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我可以在开放区间上从均匀分布中抽出一个随机值吗？

是的，您可以在开放区间上从均匀分布中抽出一个随机值。

在概率论和统计学中，均匀分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在开放区间上抽取随机值时，可以使用均匀分布来模拟随机性。

均匀分布的分类包括离散均匀分布和连续均匀分布。离散均匀分布是指在有限个数的取值中，每个取值的概率相等。连续均匀分布是指在一个区间内，每个数值的概率密度相等。

均匀分布的优势在于它的简单性和可预测性。它可以用于模拟随机事件、生成随机数、进行蒙特卡洛模拟等应用场景。

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相关搜索:我可以在C++中从数组中选取一个随机元素吗？我可以在Fortran中过早地从函数返回值吗？我可以在int值上使用C++中的not运算符吗？我可以在python中从while循环启动一个并行进程吗？我可以在Angularjs Material中的另一个'mdbottomsheet‘上打开'mdbottomsheet’吗？我可以让我的程序在列表中的变量(所有整数)之间随机选择，并返回变量而不是值吗？我可以从apache spark UDF返回一个Tuple2 (在java中)吗？我可以在mockito参数中混合使用一个匹配器和一个精确值吗？我可以使用Python从其中一个值中获取JSON模式的名称吗？我可以在django模型中指定一个从某个值派生的上传文件夹吗？我能用Javascript从svg文件的路径中获取一个值吗？或者，我可以将其转换为xml并从中取出吗？我可以在SwiftUI中反转clipShape以从另一个形状中剪切出形状吗？我可以从HomeController中的另一个控制器获取一个简单的bool值吗？我可以创建一个从列中的整数值到它们在sql中表示的文本值的映射吗？在Flutter中，我只能使用一个控制器从多个TextField检索值吗？如何从我的输出值中删除双引号，以便可以在另一个api请求中传递？如果第一个属性不为null但为空，我可以在占位符中设置默认值吗？我可以在一个UIViewcotroller中设置一个ModelClass，然后使用swift3 iOS从另一个UIViewCotroller中读取ModelClass的对象吗？在Yang建模中，我想实现一个可以接受从10到1000的10的倍数的值的叶子 Android :如果我只是在app start上请求一个广告，然后在第二个活动中显示它，可以吗？

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用python生成随机数的几种方法「建议收藏」

本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。...1 从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。...在这里介绍的问题和上面的例子相似，要求给定一个概率列表，从列表对应的数字列表或区间列表中生成随机数，分两部分讨论。...3.1 按照指定概率从数字列表中随机抽取数字假设给定一个数字列表和一个与之对应的概率列表，两个列表对应位置的元素组成的元组即表示该数字在数字列表中以多大的概率出现，那么如何根据这些已知条件从数字列表中按概率抽取随机数呢.... number - 1]上随机抽取一个值 num = get_uniform_random_number(number, number - 1) # 返回值 return num

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连载 | 概率论与数理统计(2) – 随机变量概述

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蒙特卡洛（Monte Carlo）方法

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对真实的世界建模-概率论(分布&计算)

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初识beta分布

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数据离散化及其KMeans算法实现的理解

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介绍高维超参数调整 - 优化ML模型的最佳实践

怎么做如果我们想试试优化学习率，比如值在0.1到0.0001的范围内，我们会： ? 请注意，我们是在对数函数下的均匀分布中采样。...在这种情况下，大多数值不会从“有效”区域采样。实际上，考虑到本例中的学习率样本，72％的值将落在区间[0.02,0.1]中。此外，采样值中的88％将来自区间[0.01,0.1]。...也就是说，只有12％的学习率候选值，即3个值，将从区间[0.0004,0.01]中采样。因此请不要那样做。在下图中，我们从[0.1,0.0004]范围内抽取25个随机值。左上角的图显示了原始值。...要解决此问题，请从对数范围中的均匀分布中对值进行采样。 ? 优化正则化参数时也会尝试取log 另外，请注意，与网格搜索一样，您需要考虑我们上面提到的两种情况。...如果要调整超过两个或三个超参数，则首选“随机搜索”。它比网格搜索更快/更容易实现和收敛。使用适当的比例来选择您的值。可以试试对数空间中的均匀分布的样本取样。

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产生随机数算法

int nextInt(int n) 返回一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0（包括）和指定值（不包括）之间均匀分布的 int值。...double nextDouble() 　　返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0之间均匀分布的 double 值。...float nextFloat() 　　返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。...int nextInt() 　　返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt(int n) 　　返回一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的 int值。

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概率论04 随机变量

随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量的值也将随机产生。...那么在分析时，可以取“结果中正面的次数”为随机变量。这样一个随机变量将有2, 1, 0三种可能的取值。该随机变量只能取离散的几个孤立值，这样一种随机变量称为离散随机变量。...比如，一个随机变量，可以随机的取0到1的任意数值。当这样取值时，任意区间能实际上都有无穷多个结果。...将线段换成区间，将点换成取值，将长度换成概率，我们发现这两个问题异常相似。另一方面，我们知道，可以从线段上截取某一小段，而这一小段是可以有“长度”的。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。即 image.png 对于均匀分布来说，它的累积分布函数是: image.png 它类似从线段的一头到某一点的“长度”。

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CVPR 2019 | 天秤座R-CNN：全面平衡的目标检测器

随机采样造成的不平衡可以看下图：作者发现了如果是随机采样的话，随机采样到的样本超过 70% 都是在 IoU 在 0 到 0.05 之间的，有人会问不是随机吗？...因为样本的分布在 IoU 上并不是均匀分布的，生成候选框时随机采样会造成背景框远远大于框中 GT 的框，一张图这么大，是目标物体的区域只占很小一部分，背景占了绝大多数的位置，所以大部分样本都挤在了 IoU...，则 IoU-balanced sampling 的采样公式即为：作者通过在 IoU 上均匀采样，把 hard negative 在 IoU 上均匀分布，在 COCO 数据集上达到的效果比...，想要得到一个梯度当样本在 |x|<1 附近产生稍微大点的梯度，作者设计了下面这个函数，从 Figure 5 可以看出 αln(b|x|+1) 大于 x。...，而且应该是作者在比赛中实际运用到的才写出了这篇 paper，以后目标检测的比赛我觉得都可以参考这篇去做改进。

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统计学-随机变量

在大学第一次学这些内容的时候，并不能很好的理解全部的内容，但是一年多的工程实践，让我有了那么一点点的全局的感觉。 “随机变量不同于代数中的变量，因为它具有一组完整的值，并且可以随机获取任何值。...就是积分这个Fx，从a到-♾️ 这里补充一个知识：一开始文章里面的这个地方的♾️是没有符号的，感谢王老师记住积分的区间王老师口中的累积概率函数也是概率分布函数的意思概率密度函数描述的是随机变量在某个取值点的概率密度...注意，连续型随机变量取某一个值的概率为0，但是其取值落在某一个区间的值可以不为0：虽然连续型随机变量取一个值的概率为0，但取各个不通过的值的概率还是有相对大小的，这个相对大小就是概率密度函数。...从这个角度，我们可以将概率密度函数解释为随机变量落在一个区间内的概率与这个区间大小的比值在区间大小趋向于0时的极限：这个过程如下图所示：还是以上面的正方形为例，如果要计算随机点(x, y)都落在区间...另外一种常用的分布是均匀分布，如果随机变量x服从区间[a,b]内的均匀分布，则其概率密度函数为：在程序设计和机器学习中，这两种分布是最为常见的。

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随机采样方法——蒙特卡罗方法

当然我们可以通过蒙特卡罗方法来模拟求解近似值。如何模拟呢？假设我们函数图像如下图: ? 则一个简单的近似求解方法是在[a,b]之间随机的采样一个点。...比如x0,然后用f(x0)代表在[a,b]区间上所有的f(x)的值。那么上面的定积分的近似求解为: ? 当然，用一个值代表[a,b]区间上所有的f(x)的值，这个假设太粗糙。...那么我们可以采样[a,b]区间的n个值：x0,x1,...xn−1,用它们的均值来代表[a,b]区间上所有的f(x)的值。这样我们上面的定积分的近似求解为: ?...既然 p(x) 太复杂在程序中没法直接采样，那么我设定一个程序可采样的分布 q(x) 比如高斯分布，然后按照一定的方法拒绝某些样本，以达到接近 p(x) 分布的目的，其中q(x)叫做 proposal...然后，从均匀分布（0,kq(z0))中采样得到一个值u。如果u落在了上图中的灰色区域，则拒绝这次抽样，否则接受这个样本z0。

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概率论04 随机变量

随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量的值也将随机产生。...那么在分析时，可以取“结果中正面的次数”为随机变量。这样一个随机变量将有2, 1, 0三种可能的取值。该随机变量只能取离散的几个孤立值，这样一种随机变量称为离散随机变量。...比如，一个随机变量，可以随机的取0到1的任意数值。当这样取值时，任意区间能实际上都有无穷多个结果。...将线段换成区间，将点换成取值，将长度换成概率，我们发现这两个问题异常相似。另一方面，我们知道，可以从线段上截取某一小段，而这一小段是可以有“长度”的。...累积分布函数本身就表示随机变量在一个区间概率，所以可以直接用于连续随机变量。

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一起来学演化计算-matlab基本函数randn,rand, orth

,szN) 从正态分布中随机数形成(sz1,......语法 X = rand 返回区间(0,1)内的一个均匀分布的随机数。...在区间(-5,5)内生成一个10×1的均匀分布数列向量 r = -5 + (5+5)*rand(10,1) r = 3.1472 4.0579 -3.7301 4.1338...1.3236 -4.0246 -2.2150 0.4688 4.5751 4.6489 一般情况下，你可以在(a,b)区间内生成N个随机数，公式为满足均匀分布的随机整数...随机复数在区间(0,1)中生成一个包含实部和虚部的随机复数 a = rand + 1i*rand a = 0.8147 + 0.9058i 复位随机数种子保存随机数生成器的当前状态，并创建一个

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tf.random_uniform与tf.truncated_normal

请参阅指南：生成常量,序列和随机值>随机张量从均匀分布中输出随机值....tf.truncated_normal tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) 从截断的正态分布中输出随机值...生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布，如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。在正态分布的曲线中，横轴区间（μ-σ，μ+σ）内的面积为68.268949%。...X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。...在tf.truncated_normal中如果x的取值在区间（μ-2σ，μ+2σ）之外则重新进行选择。这样保证了生成的值都在均值附近。参数: shape: 一维的张量，也是输出的张量。

1.1K5 0

java random函数原理_详解JAVA中Random()函数的用法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。有时候，我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。随机数是专门的随机试验的结果。...= new Random(); 需要说明的是：你在创建一个Random对象的时候可以给定任意一个合法的种子数，种子数只是随机算法的起源数字，和生成的随机数的区间没有任何关系。...float nextFloat()：返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在0.0和1.0之间均匀分布float值。...int nextInt()：返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt(int n)：返回一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在(包括和指定值(不包括)之间均匀分布的int值。

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常见概率分布

超几何分布对某批N 件产品进行不放回抽样检查,若这批产品中有M件次品，现从整批产品中随机抽出 n件产品，则在这n件产品中出现的次品数x是随机变量，它取值0，1, 2，.. n，其概率分布为超几何分布...平稳性:在任意时间区间内，事件发生k次(k≥0)的概率只依赖于区间长度而与区间端点无关. 无后效性:在不相重叠的时间段内，事件的发生是相互独立的....几何分布在事件A发生的概率为p的伯努利试验中，若以η记A首次出现时的试验次数，则η为随机变量，它可能取的值为1，2，3，…其概率分布为几何分布: η k = 5 p = 0.6 X =...帕斯卡分布在伯努利试验中，若以ζ记第r次成功出现时的试验次数，则ζ是随机变量，取值r，r+l, .其概率分布为帕斯卡分布: ζ 负二项分布对巴斯卡分布，可以略加推广，即去掉r是正整数的限制...连续分布 均匀分布 若a,b为有限数，由下列密度函数定义的分布称为[a, b].上均匀分布: 或 plt.plot(np.linspace(-4,4,100),stats.uniform.pdf

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