一起了，他们不是正交的。...在我们用随机函数之前，一定要先问问自己，所有使用rand()函数的地方其实是共用了同一个伪随机序列，这样真的没问题么？
导读 本文所分析的问题与解决方案将在最近发布的pytorch版本中解决；因此解决所有烦恼的根源是方法，更新pytorch～ >> 一个快捷的解决方案： def worker_init_fn(worker_id...在pytorch中random、torch.random等随机值产生方法一般没有问题，只有少数工人运行也可以保障其不同的最终值. np.random.seed 会出现问题的原因是，当多处理采用 fork...方式产生子进程时，numpy 不会对不同的子进程产生不同的随机值....换言之，当没有多处理使用时，numpy 不会出现随机种子的不同的问题；实验代码的可复现性要求一个是工人种子 ,即工人内包括numpy，random，torch.random所有的随机表现；另一个是Base...,即程序运行后的初始随机值，其可以通过以下两种方式产生 torch.manual_seed(base_seed) 由特定的seed generator设置 generator = torch.
组合若干模型，接着使用这些模型的预测以得到最终的预测结果。 而本文我想给大家介绍的论文中，作者提出了一种全新的权值空间内的集成。...该方法通过组合同一网络在训练的不同阶段的权值得到一个集成，接着使用组合的权值做出预测。这种方法有两个好处： 组合权重后，我们最终仍然得到一个模型，这有利于加速预测。...因为随机梯度下降的本质是，在训练时穿过这一高维空间中的损失平面，试图找到一个良好的解——损失平面上的一个损失值较低的「点」。不过后来我们发现，这一平面有很多局部极值。...随机权值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA） 随机权值平均只需快速集合集成的一小部分算力，就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上，都会有不错的表现。...SWA权重更新公式 在每个学习率周期的末尾，第二个模型的当前权重将用来更新第一个模型的权重（公式如上）。因此，在训练阶段，只需训练一个模型，并在内存中储存两个模型。
下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...，还可以使用内置的数据生成器svsim。...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...如果showpara为TRUE（默认设置），则会显示参数绘制的值/摘要。如果showlatent为TRUE（默认值），则显示潜在变量绘制的值/摘要。在下面的示例中，仅显示参数绘制的摘要。...R> plot(res, showobs = FALSE) 为了提取标准化残差，可以在给定的svdraws对象上使用残差/残差方法。使用可选的参数类型，可以指定摘要统计的类型。
对random模块的常用函数讲解 导入模块 import random 1、生成（0,1）的随机浮点数 num_float = random.random（） 2、 生成指定范围的随机浮点数 # 生成指定范围...(1,5)内容的随机浮点数(不包括1也不包括5) num_float = random.uniform(1,5) 3、生成指定范围的随机整数 # 生成[1,5]随机整数(包括1同时也包括5) num_int...，一个包含） 5、在自定义的列表中随机选出一个值 # 在自定义的内容随机选出一个内容(内容格式没有要求) num_choice = random.choice([1,3,'5',7]) 6、在自定义的内容中随机选出...N个值 # 在自定义的内容中随机选出设定的个数，组成一个列表返回 num_choice_list = random.sample([1,3,'5',6,8],3) # 在列表[1,3,'5...',6,8] 中选出三个内容组成一个新的列表 7、对自定义的列表进行打乱输出（注意：在原地址进行修改，不返回值） # 对列表内容进行打乱，获取一个新的乱序的列表 list1 = [1,3,5,7,9]
The problem: 掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的，抛开这个游戏，那么我们想在随机取1~6的整数时，某些整数被取得的概率变大； The solution: 思路：将一个整数区间[0,n)分为...6份，然后从这个区间随机取得某整数x,则x落到每份中的概率为：若每份等长则落到每份的概率都是相等的；若某份较长则x落到该份的概率较大；以下我取区间为[0,36)，当然也可取[0,18),[0,24)等等...] int MyRandom() { int [] QuJian = new int[6]; int number = 0; QuJian[0]=6;//每一个数组元素表示该份区间的整数个数...；若数组元素都相等表示每份中的整数个数相等，则x落到每份中得概率相等； QuJian[1]=9;//明显x落到QuJian[1]的概率大于落到QuJian[2]的概率，但全部的数组元素的和为36；...= 0; for(int i = 0;i<6;i++) { sum_All+=QuJian[i]; } number = Random.Range(0,sum_All);//随机选择整数
Flutter/Dart：生成最小值和最大值之间的随机数 在 Dart（以及 Flutter）中生成给定范围内的随机整数的几个示例。...（不包括）的非负随机整数 var x = Random().nextInt(max) + min; //如果您不想返回整数，只需删除 floor() 方法 return x.floor()...、最大值或此范围内的值。...() 方法返回一个介于 0（包括）和 1（不包括）之间的随机数 var x = Random().nextDouble() * (max - min) + min; // 如果您不想返回整数，...max print(randomGen(10, 100)); // with negative min print(randomGen(-100, 0)); } 输出（输出当然是随机的
，所以按需看，这里我打算设计精度以市计算，因为我自己的IP库中的精度就是市），由于跨端登录在登陆时候都会重新生成源 Token ，而这些 Token 永远不会与已生成的 Token 重复，所以当数据库更新后的...，本文构建的校验码并未考虑其合理性，所以可能被恶意修改某个值后求余的值依旧相同的。...在这里使用ip所对应的十进制数取得后设置为整形变量【int】，使用此变量除以区域码加上随机数除8求余 （这里不讲究逻辑配置，只简单说明校验码作用） 使用此例子 ipv4的数据：4501160251451880221145543...0,12); } $Token_Check = round($Token_IP / $Token_Place + $Token_RandData) % 8; 3位计算码 计算码，为了博文描述方便，这里使用求出的值只取前三位数字即可...使用ip所对应的十进制数取得后设置为整形变量【int】，使用此变量除以区域码加上随机数，求得结果获取最后三位数。
变量mynation从列表{"china", "US", "UK"}中随机取值 String[] nation = new String[]{"china", "US", "UK"}; Random random...= new Random(); int i = random.nextInt(nation.length); vars.put("mynation",nation[i]); 在需要使用的 地方直接 $...{mynation} 引用即可 如果要设置两个变量且变量值随机但不重复，可以通过两个列表放置不同值实现 String[] nation = new String[]{"china", "US", "UK
最近在用python处理一些遥感方面的数据，看到很多有用的帖子和文章，就在这里汇总记录一下。...看到一个处理遥感数据的思路，如下： 处理gis数据，获得每个样本点对于的波段的数据，获得每个样本点对应的类别。 将每个样本点的波段数据、类别整理成面板数据。...把每个样本点的波段数据看作X，类别看作Y。 训练一个模型，这里使用随机森林。 查看模型效果。 模型预测所有的波段数据，生产类别。 可视化。 原文
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...np.arange(1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集，225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块
本文内容：Python 伪随机数：random库的使用 ---- Python 伪随机数：random库的使用 1.常用函数 .random库应用： 的计算 ---- 随机数在计算机应用中十分常见...1.常用函数 使用random库主要目的是生成随机数，因此，只需要查阅该库的随机数生成函数，找到符合使用场景的函数使用即可。...random库中的常用函数如下： 函数 描述 seed(a=None) 初始化随机数种子，默认值为当前系统时间 random() 生成一个[0.0,1.0)之间的随机小数 randint(a, b)...当所要求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。...随机点数量越大，越充分覆盖整个图形，计算得到的 值越精确。实际上，这个方法的思想是利用离散点值表示图形的面积，通过面积比例来求解 值。
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