作者：Amit Chaudhary
编译：ronghuaiyang 原文链接： 计算机视觉中的半监督学习mp.weixin.qq.com
导读图解半监督的各种方法的关键思想。计算机视觉的半监督学习方法在过去几年得到了快速发展。目前最先进的方法是在结构和损失函数方面对之前的工作进行了简化，以及引入了通过混合不同方案的混合方法。在这篇文章中，我会
如何从字典中获得随机对？我正在用黑色插孔制作游戏，因此用户可以从中获得随机对deck_of_cards = {'A':11,'2':2,'3':3,'4':4,'5':5,'6':6,'7':7,'8':8,'9':9,'10':10,'J':10,'Q':10,'K':10}它将被存储在字典中player_deck = {}我该怎么做？记住player_deck需要是字典player_card
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2024-03-01 10:53:46
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随机抽样问题表示如下：要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但
一、惯性传感器1. 惯性传感器指标加速度计和陀螺仪的实际输出不可避免地存在误差，主要包括零偏误差、比例因子误差、交轴耦合误差和随机噪声等[140]。每一种系统误差又包含常值项、随温度变化项、随机逐次上电启动项和工作期间变化项等。对于高精度传感器，厂家会在出厂前对确定性误差作补偿修正，真正决定测量精度是补偿确定性误差之后的残余误差项，比如上电启动项、工作期间变化项和随机噪声等，厂家会提供详细的参数指
TensorFlow的过程中初始化参数的时候要注意哪些？感觉这道题就是问“神经网络参数初始化需要注意哪些问题”观察sigmoid的函数其输出值在0-1之间，而x过大时，激活函数会变得很平缓，也就是斜率很小，这样不利于学习新的权重。观察上面计算更新权重值的表达式，权重的更新取决于激活函数的梯度，梯度太小限制神经网络的学习能力，也就是所谓的饱和神经网络。因此我们不应该让输入值太大；而计算机处理太小的信
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2024-07-30 11:45:49
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2 以下 CSS 选择器，优先级最高的为（）A: span:first-child
B: #username
C. username span
D: span #username解答可以把样式的应用方式分为几个等级，按照等级来计算权重
1、!important，加在样式属性值后，权重值为 10000
2、内联样式，如：style=””，权重值为1000
3、ID选择器，如：#content，权重值
测试场景：插入多条数据时，某些关键字不能重复，从文件中读取其参数，可解决该问题。1、CSV Data set config的配置如下图：Filename：需要传入的参数所位于的文件名称，一定要填写完整路径，博主填写的绝对路径。File encoding：参数文件的编码格式。可以不填。Variable Names：对应参数文件中每列的变量名，也是你要引用到请求中的参数变量名。例如博主填写的值为ecs
假设 有四个选项：a 占 10%，b占20% ，C占30% ， d 占 40% ，原理就是现获取随机数，然后找区间。
当然了，选项的数量可以任意。目前默认是 总和是 100% 。如果需要别的数，修改 随机数的范围即可。
这个算法，比较简单，效率也还算高。
$data = array(
'a' => 10 ,
'b' => 20 ,
'c' => 30 ,
'd' => 40
1 普通随机，利用 rnd()很可能随机出重复的值，因为对应是 放回随机 的方法缺省值Randomize 等同于 Randomize timer 用时间做了随机种子rnd等同于 rnd(1) 或 rnd(正数)Sub cs1()
s = 10
For i = 1 To s
Call cs2
Next
End Sub
Sub
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2024-04-25 15:11:41
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接上回所说的来实现一个list对象，其结构如下： typedef struct refdata_t {
int ref; // 对Table元素的引用
int key; // 后面再说。。。
} refdata_t;
typedef struct list_t {
int cap; // 数组容量
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2023-08-22 22:18:35
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参考网址这一篇开始先记录下Nacos相关的东东，主要记录一下Nacos作为服务注册中心和配置中心两部分，即Nacos = Eureka+Config +Bus， 更多介绍参考官网：Nacos官方文档目录Nacos作为服务注册中心新建服务提供者模块alibaba-provider-serverpom文件yml文件 启动类测试方法测试新建
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2024-03-28 22:56:32
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# Java按比例抽取实现指南
## 概述
在Java中实现按比例抽取的功能可以通过以下步骤完成：
1. 计算总数和每个元素的比例
2. 根据比例抽取元素
3. 输出抽取结果
下面将详细介绍每个步骤需要进行的操作以及相应的代码实现。
## 步骤一：计算总数和比例
首先，我们需要确定抽取的元素总数，并计算每个元素的比例。比例可以通过将每个元素的数量除以总数来得到。
以下是计算总数和比例的代码
原创
2023-12-06 10:03:25
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1.算法描述重采样的主要方法有随机重采样,多项式重采样,分层重采样,系统重采样,残差重采样,MSV重采样等。 a.随机采样是一种利用分层统计思想设计出来的，将空间均匀划分，粒子打点后会产生高集中的均匀分布区，将各分布区的粒子点进行权重累计并解算（例如求平均权重），生成若干个区间权重，使用该信息进行求解。其理解起来的几何思想就是给粒子点做索引编号，对应较多的索引编号将会保留，而较少的就会被
第七章 抽样和抽样分布何为参数？ 7.2选取样本从有限总体中抽样概率模型之简单随机抽样： 有放回的简单随机抽样：日常中用的比较多 无放回的简单随机抽样：更符合简单随机抽样的原理从无限总体中抽样无限总体的情形：生产线上的物品，到达某个参观的客户数，电话中心接到的电话…… 无限总体中随机抽样的定义: 7.2 点估计用样本特征去估计总体特征，如用样本均值、方差、比例去估计总体的均值、方差、比例等。7.5
一开始我把控制数据权限写在业务里，以订单管理为例，先讨论一个最简单的情况。管理员可以看所有的订单，而用户只能看自己的订单。这里的管理员是一个角色。我会这么写（一些次要代码都省略了）：
java 代码
1. List getOrders(String userId){
2. String sq
0 前言由于torch的简单易用和灵活性，很多研究工作都是基于torch实现的。 但在实际应用或者其他原因需要迁移到mindspore时， 我们都希望能直接复用torch已经预训练好的权重。 当然mindspore转torch 也是类似的。1 方法简单讲， 其实就是一个映射的过程。 权重保存的其实就是一个dict, 包含权重的名字和具体的数值， 只不过不同框架的组织形式会有所不同。 不同体现在2点
起因前段时间帮同学写了下ER网络和BA网络。 其中BA网络要根据度占整个图的度的比例作为概率。 于是就写了个按概率随机抽数的函数pick。思路当时想法很简单。就是把数轴分成几块，再随机抽点。比如数组[1,2,3]，就生成区间[1,6]的随机整数。 若随机数为5就认为选中第三个数。问题上面方法抽一个数很有效，但如果是抽n个数性能就下降的很厉害。越抽到后面重复的概率越大。我刚开始用洗牌算法，抽到第i个
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2024-06-24 10:50:32
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1.什么是决策树： 决策树是以树状结构表示数据分类的结果 非叶子结点代表测试的条件。分支代表测试的结果2.如何构建决策树： ´1.信息熵（informationentropy）：是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 2.基尼系
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2024-07-28 13:41:45
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前言运算符用于执行程序代码运算，会针对一个以上操作数项目来进行运算。JAVA中常见的运算符有很多种，大致分为以下几种，常见的几种运算符如下图：算术运算符加、减、乘、除、求余。例++、--、%、/、 赋值运算符为变量或常量起到赋值作用的。例如=、+=、*=关系运算符判断数据大小的，结果为一个布尔值。例如>、>=、！=、==逻辑运算符进行逻辑运算，运算的成员为布尔值，结果也为布尔
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2024-10-09 19:37:27
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## Java按位取值的实现
### 1. 简介
在Java中，按位运算是一种对二进制位进行操作的运算方式。它通过直接对二进制位进行操作，可以实现一些特定的需求，例如提取一个整数的某个位的值。本文将介绍Java中按位取值的实现方法，并提供详细的代码示例。
### 2. 流程图
下面是Java按位取值的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B
原创
2023-09-24 07:20:35
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