numpy.random.randn() import numpy as np print(np.random.rand(5,5)) 随机生成的结果 [[0.30819634 0.56391944 0.00456188 0.34257512 0.92346913] [0.19165846 0.807
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2021-07-08 16:37:00
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numpy.random.seed(seed=None)设置随机生成算法的初始值。
原创
2021-08-12 22:24:20
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代码如下：import n
原创
2022-08-11 10:09:04
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importnumpyasnp#生成（2,3）的矩阵：#np.random.randn(d0,d1,d2……dn)#当函数括号内没有参数时，则返回一个浮点数；#当函数括号内有一个参数时，则返回秩为1的数组，不能表示向量和矩阵；#当函数括号内有两个及以上参数时，则返回对应维度的数组，能表示向量或矩阵；#np.random.standard_normal（）函数与np.random.randn()类似
原创
2018-05-07 15:41:45
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前言：分享下常用的Hive函数 常用Hive函数分享1. 字符函数1.1 concat 拼接函数1.2 concat_ws 拼接并分割1.3 substr/substring 截取字符串1.4 trim 去除两边空格1.5 repeat 复制字符串1.6 lpad 左填充字符串1.7 rpad 右填充字符串1.8 split 分割函数1.9 find_in_set:2. 聚合函数2.1 count
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2024-07-19 14:45:09
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这玩意用了很多次，但每次用还是容易混淆，今天来总结mark一下~~~ 1. numpy.random.rand(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机数或N维数组 2. numpy.random.randn(d0,d1,...,dn) 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数
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2018-09-21 21:37:00
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numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数，randn()和rand()就属于这其中。 numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。 numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)中。 代码：import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4)prin
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2022-08-29 13:28:49
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文章目录rand()randn() 用法与 rand() 一样randint()random_sample()函数名功能参数使用(int a,b,c,d)rand(int1,[int2,[int3,]])生成(0
原创
2019-06-04 21:36:56
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关于seed在编程中，随机数生成器通常使用伪随机数算法来生成随机数。这些算法使用一个称为“种子(seed)”的值作为输入，该值确定了随机数序列的起始点，从而影响了生成的随机数序列。因此，如果使用相同的种子值，随机数生成器将生成相同的随机数序列，这对于调试和可重复性非常重要。在Python中，常见的使用随机数生成器的方式是设置随机数生成器的种子值。例如，在使用NumPy的随机数生成器时，可以使用以下
原创
2023-04-10 11:52:44
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python学习之基础语法(其四)python随机数函数// 随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内，按指定基数递增的
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2023-10-16 21:41:11
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我们先来看这样一个问题， 已知rand5能等概率产生1, 2, 3, 4, 5， 现要用rand5来实现rand7（rand7的意思是要等概率产生1, 2, 3, 4, 5, 6, 7）, 该怎么搞呢？ 我看了一下网上资料， 很多都是凑出来一个结果， 没有什么过程思路， 我觉得虽然结果正确， 但总感觉所用的技巧性太强。 所以， 在文本中， 我也来凑凑热闹， 看看该如何下手，
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2017-09-04 20:10:22
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# Python Seed：随机数生成与可重复性
在编程过程中，随机数的生成是一个常见需求。在Python中，`random`模块提供了一系列功能来生成随机数。然而，随机数的不可预测性有时候会导致结果的不一致。为了解决这个问题，Python引入了“种子”（seed）这个概念。本文将详细介绍Python中的种子如何工作，并提供相关的代码示例。
## 什么是种子？
在计算机科学中，种子是指用于初
今天在看TensorFlow这本书的时候，他提到了seed这个函数，觉得以前见过，但对他还不是特别了解。不过确实，他在机器学习中比较常见，那么今天就来研究一下他吧！ （哈哈哈，日常搞笑来一波）下面进入正题。1.seed()方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他模块函数之前调用此函数。 2.语法:import random
random.seed([x])注意：seed()是不能直接访问的，需
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2023-05-27 22:36:19
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老实说，一般在使用Hive进行数据分析工作时，很少会遇到什么hive的BUG。但有时候我们自己写的UDF或者SerDe会遇到些诡异的问题，尤其是在升级hive的版本时，api变动或hive内部添加了新的执行优化机制可能使原来工作的UDF或SerDe不再正常工作。所以还是需要掌握些DEBUG手段，以备不时之需。 本文主要总结我在使用HQL执行Query类操作时用到的DEBUG方法，主要有这么几板斧
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2023-08-16 05:12:42
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文章目录Hive 函数32.5 窗口函数（开窗函数）2.6 Rank2.7 常用的 hive 函数 Hive 函数32.5 窗口函数（开窗函数）1）相关函数说明OVER()：指定分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化。CURRENT ROW：当前行n PRECEDING：往前n行数据n FOLLOWING：往后n行数据UNBOUNDED：无边界
UNBOUND
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2023-08-21 12:52:25
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上一篇 Mysql 系列 | order by 中介绍了全字段排序、rowid 排序以及借助索引优化排序。在更复杂的 SQL 中，order by 还会有其他排序方式。场景在英语学习 APP 首页，每次打开会随机显示三个英语单词。也就需要每次从表中随机查出三条数据。表数据越多，随机查询会变得很慢，影响首页打开的速度。有什么办法可以快速取到随机的三条数据呢！内存临时表select word from
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2023-07-11 16:14:21
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如何安装SeedLab环境
如何安装SEED的虚拟机实验环境？SEED Labs是一个帮助学习计算机安全的虚拟实验环境，包括软件安全，网络安全，Web安全还有移动端安全等。今天我刚刚成功安装了实验的虚拟机环境，官方网站上也有文档说明，这里记录一下过程以及遇到的小问题。首先你需要下载一个Virtual Box ，官网推荐是 Version 6.0.4，这里
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2024-01-09 22:47:58
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# Seed 机器学习：从基础到应用
## 引言
在现代数据驱动的世界，机器学习（Machine Learning）成为了解析复杂数据、自动识别模式和做出预测的关键技术。其中，自然语言处理、计算机视觉等领域的发展都离不开高效的机器学习算法。而“Seed”、“种子”在机器学习中，也指的是用于初始化随机数生成器的数值，直接影响着模型的训练和预测结果。本文将通过理论与代码示例，带你了解Seed在机器
# 科普文章：seed在Python中的应用
本文将介绍在Python中使用seed的概念和用法。seed是一个随机数生成器的重要概念，它用于生成可复现的随机序列。我们将首先介绍随机数生成器的基本原理，然后讨论为什么需要seed，并且提供一些使用seed的示例代码。
## 1. 随机数生成器的原理
计算机中的随机数并不是真正的随机数，而是由随机数生成器生成的伪随机数。随机数生成器是一个算法，
原创
2023-10-09 09:58:58
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# Android Random Seed 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何在 Android 中实现随机种子（Random Seed）的生成。下面，我将通过一个简单的教程，让你掌握整个过程。
## 1. 流程概述
首先，让我们通过一个表格来了解整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化随机数生成器 |
|
原创
2024-07-25 07:33:57
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