import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
从列表中或数组中随机抽取固定数量的元素组成新的数组或列表 1:python版本:python里面一行代码就能随机选择3个样本 >>> import random >>> mylist=list(range...(1,10)) >>> mylist [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3...个元素 >>> newlist [4, 7, 2] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [4, 3..., 1] >>> newlist = random.sample(mylist, 3) #从mylist中随机获取3个元素 >>> newlist [5, 9, 3] >>> 2：jQuery版本...那么jQuery中怎么随机选出固定数组数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的三个元素，并构造成新数组的？
变量mynation从列表{"china", "US", "UK"}中随机取值 String[] nation = new String[]{"china", "US", "UK"}; Random random...random.nextInt(nation.length); vars.put("mynation",nation[i]); 在需要使用的 地方直接 ${mynation} 引用即可 如果要设置两个变量且变量值随机但不重复...，可以通过两个列表放置不同值实现 String[] nation = new String[]{"china", "US", "UK"}; Random random = new Random(); int
/xx.sh 5 来随机出5次" echo "当前数组：${qiu[*]}" exit fi #不能超过数组长度 if [ $1 -ge ${qiu_chang} ];then echo "不能超过数组长度..." exit fi #根据下标来删除数组中的元素 for i in `seq 0 $1` do shu=`echo $[RANDOM%qiu_chang]` #输出一下 echo ${qiu[...$shu]} shuzu let qiu_chang-- done 日期：2018/6/12 介绍：从数组里随机抽一个，但不会重复，相比之下python比较好做出效果 效果图： 二.使用 适用
4、NLP中预训练模型简介 （1）第一代预训练模型：预训练词向量（word embeddings） 主要是两个浅层的架构：CBOW（continuous bag-of-word 连续词袋模型）和 SG...（3）排列语言模型 PLM（permuted language model） PLM是一个在输入语句随机排列上的语言模型任务。从语句所有可能的随机排列结果中，随机抽取一些样本。...（1）选择合适的预训练任务，模型架构和语料 （2）选择合适的模型层 对于一个预训练的深度模型，不同的层能够捕获到不同种类的信息，例如：位置信息，长期依赖信息，语义信息，共现信息等。...有三种选择表示的方式： ① 仅保留embedding 层 （embedding only） 仅选择预训练的静态embedding，模型的其它层仍然需要针对新的目标任务，从头开始训练...③ 所有层（all layers） 以自动化地方式选择最优层，例如：ELMO （3）微调 或 不微调 ① 特征提取：冻结预训练模型参数； ② 模型微调：预训练参数进行微调
问题定义 将用户 u 发生在时间 (0, T] 内长度为 t 的行为序列 s 定义为如下形式： 表示行为序列中的第 i 个行为，用户的行为有 K 种离散值构成。...我们的目标为设计自监督的任务构造预训练模型，从序列 中抽取行为序列表征向量 。...具体的，我们随机 mask 掉行为序列中的若干个行为表征 e，令经过序列模型编码后的序列表征 要与原始未做 mask 的序列表征 尽量相似，目的是令模型更能从用户的行为序列中挖掘出整体的表征信息来表示该用户的风险或兴趣偏好...目标函数 当我们从均匀分布中随机采样 N 个不同的时间窗口时，总体的目标函数由多尺度随机分布预测项与对比正则化项构成，如下所示： 其中 λ 为非负的系数，用于控制对比正则项的强度。 2.3....但这两种预训练方法不适用于噪声和随机性较大的用户行为序列建模。基于用户行为具备一致性的假设，我们提出多尺度随机分布预测（MSDP）算法，用于学习更加鲁棒的用户行为序列表征。
它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。...这些方法通过定义特定的语言规则和词汇列表来识别和分类文本中的实体。尽管这些方法在特定领域和有限的数据集上表现良好，但它们缺乏通用性，对于规模扩展和领域适应性面临巨大挑战。...基于规则的方法工作原理 规则定义 基于规则的实体抽取方法主要依赖于手工编写的规则。这些规则可以是正则表达式、词性标记模式、词汇匹配列表或它们的组合。...特征定义和模型选择 特征定义：为了应对非正式文本，我们选择词性标注、前后词信息、以及词形特征作为主要特征。...使用预训练语言模型进行实体抽取 为了实现这一目标，我们选择使用BERT模型进行微调。
本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。...CBOW中的假设是，一个单词的上下文表示应该和该单词的表示比较近，同时和其他随机采样的单词表示比较远。...本文将这种思路应用到时间序列表示学习中，首先需要构造CBOW中的上下文（context）和随机负样本，构造方法如下图所示。首先选择一个时间序列xref，以及xref中的一个子序列xpos。...同时，随机从其他时间序列，或者当前时间序列的其他时间片段中采样多个负样本xneg。这样就可以构造类似CBOW的损失函数了，让xref和xpos离得近，同时让xref和其他负样本xneg距离远。...下图展示了无监督预训练时间序列模型对时间序列预测任务带来的效果提升。左侧的图表示，不同有label数据量下，是否使用无监督预训练的RMSE效果对比。
为了解决这一问题，研究者们采用深度学习中的预训练模型进行分子表示学习，通过设置预训练和微调策略，从大量未标记的数据中学习有用的分子表示，然后将知识迁移到下游任务中进行分子性质预测。...因此，作者构建了一个随机选择的官能团列表，并使用该列表来识别需要屏蔽的官能团，而未选择的官能团保持不变。...在BERT的启发下，本研究中提出的预训练策略与BERT相似，在一个分子中随机选择15%的官能团进行掩模，对于只有少量几个官能团的分子，至少选择一个来进行掩膜。...在BERT中，被选择作为掩膜的部分有80%的概率被[MASK]取代，有10%的概率被随机序列取代，有10%的概率未被取代。...如图3C和D所示，从测试集中选择两个分子(BACE_350和BACE_1015)进行案例研究。
首先，我们必须定义对象检测模型的完整配置。我们从detectron2.config 模块中导入了'get_cfg' 函数，我们现在将使用它。 我选择了 Coco 实例分段配置（YAML 文件）。...你可以从检查点加载配置的预训练权重。...在每个循环结束时，记录会附加到名为“dataset_dicts”的列表中。 类似地，边界框字典也附加到列表“objs”。该列表将依次被分配为记录字典中“annotations”键的值。...下面的代码从气球训练数据集中随机抽取一个样本。...我们从验证数据集中抽取一些随机样本并将它们传递给预测器。
服务器从客户端在ClientHello中提供的密码套件、SSL/TLS版本、压缩算法列表里选择它所支持的项，并把它的选择包含在ServerHello中告知客户端。...ServerHello中同样会包含一个随机数，同样4+28 字节类型，由服务器生成。 server_version：服务器支持的SSL版本。例如这里就是SSLv3.0。 random：服务器随机数。...服务器支持的，且是从客户端给的列表中选的密钥套件。 compression_method：压缩算法。服务器支持的，且是从客户端给的列表中选的压缩算法。...服务端会生成48字节的预主密钥，用服务器传过来的公钥证书加密该预主密钥。...2.增强的伪随机功能（PRF）：PRF生成密钥数据。在TLS中，HMAC定义PRF。PRF使用两种散列算法保证其安全性。如果任一算法暴露了，只要第二种算法未暴露，则数据仍然是安全的。
谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！ 本文从论文解读、BERT模型的成绩以及业界的评价三方面做介绍。...MLM 随机遮蔽模型输入中的一些 token，目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇 id。...相反，训练数据生成器随机选择15％的token。例如在这个句子“my dog is hairy”中，它选择的token是“hairy”。...具体地说，当选择句子A和B作为预训练样本时，B有50％的可能是A的下一个句子，也有50％的可能是来自语料库的随机句子。...超参数由开发集选择，得出的开发和测试分数是使用这些超参数进行五次随机重启的平均值。 超过人类表现， BERT刷新了11项NLP任务的性能记录 论文的主要贡献在于： 证明了双向预训练对语言表示的重要性。
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主要的限制就是现有的模型都是单向的，这限制了可以被用于预训练的结构选择。...因为在这些任务中，从两个方向结合上下文是至关重要的。...相反，训练一个数据生成器来随机选择 15％ 的 token。 比如：my dog is hairy 这个句子中选择 hairy。...具体来说，当为每个预训练样本选择句子 A 和 B 时，50％ 的时间 B 是跟随 A 的实际下一个句子，50％ 的时间是来自语料库的随机句子。...推荐阅读 谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 天空之城：拉马努金式思维训练法
到1了解模型的优缺点 从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。...从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT，全都是对预训练的语言模型的应用。...在这个例子中，与masked token对应的最终隐藏向量被输入到词汇表上的输出softmax中，就像在标准LM中一样。在团队所有实验中，随机地屏蔽了每个序列中15%的WordPiece token。...相反，训练数据生成器随机选择15％的token。例如在这个句子“my dog is hairy”中，它选择的token是“hairy”。...具体地说，当选择句子A和B作为预训练样本时，B有50％的可能是A的下一个句子，也有50％的可能是来自语料库的随机句子。
Monkey的测试思路非常简单：每次从当前页面随机选择一个点(x,y)触发，这一过程一直持续直到结束。...第四条避免随机点到返回按钮的问题。 以下面模型图为例，我们介绍App的探索过程。 ? 以A节点作为初始节点，从A节点的事件集合随机选择{e1, e2, e3}一个事件e1 进入B页面。...遵循规则1，以B节点作为当前节点，随机从{e4, e5, e6}选择事件e4 停留B页面。遵循规则2，去掉e4事件，随机从{e5, e6}选择事件e5 返回A页面。...如果用第三章的算法，随机从n张照片选择一张，直到所有照片都选择一遍，将耗费很长的测试时间。 人工测试遇到这种情况，一般采用取样+相似的思想：随机选择几个事件，测试OK。...Q：为什么表格中7.5.0前后Activity Number发生两次跃迁？ 7.5.0前没有相似策略，经常停留在长列表页面。7.5.0引入相似元素策略后，解决长列表问题，增加了其他页面探索的机会。
SSL握手流程： 客户端向服务器发送 ClientHello 消息，说明它支持的最高TLS协议版本，随机数、密码算法列表及压缩方法。 ...服务器回复 ServerHello 消息，包含基于客户端 ClientHello 消息所选择的TLS协议版本，随机数、密码算法列表及压缩方法。...客户端随机产生一个用于后面通讯的“对称密码”，然后用服务器的公钥（服务器的公钥从步骤3中的服务器证书中获得）对其加密，然后将加密后的“预主密码”传给服务器。 ...如果服务器要求客户端的身份认证（在握手过程中为可选），客户端可以建立一个随机数然后对其进行数据签名，将这个含有签名的随机数和客户端自己的证书以及加密过的“预主密码”一起传给服务器。 ...，检查客户端证书是否在证书废止列表（CRL）中。
Sentence Ordering Modeling (SOM) SOM的目的是从顺序的角度学习文本token的关系。具体而言，选择15%的句子，随机分成3个片段，并随机打乱顺序。....Frame Ordering Modeling (FOM) FOM的核心思想是随机选择固定百分比的帧，并预测其原始顺序。VICTOR随机选择了15%的帧。...COIN设计用于综合教学视频分析，该分析采用三层结构，从领域、任务到步骤。 该数据集共包含11827个教学视频，包括12个领域、180项任务和778个预先定义的步骤。...CrossTask包含从YouTube上抓取的4.7k教学视频，涉及83项任务。对于每个任务，都会提供一个带有简短描述的有序步骤列表。 ▊ 6....视觉嵌入的输出被进一步输入到时间转换器中，以从全局视频上下文中学习语境化嵌入。
他们利用了预训练CNN与迁移学习的强大功能，有效地从图像数据中生成并提取准确且富有表现力的特征。具体来说，他们使用了已经在ImageNet数据集上预训练的ResNet18和VGG11模型。...在复合层中，使用不同组的随机权重从输入数据生成多个映射特征组，形成特征节点。此外，特征节点被增强为增强节点，每个增强节点使用不同的随机权重生成。...定义函数 extract: a. 初始化空列表 features b. 获取并过滤路径中的文件列表 c. 对文件列表进行排序 d. 遍历文件列表: i....设置训练数据路径 在这段代码中，我使用预训练的ResNet模型提取图像特征并保存到MAT文件中。...接着，定义了特征提取函数extract，该函数初始化一个空列表用于存储特征，获取图像目录中的文件列表并进行排序，遍历文件列表，加载并预处理每张图像，将预处理后的图像合并为一个批次，移动到GPU，并使用新定义的模型提取特征
每个领域各选择了两个分类任务。如下图所示 适应领域的预训练（DAP） 怎么定义领域语料？...举个例子，假如我们在做一个提取蛋白质和化学物质的实体抽取任务，那可以定义相关领域为医学，则医学相关的语料都是该领域的语料。...实验中，作者采用的是「RoBERTa模型继续针对4个领域语料继续进行预训练，得到4个领域的预训练模型」。...实验结果如下图所示，TAPA都能增强模型在具体任务中的性能。DAPT+TAPT指先对领域语料继续预训练，再对任务语料继续预训练，是效果最佳的。...就是随机从领域语料中采样出任务语料； 50NN-TAPA就是用k-邻近算法，且k取为50，即一条任务样本，从领域语料中挑选与它最接近的50个样本作为新加入的任务样本。
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