随机分组方法包括: 简单随机化(simple randomization) 区组随机化(block randomization) 分层随机化(stratified randomization) 分层区组随机化(stratified block randomization) 动态随机化(dynamic randomization) 一.简单随机化,又称完全随机化 对20例病人随机分成两个等比例组,使每组为10例 二.区组随机化 对24例病人按区组随机化方法分成两个等比例组,使每组为12例 三.分层

取随机数,举个例子: 获取动态随机key值16位(key的范围是由"abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789-_"中随机取出,不需去重),代码如下: %随机生成16位Key值 random() -> Str = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789-_", %%一次随机取多个,再分别取出对

在写项目的时候,可能会遇到这种情况,用到集中随机的颜色,或者头像等, 首先:把所需要的图片放进一个数组当中 imgsAry = @[@"t1.png",@"t2.png",@"t3.png",@"t4.png",@"t5.png",@"t6.png",@"t7.png",@"t8.png"]; 然后根据数组的count数生成一个随机数: NSInt

在爬虫爬取过程中,网站会根据我们的IP和UA去确认到底是浏览器操作还是爬虫在操作,所以,为了让爬虫不被网站禁止,随机切换Ip 和UA是很重要的,因为这个类在各个爬虫中经常要用到,所以可以自已维护一份随机切换IP和UA的代码, 可以在爬虫工程目录中加入tools这个目录,这个目录中存放着这个爬虫所用到的一些工具, 目录结构如下: get_ip.py 代码如下: import requests import pymysql class GetIp(object): """从数据库

之前在公司参与的一个与国外合作的项目中,有一景需要动态.随机地选取场景中的一些物体,同时显示指定材质,当时是用Houdini的节点+Hscript 解决的: 今天用简洁优雅的Python在Maya中写了一个类似的效果, 代码如下: import maya.cmds as mc import random def selTest(): mc.select(allDagObjects=1) sel = mc.ls(sl=True) selSize = len(sel) #print sel rand

User Datagram Protocol  UDP 是一个无连接的(connectionless)的传输层协议  UDP传输数据段,无须建立连接  UDP 在 RFC 768中描述  很多C/S应用(如: DNS),都使用UDP发送一个请求, 然后对方应答 UDP 数据段头  UDP 数据段包括8字节( 8-Byte)的头部和数据两个部分  其中的长度域表示的长度包括头部和数据总共的长度  校验和(checksum)是可选的,如果不计算校验和,则该域置为 0  UDP比IP好

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================

本文将基于深度学习的卷积神经网络(CNN)应用于基于RGB-D-T的多模态人脸识别问题. 此外,引入了基于CNN的识别模块与各种纹理特征(LBP,HOG,HAAR,HOGOM)的后期融合,在基准RGB-D-T数据库上展示了更好的识别性能. 本文得到的结果表明,经典的纹理特征和基于CNN的特征可以相互补充以达到识别的目的. 已经开发了几种用于面部识别的算法来处理这些挑战. 这些算法的例子包括但不限于主成分分析(PCA),线性判别分析(LDA),局部二元模式(LBP),定向梯度直方图(HOG) ,H

论文题目<Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview> 论文作者:Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang,Yushi Chen, Pedram Ghamisi,Jón Atli Benediktsson 论文发表年份:2019 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 一.高光谱简述 高光谱成像是一项重要的

REST服务模拟 REST服务模拟功能允许您创建一个REST服务模拟器-MockService . 好处 RESTMockServices可用于例如: Web服务的原型 ——几秒内从请求生成一个完整的静态模拟执行. 这允许您实现和测试客户端速度远远超过你需要等待的实际解决方案构建. 客户端测试/开发 ——创建模拟的实现所需的操作和设置许多替代响应(包括脚本.附件和自定义http头). 客户端可以被开发针对MockService和在没有获得真正的服务时测试. 响应可以随机或按选定的XPath表达式

SDRAM知识普及 在学习SDRAM之前,必须先了解"SDRAM"这个概念性的东西,并有感性的认识转变到一种理性的认识,所谓理性的认识就是实质性的东西…….不多说,相信你已经迫不急待了.那我们就开始了. 初识SDRAM SDRAM的全称是:Synchronous Dynamic Random Access Memory,同步动态随机存储器,同步是指 Memory工作需要同步时钟,内部的命令的发送与数据的传输都以它为基准:动态是指存储阵列需要不断的刷新来保证数据不丢失:随机是指数据不是线

一.ServletContext实现请求转发1.得到请求分发器:RequestDispatcherServletContext.getRequestDispatcher(String path):path转发的目标.path路径必须以"/"开头,"/"就代表当前应用.比如/day05 / 特点:原来用户请求的地址不变,响应由目标响应的. 二.读取配置文件的三种方式*.properties *.xml1.使用ServletContext.getRealPath(Str

<Android 开发权威指南(第二版)>是畅销书<Android开发权威指南>的升级版,内容更新超过80%,是一本全面介绍Android应用开发的专著,拥有45 章精彩内容供读者学习. <Android开发权威指南(第二版)>全面介绍了Android应用开发的各种技术,主要内容包括Android的四大应 用程序组件(Activity.Service.Content Provider和Broadcast Receiver).布局.菜单.控件.资源和本地化.可视化UI设计

day01XML上    1.XML的作用    2.XML的基本语法    3.DTD约束    4.DTD的基本语法(看懂DTD就ok)    5.XML的解析方式:原理    6.JAXP的DOM方式解析基本练习    7.JAXP的DOM方式解析案例day02XML下    1.JAXP进行DOM解析的案例做完    2.JAXP进行SAX解析的原理和实际应用    3.DOm4J简介和基本练习    4.Junit单元测试    5.Xpath    6.Dom4J改写原有的案例  

平常开发工作中,我经常取Github上搜索项目,Clone下来学习使用,在这个过程中,发现了好多比较好的Github地址,记录下来,分享出去. image 非常有用的GitHub链接(顺序不分先后): 1. https://github.com/jeasonlzy: OkHttpUtils-2.0.0 升级后改名 OkGo,全新完美支持RxJava,比Retrofit更简单易用. 完全仿微信的图片选择,并且提供了多种图片加载接口,选择图片后可以旋转,可以裁剪成矩形或圆形,可以配置各种其他的参数

想法1 服务端客户端个保存相同的一串字符串,客户端发送API请求时带着这段字符串来我服务端做校验,通过则返回相应数据,否则拒绝访问 弊端 黑客截取到请求信息,可直接会获取到该字符串,想服务端发送请求并能获取到数据,安全性太低 想法2 设置动态的随机验证码,那么字符串我们不变,利用时间的动态性,我们将固定的字符串加上当前请求时间,利用md5加密算法生成随机验证码,那么我们在发送数据的时候,除了要发生成的随机验证码外,还要将当前请求的时间也一并发给服务端,这样服务端才可以利用客户端发来的时间和实现存

二分图匹配.左偏树.替罪羊树 四边形不等式优化 http://txhwind.blog.163.com/blog/static/203524179201242021458422/ http://www.cnblogs.com/frog112111/archive/2013/05/19/3087648.html 矩阵 博弈 斜率优化.单调队列优化DP http://www.cnblogs.com/ka200812/archive/2012/08/03/2621345.html 扩展欧几里得(所有应

平时我们所看到的雪花(Falling Snow)飘飘的效果实际上也是一个动画,是由许多的动画对象共同完成的一个界面效果.对于不同大小的雪片可以通过缩放变换(ScaleTransform)功能特性确定,雪片飘落是存在于一个空间之中,通过不同的透明度值可使雪花看上去具有一定的空间视觉,雪花的飘落过程是由三角函数的原理实现的左右滑落效果,并可根据随机生成数字作为雪花飘落的速度. 雪花UserControl Code highlighting produced by Actipro CodeHighli

天天爱跑步 思路: 树上差分+分层动态线段树: (伏地膜,跪烂xxy) 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define maxn 300005 #define maxtot maxn*19 int n,m,deep[maxn],top[maxn],size[maxn]; ],V[maxn<<]; int watch[maxn],st[maxn],en[maxn],tot,Count,ans[maxn]; int l

CMDB API验证 为什么做API验证 API验证是防止数据在传输的过程中,保证数据不被篡改 如何设计的API验证 灵感来源于Torando中加密Cookie的源码,主要是生成加密的随机字符串. MD5(key+time)|time 就是把秘钥和客户端的当前时间通过MD5进行加密,同时把当前时间发送到API 然后自己在服务端设计了三关验证的设计: 时间, 算法规则,验证密文 已访问的记录 想API获取数据的时候,需要进行验证是否是合法的请求,为了达到这一目的,采用的基础方案是在装机的时候在服务

一:概述 如我们在Elements一章中看到的那样,Pads是element对外的接口.数据流从一个element的source pad到另一个element的sink pad.pads的功能(capabilities)决定了一个element所能处理的媒体类型. 一个pad的类型由2个特性决定:它的数据导向(direction)以及它的时效性(availability).正如我们先前提到 的,Gstreamer定义了2种pads的数据导向:source pad以及sink pad.pads的数