5、使用lambda函数5.1、Python支持一种有趣的语法，它允许你快速订阅单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以在任何需要函数的地方。5.2、真实世界的lambda函数：processFunc = collapse and (lambda s: " ".join(s.split())) or (lambda s: s)这句话的意思是：processFunc 现
拉丁超立方体抽样Latin hypercube sampling &
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2023-10-18 19:10:51
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# 拉丁方抽样在 Python 中的实现
拉丁方抽样是一种重要的实验设计方法，特别在统计学和计算机科学中具有广泛的应用。通过拉丁方抽样，我们可以确保用于实验的样本具有均匀性和独特性，避免重复。本文将指导你一步步在 Python 中实现拉丁方抽样。
## 流程概述
实现拉丁方抽样的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --
例29 拉丁方阵问题描述构造 NXN 阶的拉丁方阵，使方阵中的每一行和每一列中数字1到N只出现一次。如N=4时：1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3输入格式一个正整数n(2<=n<=9)。输出格式生成的n*n阶方阵。输入样例4输出样例1 2 3 42 3 4 13 4 1 24 1 2 3(1)编程思路。观察给出的例子，可以发现：若将每一行中第一列的数字
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2023-10-19 21:15:40
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用正交实验法设计测试用例 软件测试 正交实验法的由来 一、正交表的由来 拉丁方名称的由来 古希腊是一个多民族的国家，国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表，每列也要有一个民族的代表。 数学家在设计方阵时，以每一个拉丁字母表示一个民族，所以设计的方阵称为拉丁方。 什么是n阶拉丁方? 用n个
零、简介 0、包含多个实验的设计，为了避免用户经验影响，采用拉丁方实验设计 拉丁方是一种为减少实验顺序对实验的影响，而采取的一种平衡实验顺序的技术。采用的是一种拉丁方格做辅助，拉丁方格就是由需要排序的几个变量构成的正方形矩阵。其具体的应用过程是这样的： 当处理数是偶数时，其顺序是这样确定的，横排：1，2，n，3，n-1，4，n-2……（n代表要排序的量的个数），随后
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2024-01-22 08:15:22
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具体的说拉
原创
2021-08-18 11:47:14
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“数独”是当下炙手可热的智力游戏。一般认为它的起源是“拉丁方块”，是大数学家欧拉于1783年发明的。 如图[1.jpg]所示：6x6的小格被分为6个部分（图中用不同的颜色区分）,每个部分含有6个小格（以下也称为分组）。 开始的时候，某些小格中已经填写了字母（ABCDEF之一）。需要在所有剩
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2023-07-27 18:35:51
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一、什么是拉丁超立方抽样 拉丁超立方采样是一种分层的蒙特卡洛采样方法，适用于多维空间均匀采样，适合于样本数较少的情况下使用。[1] 采样思想为：假设系统有m个因素，每个因素有n个水平。首先每个因素的设计空间将会被分为n个子空间，在每一个子空间内随机选一个值，这样对于每一个设计空间都会产生一个对应的样本数为n的采样矩阵。采样过程须遵守两个原则：一是每一个子设计空间内的样本点必须被随机选
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2023-10-15 10:59:07
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# Python 对 n 列数拉丁超方采样的科普
## 什么是拉丁超方采样？
拉丁超方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种有效的随机采样方法，特别用于多变量的计算、大规模模拟及不确定性分析。它的主要特点是通过将每个变量的取值范围划分成均匀的小区间，并从每个区间中随机抽取一个点，使得样本的分布能够更好地覆盖整个样本空间。
## 拉丁超方采样的特点
1. *
# 33拉丁方实验 数据分析
## 引言
在实验设计中，我们经常需要确定不同因素对实验结果的影响程度。33拉丁方实验是一种常用的实验设计方法，它可以帮助我们在有限的资源下，系统地研究多个因素对实验结果的影响。本文将介绍33拉丁方实验的基本原理，并通过数据分析来解释其应用。
## 33拉丁方实验的原理
33拉丁方实验是一种设计矩阵，可以用于研究3个因素对实验结果的影响。它适用于因素水平相等的实验
原创
2023-09-19 22:36:53
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# 使用Python实现拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）
拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种统计方法，用于从多维分布中高效地获取样本。相较于传统的随机采样，LHS可以确保每个维度的样本在其范围内均匀分布。本文将指导你如何使用Python实现LHS，包括必要的步骤、所需的代码、以及过程中的关键概念。
## 整体流程
文章目录基础C++深度学习GeluRdropAdamW#triplet loss过拟合和欠拟合模型Transformer 最后更新，2022.10.28基础Hyperopt是一个强大的python库，用于超参数优化 python包tqdm可视化进度python包gensim是NLP工具，包括很多常见模型比如LDA、TFIDF等目标检测包商汤的mmdectetion用lightgbm快速做机器学习
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2024-08-13 11:58:54
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# Python 拉丁超立方实现指南
拉丁超立方 (Latin Hypercube Sampling, LHS) 是一种统计方法，广泛应用于不确定性分析和模型验证。本文将指导你如何使用 Python 实现拉丁超立方采样。我们将详细解析实现的每一个步骤，并提供相关代码示例。整个过程可分为五个主要步骤，如下所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备必要的
1.性能 Py3.0运行 pystone benchmark的速度比Py2.5慢30%。Guido认为Py3.0有极大的优化空间，在字符串和整形操作上可 以取得很好的优化结果。 Py3.1性能比Py2.5慢15%，还有很大的提升空间。 2.编码 Py3.X源码文件默认使用utf-8编码，这就使得以下代码是合法的： &nbs
3D打印作为一种常见的增材制造法，以其无与伦比的自由度，绕过了传统复杂和昂贵的成型加工路线，创造出复杂的几何形状。迅速发展的“无模制造”工艺可以从微观尺度控制宏观结构，进而发现材料的多种未知功能。近日，美国凯斯西储大学高分子科学与工程系的RigobertoC. Advincula教授课题组提出了一种新颖的多功能3D打印方案，采用特殊配方的聚二甲基硅氧烷(PDMS)油墨，结合盐浸方法(即添加盐可以作
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2023-11-23 18:40:27
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文章目录一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)2、改进哈里斯鹰优化算法(MSHHO)2.1 拉丁超立方抽样2.2 融合莱维飞行的自适应阿基米德螺旋机制2.2.1 融合莱维飞行的阿基米德螺旋公式2.2.2 自适应权重因子2.3 柯西反向学习混合变异策略2.4 改进算法实现流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、哈里斯鹰优化算法(HHO)请参考这里。2、改进哈里斯鹰优化算法(MS
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2024-01-11 08:56:00
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看了《LDA数学八卦》和July的博客，里面涉及到好多公式推导。。。感觉好复杂，于是记录一些重点简洁的东西，忽略大批量铺垫，直接回答LDA和PLSA是区别： 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型（频率派）： 按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，确定主题下的词分布从词分布中按照概率选择一个词”
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2024-05-03 21:54:42
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hongzimao/deeprm：Resource Management with Deep Reinforcement Learning (HotNets '16) 虽然不是无线网络的资源分配，但是隐约感觉应该是一个mantecon/Self-organised-Admission-Control-for-Multi-tenant-5G-Networks：In this work, a self
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2023-09-17 16:19:07
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由于普通的拉丁超立方采样，样本点序列是一个随机的排列，就会出现如下分布状况，虽然采样点满足了空间投影均匀的特性，但它的空间填充效果并不好。 根据参考文献的那篇论文提出的最大最小方法优化普通拉丁超立方采样。论文中阐述了最大最小的方法是，对于每一个样本点，它与之前几个样本点的距离最小值为该样本点的特征距离，而优化的目的是为了使这个特征距离最大，让样本点之间更加离散充满整个空间而不是聚集在一起
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2023-10-05 19:50:32
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