我们使用cocos2d-x + lua来开发游戏，同时使用cocosBuilder作为UI编辑器。在UI中需要放置label，例如CCLabelTTF，但是在编辑器中我们无法给他设定不同语言的文本。由于我们使用的是Lua,使用cocos2d-x-LuaProxy这个库来在lua中载入ccbi场景。因此基于之前的 "lua多国语言解决方案",并针对luaProxy做一些扩展，实现了一个CCB编辑器中
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2024-06-11 14:01:11
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# 项目方案：生成多维均匀数据的Python解决方案
## 项目背景
在数据分析和机器学习领域，高质量的训练数据至关重要。生成多维均匀数据（Uniform Data）不仅可以用于模型训练的测试，还可以帮助我们理解机器学习算法的行为。在本项目中，我们将探索如何使用Python生成多维均匀数据，并将其可视化，以便更好地理解数据分布。
## 目标
1. 理解均匀数据的概念。
2. 使用Pytho
波形生成——脉冲、chirp、VCO、正弦函数、周期性/非周期性和调制信号使用 chirp 生成线性、二次和对数 chirp。使用 square、rectpuls 和 sawtooth 创建方波、矩形波和三角形波。如需了解此处未显示的其他无线波形生成功能，请参阅无线波形发生器 (Communications Toolbox)。函
原创
2023-04-29 06:58:21
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# 生成均匀亮点的Python算法
在计算机图形学中，我们经常需要生成均匀分布的亮点，用于表示图像中的物体或者场景。本文将介绍如何使用Python编写一个生成均匀亮点的算法，并给出相关的代码示例。
## 算法原理
生成均匀亮点的算法可以通过在图像上随机生成点并进行均匀采样的方式来实现。具体步骤如下：
1. 首先，在图像上生成一定数量的随机点；
2. 然后，使用均匀采样算法对这些随机点进行采
原创
2024-03-05 03:18:40
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在数据分析和科学计算领域，生成均匀分布的随机数是一项常见的任务。利用 Python 的 NumPy 库，我们可以轻松实现这一目标。本文将围绕“python numpy生成均匀”的主题，深入探讨其背景、技术原理、架构及应用场景，并通过案例分析，逐步揭示 NumPy 在生成均匀分布随机数中的优势。
### 背景描述
在数据分析和机器学习中，经常需要生成随机数以模拟数据或执行随机抽样。生成均匀分布的随
1 >>> a=mat(zeros((3,2)));
2 >>> uniform(size=a.shape)
3 array([[ 0.08886636, 0.37942544],
4 [ 0.37711361, 0.3751705 ],
5 [ 0.11307029, 0.05820116]]) 使用uniform函
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2023-07-05 22:45:34
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1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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# 理解均匀分布及其在Java中的应用
在概率论与统计学中，均匀分布是一种基础的概率分布。在均匀分布中，某个区间内的每一个值都有相同的被选中概率。在这篇文章中，我们将探讨均匀分布的概念及如何在Java中实现它，同时也会通过可视化的方式展示生成的数据。
## 什么是均匀分布？
均匀分布有两种主要类型：离散均匀分布和连续均匀分布。离散均匀分布的随机变量在有限的选项中均匀分布，而连续均匀分布的随机
原创
2024-09-08 06:38:15
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# 使用 Python 生成均匀分布的详细指南
在数据科学和机器学习中，生成均匀分布是一个常见的需求。今天，我将带着你一步步实现这一目标。
## 处理流程
首先，我们来看看实现“生成均匀分布”的整体步骤。以下是整个实现流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------------------- |
| 步骤
原创
2024-10-12 03:31:42
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1.使用UUID生成全局idUUID是一个字符串而且没有顺序，所以不适合做主键，可以 做 token 使用。利用全球唯一UUID生成订单号 UUID基本概念: UUID是指在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。UUID组成部分:当前日期和时间+时钟序列+随机数+全局唯一的IEEE机器识别号 全局唯一的IEEE机器识别号:如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方
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2024-05-29 01:41:53
345阅读
# Python生成均匀的数
## 引言
在开发中，有时候我们需要生成一些均匀分布的数，这在某些算法和模型中很有用。本篇文章将向你展示如何使用Python来生成均匀的数。
## 整体流程
生成均匀的数可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的模块 |
| 步骤二 | 设置生成数的范围 |
| 步骤三 | 生成均匀的数 |
接下来，
原创
2023-09-05 08:55:26
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# 使用PyTorch生成均匀分布
在深度学习和科学计算中，随机数生成是一个非常重要的领域。PyTorch作为一个受到广泛欢迎的深度学习框架，提供了生成随机数的多种功能，其中最常用的就是生成均匀分布随机数。本篇文章将介绍如何使用PyTorch生成均匀分布，并附带代码示例，以帮助读者实现自己的需求。
## 什么是均匀分布？
均匀分布是一种非常基本的概率分布，它的特点是所有可能的结果在给定范围内
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。1.散点图概述一、什么是散点图？散点图是指在数理统计回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，由此趋势可以选择合适的函数进行经验分布的拟合，进而找到变量之间的函数关系。二、散点图有什么用处？1、数据用图表来展示，显然比较直观，在工作汇报等场合能起到事
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2023-08-22 21:32:02
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前言对于随机数平时我们还是比较常用的，一般都会直接通过各种语言原生自带的随机函数，比如 c++ 中有random()函数，java 中有 Random 类，python 有 random 模块等等。都能很方便生成随机变量，但它们有一个特点，那就是都服从均匀分布，而有些场景需要要生成不同分布的随机变量。随机变量随机变量即随机函数，通过该函数能生成每个可能事件对应的一个值。比如我们掷骰子，每次按一定的
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2024-06-25 09:21:58
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文章目录前言1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)2、numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)3、numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)4、numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)5、numpy.ran
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2023-10-11 15:11:45
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目录一、背景二、集群中的主从复制三、部署redis集群1、环境搭建2、集群结点规划四、 部署结果验证五、注意事项一、背景1、redis的主从和mysql很像，但是配置很简单。slaveof 192.168.80.126 6379然后启动主从便可以了。但是如果redis主节点发生故障，不会自动切换，需要借助redis的sentinel或者keepalive来实现主的故障转移。（故而可以使用Senti
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2023-09-22 18:45:00
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原创链接 觉得讲解的很牛逼，让他待在原有的地方觉得浪费了，希望以后每次打开都能学习到他精巧的思维。 以下为作者正文： 因为是第一次接触到这样的
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2021-09-06 19:03:00
473阅读
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问题描述项目中使用了redis集群，但是生产上发现redisKey 80%都被分配到了同一个节点，导致该节点磁盘容量报警，其余节点闲置的情况问题定位项目中为了保持数据的准确性，当系统发送异常时使用了LUA脚本对本次请求的redis操作进行了批量回滚（可实现redis批量操作的原子性）LUA脚本仅支持对同一节点上的Key批量操作，所以redisKey使用了统一的前置{redisClusterPref
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2023-05-25 16:34:42
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均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数， 几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。然而，即使是如此简单的分布，其采样过程也并不是显然的，需要精心设计一定的策略。如何编程实现均匀分布随机数生成器？ 首先需要明确的是，计算机
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2023-08-02 20:36:36
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生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
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