np.random.norma函数源码

2024-10-17

TensorFlow随机值：tf.random_normal函数

tf.random_normal 函数 random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量从正态分布中输出随机值. 参数: shape:一维整数张量或 Python 数组.输出张量的形状. mean:dtype 类型的0-D张量或 Python 值.正

Vue中之nextTick函数源码分析

Vue中之nextTick函数源码分析 1. 什么是Vue.nextTick()?官方文档解释如下:在下次DOM更新循环结束之后执行的延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的DOM. 2. 为什么要使用nextTick? <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>演示Vue</title> <script src="https://tugenhua0707.github.io/vue/

PHP 源码 — intval 函数源码分析

PHP 源码 - intval 函数源码分析文章来源: https://github.com/suhanyujie/learn-computer/ 作者:suhanyujie 基于PHP 7.3.3 PHP 中的 intval intval 函数的签名从官方文档可见: intval ( mixed $var [, int $base = 10 ] ) : int 它的作用是将变量转换为整数值.其第二个参数 $base 用的不是很多.它代表转化所使用的进制.默认是 10 进制可以通过如下简单示

PHP 源码 —— is_array 函数源码分析

is_array 函数源码分析本文首发于 https://github.com/suhanyujie/learn-computer/blob/master/src/function/array/is_array.md 基于PHP 7.3.3 php 中的 is_array php 中的 is_array,它的签名是 is_array ( mixed $var ) : bool 实现的源码在 \ext\standard\type.c 中可以找到 PHP_FUNCTION(is_array) 所

mongodb操作：利用javaScript封装db.collection.find()后可调用函数源码解读

{ "_mongo" : connection to YOURIP:27017{ SSL: { sslSupport: false, sslPEMKeyFile: "" } }{ SSH: { host: "", port: 22, user: "", password: "", publicKey: { publicKey: "", privateKey: "",

[转]delphi 有授权许可的字符串拷贝函数源码

一段看上去“貌不惊人”的Delphi插入汇编代码,却需要授权许可,但是与经典的同类型函数比较,确实“身手不凡”. 研究代码的目的在于借鉴,本文通过分析,并用C++重写代码进行比较,再次证明这段代码效率较高的主要原因在于思路(或者算法),与语言本身效率关系不大. 今天打开Delphi2007的SysUtils.pas文件查看一个函数代码,偶尔看到字符串拷贝函数StrCopy中的插入汇编代码,感觉与记忆中Delphi7的同名函数中的代码大不相同,我的汇编水平虽不算精通,但自认还过得去,但粗粗看了一下

python 内置函数源码查看

如果是用python 实现的模块可以直接在IDE里面追踪到源码也可以使用help内置函数,例如: help(os) 如果是c 语言实现的模块,则不能直接在IDE里面查看,如果直接在IDE里面查看,会发现没有实现,其实那是IDE自己生成的比如 builtins.py ,可以看到它的路径是pycharm下的一个文件要查看此类模块的实现,可以去Cpython 源码中查看: https://github.com/python/cpython

Go语言fmt库的print函数源码解析

// Copyright 2009 The Go Authors. All rights reserved. // Use of this source code is governed by a BSD-style // license that can be found in the LICENSE file. package fmt import ( "errors" "io" "os" "reflect" "

巡风视图函数源码学习--view.py

记录一下巡风扫描器view.py这个脚本里的视图函数的学习,直接在代码里面做的注释,里面有一些print 代码是为了把数据打印出来小白我自己加的,勿怪勿怪.可能存在一些理解错误和不到位的地方,希望大佬多多指正.. 0x01:跳转到登陆页面第二遍看这个脚本的源码时,想到一个问题,如果你在浏览器地址栏里输入http://127.0.0.1/login可以跳转到登陆页面,如果只输入127.0.0.1,这时候并没有运行Login这个视图函数,却也能直接跳转到登陆页面,这是为什么呢?原来,在Main视图

【C++】【源码解读】std::is_same函数源码解读

std::is_same使用很简单重点在于对源码的解读参考下面一句静态断言: static_assert(!std::is_same<bool, T>::value, "vector<bool> is abandoned in mystl"); 静态断言优点:可以自定义断言失败之后的输出便于debug找问题其中我们用到了std::is_same 点进is_same进行源码分析: template<typename, typename> str

序列化器中钩子函数源码分析、many关键字源码分析

局部钩子和全局钩子源码分析(2星) # 入口是 ser.is_valid(),是BaseSerializer的方法 # 最核心的代码 self._validated_data = self.run_validation(self.initial_data) # 切记不要按住ctrl点 # run_v

Spark GraphX的函数源码分析及应用实例

1. outerJoinVertices函数首先给出源代码 override def outerJoinVertices[U: ClassTag, VD2: ClassTag] (other: RDD[(VertexId, U)]) //带插入的顶点信息 (updateF: (VertexId, VD, Option[U]) => VD2) //更新函数 (implicit eq: VD =:= VD2 = null): Graph[VD2, ED] = { // The implicit p

lodash框架中的chunk与drop函数源码逐行分析

lodash是一个工具库,跟underscore差不多 chunk函数的作用: 把一维数组,按照固定的长度分段成二维数组如: chunk( [ 10, 20, 30, 40 ], 2 ) 结果: [[10, 20], [ 30, 40 ]] 解释:把数组[ 10, 20, 30, 40] 按每2个元素分成一段, 一共分成2段 chunk( [ 10, 20, 30, 40 ], 3 ) 结果: [[10, 20, 30], [40]] 解释:把数组[10, 20, 30, 4

ncl 函数源码 gc_inout

转自气象家园论坛经过不懈努力,终于找到了gc_inout函数的源代码,原来在这个文件里面!一颗赛艇位置:/ncl_ncarg-6.5.0-src/ni/src/lib/nfpfort/sg_tools.f 其中用到两个函数:gcinout和icapdp

select函数源码阅读

fd_set结构体 #undef __NFDBITS /* It's easier to assume 8-bit bytes than to get CHAR_BIT. */ #define __NFDBITS (8 * (int) sizeof (__fd_mask)) #define __FD_ELT(d) ((d) / __NFDBITS) #define __FD_MASK(d) ((__fd_mask) (1UL << ((d) % __NFDBITS))) /* fd_set f

jquery技术揭秘静态工具函数源码重构

1.调用页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script src="js/jquery-1.1.0.js"></script> <script>

np.random.seed()

124.np.random.seed()的作用陈容喜关注 2018.01.11 21:36 字数 3 阅读 4460评论 0喜欢 6 今天看到一段代码时遇到了np.random.seed(),搞不清楚的seed()作用是什么,特地查了一下资料,原来每次运行代码时设置相同的seed,则每次生成的随机数也相同,如果不设置seed,则每次生成的随机数都会不一样.例如: seed作用.png 源码: # coding: utf-8 # # np.random.seed()的作用 # ### 当我

np.random.random()函数参数用法以及numpy.random系列函数大全

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html 1.np.random.random()函数参数 np.random.random((, )) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[,)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.

np.random.choices的使用

在看莫烦python的RL源码时,他的DDPG记忆库Memory的实现是这样写的: class Memory(object): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.data = np.zeros((capacity, dims)) self.pointer = 0 def store_transition(self, s, a, r, s_): transition = np.hstack((s, a

怎么理解np.random.seed()?

在使用numpy时,难免会用到随机数生成器.我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂.很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同. 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同.这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数.那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: 1．以np.random.rand

对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作参数说明:input输入数据, filter特

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