计算随机数据集的累积平均值100次 - 腾讯云开发者社区

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python 标准库：random

在数据分析，数据清洗，数据集处理中，除了使用，我们熟悉的 numpy.random 模块来生成随机数，或者随机采样，事实上，python 标准库也提供了 random 模块，如果不想，仅仅因为使用随机数...或者，如果给出 cum_weights 序列，则根据累积权重（可能使用 itertools.accumulate() 计算）进行选择。...例如，相对权重[10, 5, 30, 5]相当于累积权重[10, 15, 45, 50]。在内部，相对权重在进行选择之前会转换为累积权重，因此提供累积权重可以节省工作量。...用于无重复的随机抽样。 random.sample([1, 2, 3, 4, 5, 6], k=2) [1, 3] 2.8 gauss(mu, sigma) 高斯分布。...mu 是平均值，sigma 是标准差。

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随机的YOLO：数据集偏移下的高效概率目标检测

虽然本文使用YOLOv3作为基础，但该结构可以在许多其他OD模型中应用，只需进行最小的修改，从而使它们对数据集转移的情况下具有更好的鲁棒性。...尽管也可以引入其他的随机性备选方案，但MC-Drop在计算量和推理时间上有明显的优势。理想情况下，贝叶斯神经网络将带来一个具有更精确的不确定性度量的完全概率性框架，但这也将带来非常大的内存占用。...2.2、数据集Shift场景的系统评估作者这里使用了Michaelis等人提出的Python包来系统地评估模型对不断增加的数据集Shift的鲁棒性；Michaelis等人也提出了一种评估指标，名为Corruption...通过计算这两项的几何平均值，可以得到成对的 : 注：只有当两项都更高时，几何平均值才会给出更高的值。...同时，作者还测试了三个有代表性的dropout rates (25%，50%和75%)和spatial and label qualities在数据集Shift平均的结果。

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《模式识别与智能计算》的数据集

关于这本书的数据集问题这本书我老师说很好，让我买来看看，结果一学期过去了，emmmm,不是我的问题，是这本书没有数据，没有源代码（强行甩锅），咳咳，跑远了，这本书的数据集我我到网上看到了，它的数据集格式是这样的...allsamples有两个字段，一个为num，一个feature,然后feature是一个25*5维的数据，25表示特征个数，5表示该类字体的个数。...由于考虑到可能大多数买了书没有数据集的问题，我后面写的代码都会用sklearn.dataset下的digits手写数据集，它是8x8维的矩阵表示一个数字，有1797个样本数据，比自己写好多了。...属性意义 data 数据集 target 数据类型 target_name 数据类型名称好了，后面写到的代码都会用到这个代码，其他的数据类型，有需要的自行查看，这里就不解释了。...后面的内容都会用以上数据集，如果有错误请指出，互相学习*(▽)*

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【深度学习】PyTorch 数据集随机值的完美实践

ds = DataLoader(ds, 10, shuffle=False, num_workers=4, worker_init_fn=worker_init_fn) 01 关于pytorch数据集随机种子的基本认识...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....，但不同的时代之间，其最终的随机种子仍然是不变的。

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【猫狗数据集】计算数据集的平均值和方差

/xiximayou/p/12405485.html 计算数据集的均值和方差有两种方式：方法一：在utils下新建一个count_mean_std.py文件 import os import cv2...：{}，方差：{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的平均值：{}".format(val_mean)) print("验证集的方差：{}".format...(val_mean)) #print("测试集的平均值：{}，方差：{}".format(test_mean,test_std)) 输出的时候输出错了：应该是 print("验证集的方差：{}".format...再使用Image.open()打开一张图片，转换成numpy格式，最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的，其实这是我运行几次的结果，数据是从缓存中获取的，第一次运行的时候速度会很慢。...这里只对验证集进行了计算，训练集有接近2万张图片，就更慢了，就不计算了。

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Google Earth Engine——WWFHydroSHEDS30ACC该数据集的分辨率为30弧秒。30角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。

HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于2000年NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）获得的高程数据。这个流量累积数据集定义了排入每个单元的上游区域的数量（以单元数计）。...累积单元的数量本质上是对上游集水区的测量。然而，由于HydroSHEDS数据集的单元大小取决于纬度，单元累积值不能直接转化为以平方公里为单位的排水面积。...数值范围从地形高点（河流源头）的1到大河入海口的非常大的数字（数以百万计的单元）。该数据集的分辨率为30弧秒。30角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。...请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多，因为没有底层的SRTM高程数据可用，因此要用更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。

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从梯度下降到 Adam！一文看懂各种神经网络优化算法

梯度下降的变体传统的批量梯度下降将计算整个数据集梯度，但只会进行一次更新，因此在处理大型数据集时速度很慢且难以控制，甚至导致内存溢出。...权重更新的快慢是由学习率η决定的，并且可以在凸面误差曲面中收敛到全局最优值，在非凸曲面中可能趋于局部最优值。使用标准形式的批量梯度下降还有一个问题，就是在训练大型数据集时存在冗余的权重更新。...Adagrad方法的主要缺点是，学习率η总是在降低和衰减。因为每个附加项都是正的，在分母中累积了多个平方梯度值，故累积的总和在训练期间保持增长。...如果输入数据集比较稀疏，SGD、NAG和动量项等方法可能效果不好。因此对于稀疏数据集，应该使用某种自适应学习率的方法，且另一好处为不需要人为调整学习率，使用默认参数就可能获得最优值。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ---- 下载一：中文版！

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RxJava2 实战知识梳理(2) - 计算一段时间内数据的平均值

前言今天，我们继续跟着 RxJava-Android-Samples 的脚步，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下：简单地翻译过来：如果在2s内连续点击了一个按钮五次...，那么我们只会收到一个“你点击了该按钮五次”的时间，而不是五个"你点击了该按钮"的事件。...但是，我们有时候会需要计算一段时间内的平均数据，例如统计一段时间内的平均温度，或者统计一段时间内的平均位置。...在接触RxJava之前，我们一般会将这段时间内统计到的数据都暂时存起来，等到需要更新的时间点到了之后，再把这些数据结合起来，计算这些数据的平均值。...实际的运行结果如下：控制台输出的信息为：示例解析 3.1 线程切换在上面的例子中，我们使用了buffer(int time, Unit timeUnit)，其原理图如下所示：函数中的两个形参分别对应是时间的值和单位

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RxJava2 实战知识梳理(2) - 计算一段时间内数据的平均值

，一起看一下RxJava2在实战当中的应用，在这个项目中，第二个的例子的描述如下： ?...简单地翻译过来：如果在2s 内连续点击了一个按钮五次，那么我们只会收到一个“你点击了该按钮五次”的时间，而不是五个"你点击了该按钮"的事件。这个示例的目的是让我们学会如何应用buffer 操作符。...但是，我们有时候会需要计算一段时间内的平均数据，例如统计一段时间内的平均温度，或者统计一段时间内的平均位置。...在接触RxJava之前，我们一般会将这段时间内统计到的数据都暂时存起来，等到需要更新的时间点到了之后，再把这些数据结合起来，计算这些数据的平均值。...Log.d("BufferActivity", "更新平均温度：" + result); mTv.setText("过去3秒收到了" + o.size() + "个数据

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常用的20个计算机视觉开源数据集总结

计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解视觉世界。利用来自相机和视频的字图像以及深度学习模型，机器可以准确地识别和分类物体，然后对它们“看到的”做出反应。...本文总结了20个常用的开源计算机视觉数据集，数据集很多如果放网址会被认定广告，所以请自行通过名字搜索，数据集按照字母顺序排序。...验证数据包括300张图片，测试数据每类有1000张图片。 7、IMDB-Wiki 它是包含性别、年龄和姓名的最大的公开人脸数据集之一。...训练和测试集中50%的图像为居中对象，而其余50%的图像显示随机选择的图像的随机选择区域。该数据集可用于对象识别。...数据集还包含了分类标签和边界框。 17、Cat Dataset CAT数据集包括9000多张带有注释的猫的头像图。每张猫的头像上都有9个点:两个点代表眼睛，一个点代表嘴巴，还有6个点代表耳朵。

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统计学基础：Python数据分析中的重要概念

使用pandas和NumPy库中的函数，我们可以方便地计算这些指标。- 标准差（standard deviation）：数据集各个数据与均值之差的平方和的平均值的平方根。...使用`DataFrame.std()`或`np.std()`函数计算。- 方差（variance）：数据集各个数据与均值之差的平方和的平均值。...使用SciPy库中的函数，我们可以生成正态分布随机数、计算概率密度和累积分布等。- 生成随机数：使用`scipy.stats.norm.rvs()`函数生成服从正态分布的随机数。...使用SciPy库中的函数，我们可以计算泊松分布的概率质量、累积分布和随机采样等。- 计算概率质量：使用`scipy.stats.poisson.pmf()`函数计算指定取值的概率质量。...- 生成随机数：使用`scipy.stats.poisson.rvs()`函数生成符合泊松分布的随机数。4. 假设检验假设检验是用于对数据集进行推断性统计分析的方法，例如比较样本均值是否显著不同。

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机器学习概率基础：除了偏度、峰度还有矩量母函数

概率分布是描述从随机变量的取值到概率的映射的函数。可数集是其元素可以枚举为的集合。在一个可数集中取一个值的随机变量称为离散随机变量。...请注意，可数集的大小不必是有限的，可以是无限的，例如所有自然数的集合。如果离散随机变量的每个值的概率为其中，称为概率质量函数。...连续随机变量的值小于或等于的概率，称为累积分布函数。概率密度函数和累积分布函数累积分布函数满足以下属性：单调非减：时有。左极限：。右极限：。...用表示的随机变量的期望定义为根据概率质量/密度函数加权的的平均值，请注意，存在诸如柯西（Cauchy）分布之类的概率分布，它们的期望并不存在（例如趋于无穷大）。...但是，如果我们该如何用更多的特征来描述分布呢？其实，像平均值、方差、偏度和峰度这些特征统一被称为矩，那么有没有一个函数能够计算所有矩呢？

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梯度下降法及优化算法

1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法就是利用全部训练数据对目标函数进行优化，由于是每轮都要计算所有数据，如果整个数据集是500万或者5000万个，那么每次梯度下降都要计算这么多的数据...（Stochastic Gradient Descent）随机梯度下降法是以一个训练样本进行参数更新，可以避免批量梯度下降法在大数据集产生的冗余计算问题（每次梯度下降都要对相似的样本进行重复计算），随机梯度下降法更容易跳出局部最优但很可能会一直在局部最优之间...，比如64、128、512、1000等，相对500万个数据里的mini部分，既可以减少参数更新的方差，又可以更加高效的计算小批量的梯度，注意通常训练神经网络都是采用mini-batch梯度下降法，也会称之为随机梯度下降...在实验中也会有一些方法不断调整学习率，如模拟退火按照预先定义好的调度算法或者当相邻的迭代中目标变化小于一个阈值时候减小学习速率。但是这些调度和阈值需要预先设置，无法对数据集特征进行自适应。...同时对所有参数采用固定的学习率可能也有问题，特别是数据具有稀疏性的时候。 2 梯度下降优化算法我们知道随机梯度下降法主要依据当前梯度与学习速率的乘积来更新模型参数。 ?

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Google Earth Engine——WWFHydroSHEDS15DIR该数据集的分辨率为15弧秒。15角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。

HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）在2000年获得的高程数据。这个排水方向数据集定义了从条件DEM中的每个单元到其最陡峭的下坡邻居的流动方向。...排水方向的值从1到128不等。所有通向海洋的最终出口单元都标记为0，所有标志着内流盆地（内陆水槽）最低点的单元都标记为-1。排水方向值遵循ESRI的流向实施惯例。...该数据集的分辨率为15弧秒。15角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。...请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多，因为没有底层的SRTM高程数据可用，因此要用更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。

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20种用于计算机视觉的免费图像数据集

什么是计算机视觉？计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。...用于计算机视觉训练的图像数据集Labelme：由MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187,240张图像，62,197条带注释的图像和658,992张带标签的对象。...Lego Bricks：通过文件夹和使用Blender渲染的计算机对16种不同乐高积木进行分类的大约12,700张图像。ImageNet：用于新算法的实际图像数据集。...Home Objects：一个数据集，其中包含来自家庭的随机对象，主要是来自厨房，浴室和客厅的随机对象，分为训练和测试数据集。...CIFAR-10：包含60,000张32×32彩色图像的大型图像数据集，分为10类。数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次包含10,000张图像。

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Google Earth Engine——WWFHydroSHEDS30CONDEM该数据集的分辨率为30弧秒。30弧秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。

HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于2000年NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）获得的高程数据。这个水文条件下的高程数据集是一个反复调节和校正过程的结果。...请注意，调节过程改变了原始DEM，可能会使其在推导排水方向以外的应用中变得不正确。内流盆地（内陆汇）在其最低点用无数据单元进行 "播种"，以终止流动。...基础数字高程模型的全部细节可在HydroSHEDS网站和文件中找到。该数据集的分辨率为30弧秒。30弧秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。...请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多，因为没有底层的SRTM高程数据可用，因此要用更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。

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Google Earth Engine——WWFHydroSHEDS15CONDEM该数据集的分辨率为15弧秒。15角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。

HydroSHEDS是一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息。它提供了一套不同尺度的地理参考数据集（矢量和栅格），包括河流网络、流域边界、排水方向和流量积累。...HydroSHEDS是基于2000年NASA的航天飞机雷达地形任务（SRTM）获得的高程数据。这个水文条件下的高程数据集是一个反复调节和校正过程的结果。...请注意，调节过程改变了原始DEM，可能会使其在推导排水方向以外的应用中变得不正确。内流盆地（内陆汇）在其最低点用无数据单元进行 "播种"，以终止流动。...基础数字高程模型的全部细节可在HydroSHEDS网站和文件中找到。该数据集的分辨率为15弧秒。15角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。...请注意，在北纬60度以上的地区，HydroSHEDS数据的质量要低得多，因为没有底层的SRTM高程数据可用，因此要用更粗的分辨率DEM（美国地质调查局提供的HYDRO1k）。

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如何解决联邦学习中的通信开销问题？

这些更新可以是在客户端上计算得到的单个梯度值，也可以是使用更复杂的计算方式得到的结果，例如，在客户端的本地数据集上执行多个随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）处理...完整的 FetchSGD 计算流程如下： ? 本文实验主要在小型本地数据集和 Non-IID 数据上完成，因为作者认为这是联邦学习中一个重要且相对未解决的问题。...左：合成数据集的损失曲线比较；中：合成数据集中取样方法的比较；右：Shakespeare 联邦学习数据集的损失曲线比较。...对于一定数量的迭代，M 个计算节点全部将其本地向量传输给中央服务器的主节点，主节点计算平均值并将平均值广播给全部节点。全部节点在新的一轮迭代开始时拥有相同的变量 (x^)^k。...使用 LIBSVM 库中的「a9a」和「a4a」数据集，并将 k 设为 L/n，其中 n 是数据集的大小，L 是ᐁf 第一部分的 Lipschitz 常数，且没有经过正则化处理。

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9种神经网络优化算法详解

权重是在计算整个数据集的梯度之后才更新的。因此，如果数据集太大，可能需要花费较长时间才能收敛到最小值。需要大量内存来计算整个数据集的梯度。...：每次只处理一个样本，计算量小，适合大规模数据集。...内存需求低：不需要一次性加载整个数据集，节省内存。实时更新：参数在每个样本后更新，能够快速响应数据的变化。...方法：每次从训练集中随机抽取一个小批量的数据（通常包含几十个样本），计算该小批量数据的梯度，并更新参数。算法步骤初始化参数：随机初始化模型参数θ。设置学习率α。...定义小批量的大小m（通常为2的幂，如32、64、128等）。划分数据集：将整个训练集划分为若干个小批量，每个小批量包含 m 个样本。

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正态qq图怎么判断分布_怎么判断是不是QQ小号

[1] 分位数：亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点。...常用的有一个分位数叫，百分位数，它是指如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。...---- 三、构建正态 QQ 图步骤[3] 首先，数据值经过排序；累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算，其中字母 i 表示总数为 n 的值中的第 i 个值（累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例...）；累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到（如下图中左上角的图表所示）；标准正态分布（平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布，如下图的中右上角的图表所示）的绘制过程与此相同；生成这两个累积分布图后...---- 四、如何构建普通 QQ 图普通 QQ 图用于评估两个数据集的分布的相似程度。这些图的创建和所述的正态 QQ 图的过程类似，不同之处在于第二个数据集不一定要服从正态分布，使用任何数据集均可。

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python 标准库：random

随机的YOLO：数据集偏移下的高效概率目标检测

《模式识别与智能计算》的数据集

【深度学习】PyTorch 数据集随机值的完美实践

【猫狗数据集】计算数据集的平均值和方差

Google Earth Engine——WWFHydroSHEDS30ACC该数据集的分辨率为30弧秒。30角秒的数据集是水文条件下的DEM、排水（流）方向和流量累积。

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RxJava2 实战知识梳理(2) - 计算一段时间内数据的平均值

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