关于WeightedRandomSampler的用法csdn上有一些很棒的博客。本文参考博客Pytorch样本比例不均衡时采用WeightedRandomSampler进行采样的代码对WeightedRandomSampler做进一步的分析。 首先从对官网给出的注释做进一步解释：torch.utils.data.WeightedRandomSampler(weights, num_samples,
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2023-12-28 13:08:36
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# 在PyTorch中生成高斯分布随机数的完整指南
## 引言
高斯分布，又称正态分布，是统计学中非常重要的一种概率分布。它在许多领域，特别是机器学习和深度学习中都有广泛应用。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了方便的方法来生成高斯分布的随机数。
在本文中，我们将详细介绍如何使用PyTorch生成高斯分布随机数。我们将以步骤为基础，逐步解说每个环节，并附上代码，以及相关图标，帮助
PyTorch生成随机数的几种类型：torch.rand() 均匀分布torch.randint(low, high)torch.randint_like()to
原创
2022-03-28 16:26:25
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1)生成随机数import numpy as np #导入库
random3 = numpy.random.randn(10000) #随机生成10000个服从正态分布的随机数2)结果验证import seaborn as sns #使用seaborn 库画直方图验证结果
sns.set_palette("hls") #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间
sns.distplot(random3
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2023-07-01 01:39:21
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## MySQL生成正态分布随机数
### 引言
正态分布是统计学中最常见的分布之一，也被称为高斯分布。在许多统计分析和机器学习算法中都广泛使用正态分布。MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统，可以用于生成正态分布随机数。本文将介绍如何使用MySQL生成正态分布随机数，并提供相应的代码示例。
### 正态分布
正态分布是一个连续的概率分布，其形状呈钟形曲线。正态分布由两个参数完全描述：均
原创
2023-10-14 14:18:09
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随机数生成如果要做模拟，经常需要生成大量的随机数，虽然Python中有内置的随机数生成函数，但效率远逊于Nympy。Numpy中的随机数函数在random模块中，以下就是一些常用的随机数生成方法。1.seed：设定随机数生成器种子示例：np.random.seed(123) 2.rand：生成（0,1）区间上的均匀分布随机数语法：rand(d0, d1, …, dn)参数：d0,d1,…,dn指
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2023-12-06 16:38:31
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方式一常用函数numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) #产生均匀分布的随机数
numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) # 产生标准正态分布随机数
numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=None) # 生成在[low, high)范围内，形状为size的随机整数
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2023-07-14 10:24:12
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一.在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的数，比如说乘以100，他就是个100以内的随机，这个在j2me中没有。二.在java.util这个包里面提供了一个Random的类，我们可以新建一个Random的对象来产生随机数，他可以产生随机整数、随机float、随机double，随机long，这个也
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2024-08-06 11:25:45
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随机数字// 生成6位随机数字
Logger.e((int) ((Math.random() * 9 + 1) * 100000) + "");
// 生成5位随机数字
Logger.e((int) ((Math.random() * 9 + 1) * 10000) + "");
// 生成
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2023-06-19 09:18:09
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一、随机数模块(random)生成服从特定统计规律的随机数序列。（1）二项分布（binomial）二项分布就是重复n次独立事件的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。# 产生size个随机数，每个随机数来自n次尝试中的成功次数，其中每次尝试成功的概率为p。
np.random.binomial(n,
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2023-12-02 22:53:16
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Java 高斯分布随机数用Random类中的nextGaussian()方法，可以产生标准正态分布的随机数，其中均值为0，方差为1.而对于\[N(a,\sigma^2)\]即均值为a,标准差为\(\sigma\)的正态分布而言， 使用：\(\sigma\)*random.nextGaussian()+a; 即可. 再具体使用时，注意自己算的是标准差还是方差。Random r = new Rando
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2023-07-08 14:15:04
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numpy中的random模块包含了很多方法可以用来产生随机数，这篇文章将对random中的一些常用方法做一个总结。1、numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)作用：产生一个给定形状的数组(其实应该是ndarray对象或者是一个单值)，数组中的值服从[0, 1)之间的均匀分布。参数：d0, d, ..., dn : int，可选。如果没有参数则返回一个float型的随机
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2024-05-30 20:39:14
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Numpy模块的随机数主要是用来生成数据的，因为我们在开始学做数据分析的时候可能找不到一定的数据来练习，所以可以利用Numpy来生成一定的数据辅助我们做数据分析，换个角度来讲呢，就是说这一部分很重要啦！！！ Numpy模块生成随机数主要使用random部分，我们来具体看一下：（1）正太分布样本值normal normal这个单词一看就很标准，所以使用random.normal()呢可以生成标准正太
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2023-10-19 15:30:23
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from fitter import Fitter
import warnings
#解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
p
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2024-08-08 23:40:31
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主要涉及python的random()内置模块和numpy的np.random()函数，在平时学习过程中很容易弄混淆，为了便于记忆，我便将常用创建随机数组的方法进行归纳，分享的内容主要是我自己在学习python过程中的一些笔记，供大家参考。导入模块 import numpy as np
import random 第一：random() 创建随机数 random.random
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2023-08-21 01:58:41
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随机正态分布本文采用Python库numpy生成随机正态分布。其中均值和方差均使用伪随机生成方式。代码如下import numpy as np
#使用np.eye(2)生成单位矩阵,然后乘以一个随机生成得均匀分布值组成单位矩阵得值
x0 = np.random.multivariate_normal(np.random.uniform(-50,50,2), np.eye(2)*np.random.
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2023-07-06 22:48:40
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C语言程序产生正态分布随机数 目录C语言程序产生正态分布随机数**中心极限定理（大数定理）****Hasiting有理逼近法：****反函数产生给定分布的随机数法：****Box-Muller法得到服从正态分布的随机数：****matlab 验证生成随机数文档数据正确性****c 语言验证生成随机数文档数据正确性****c语言根据给出区间宽度对随机数画直方图****总结：** （1）给出正态分布随
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2023-12-27 12:05:19
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真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以，只要计算方法一定，随
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2024-05-15 03:55:28
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概述postgresql查询规划过程中，查询请求的不同执行方案是通过建立不同的路径来表达的，在生成许多符合条件的路径之后，要从中选择出代价最小的路径(基于成本运算)，把它转化为一个计划，传递给执行器执行，规划器的核心工作就是生成多条路径，然后从中找出最优的那一条。而这也就是今天要讲的内容，PG数据库执行计划。1、查看执行计划Explain 子句可以展示和分析执行计划。其语法如下：EXPLAIN N
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2023-12-14 21:56:35
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最近写一个遗传算法的程序，需要用到随机数，很容易想到了C库里面的srand()和rand()，本来以为很简单的东西还是用出了问题。找了些资料，最后才搞定，看似简单的东西并不一定简单。
简单总结一下吧：
1.RAND_MAX
这个是stdlib.h里面定义的一个宏，定义如下：
/*
* RA
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2023-08-29 20:10:45
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