首先说明一下 random函数是random模块中的一个函数 首先要导入random模块 import random random函数的功能 #生成某一范围(0-1)内的随机小数print(random.random()) #生成某一范围(0-1)内的随机小数print(random.random()) randint也是random中的一个 #生成指定范围内的随机整数 print(random.randint(1,10)) 我们就是要用random实现任意范围的随机整数(randint功能)

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载 几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言 我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了

概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x). 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结,希望对大家能有用] 给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m.求近似曲线y= φ(x).并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小.近似曲线在点pi处的偏差δi= φ(xi)-y,i=1,2,...,m. 常见的曲线拟合方法: 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小       3.使偏差平方

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(

Softmax回归用于处理多分类问题,是Logistic回归的一种推广.这两种回归都是用回归的思想处理分类问题.这样做的一个优点就是输出的判断为概率值,便于直观理解和决策.下面我们介绍它的原理和实现. 1.原理 a.问题 考虑\(K\)类问题,假设已知训练样本集\(D\)的\(n\)个样本\(\{(x_{i},t_{i})| i=1,...,n\}\) ,其中,\(x_i \in R^d\) 为特征向量,\(t_{i} \) 为样本类别标签,和一般而分类问题不同,Softmax回归采用了标签向量

一.Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续的词袋模型)和Skip-gram两种.Word2Vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.因此,Word2Vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.经过训练,部分单词向量的加法组

随机数既是一个实用工具,也是一个数学问题,它高度复杂,这与它在现实世界中的重要性是相匹配的.在此我们只讨论随机数哦最基本的内容,这些内容可用于简单的测试和仿真.在<random>中,标准库提供了复杂的方法来产生适应不同数学分布的随机数.这一随机数标准库基于下面两个基础概念: 发生器(engine,随机数发生器):发生器是一个可以产生均匀分布整形值序列的函数对象. 分布(distribution):分布是一个函数对象,给定一个发生器产生的序列作为输入,分布可以按照相应数学公式产生一个值的序列.

MongoDB 分片的原理.搭建.应用   一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差

0×01 前言 前几天我已经分别发了三篇关于DDOS攻击相关的文章,我也是第一次在freebuf上发表这种文章,没想到有那么多人点击我真的很开心,前几天我为大家介绍的DDOS攻击的方法和原理都是已经出现过大规模攻击行为的,或者说是已经实践过的,今天我要讲的是还没有发生过大规模攻击行为的新方法–websocket和临时透镜,这两种方法其实以前早就有人介绍过了,但是我做的研究比以前发表过的那些可能更具体些,我也想把我的试验过程和一些心得分享给大家,大家一起交流一下将新技术实现的新方法. 0×02 w

1. 验证码的处理 对于Web应用来说,大部分的系统在用户登录时都要求用户输入验证码.验证码的类型很多,有字母数字的.有汉字的,甚至还需要用户输入一道算术题的答案的.对于系统来说,使用验证码可以有效地防止采用机器猜测方法对口令的刺探,在一定程度上增加了安全性. 但对于测试人员来说,不管是进行性能测试还是自动化测试,都是一个比较棘手的问题.在WebDriver中并没有提供相应的方法来处理验证码,这里我就根据自己的经验来谈谈处理验证码的几种常见方法. 1.1 去掉验证码 这里最简单的方法,对于开发人

一.概念: 分片(sharding)是指将数据库拆分,将其分散在不同的机器上的过程.将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的服务器就可以存储更多的数据和处理更大的负载.基本思想就是将集合切成小块,这些块分散到若干片里,每个片只负责总数据的一部分,最后通过一个均衡器来对各个分片进行均衡(数据迁移).通过一个名为mongos的路由进程进行操作,mongos知道数据和片的对应关系(通过配置服务器).大部分使用场景都是解决磁盘空间的问题,对于写入有可能会变差(+++里面的说明+++),查询则尽量避免跨

几张GIF理解K-均值聚类原理 k均值聚类数学推导与python实现 前文说了k均值聚类,他是基于中心的聚类方法,通过迭代将样本分到k个类中,使每个样本与其所属类的中心或均值最近. 今天我们看一下无监督学习之聚类方法的另一种算法,层次聚类: 层次聚类前提假设类别直接存在层次关系,通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树.在聚类树中,不同类别的原始数据点是树的最低层,树的顶层是一个聚类的根节点.创建聚类树有聚合聚类(自下而上合并)和分裂聚类(自上而下分裂)两种方法,分裂聚类一般

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟

本文介绍了布隆过滤器的概念及变体,这种描述非常适合代码模拟实现.重点在于标准布隆过滤器和计算布隆过滤器,其他的大都在此基础上优化.文末附上了标准布隆过滤器和计算布隆过滤器的代码实现(Java版和Python版) 本文内容皆来自 <Foundations of Computers Systems Research>一书,自己翻译的,转载请注明出处,不准确的部分请告知,欢迎讨论. 布隆过滤器是什么? 布隆过滤器是一个高效的数据结构,用于集合成员查询,具有非常低的空间复杂度.     标准布隆过滤器

GIL 全局解释器锁,这个锁是个粗粒度的锁,解释器层面上的锁,为了保证线程安全,同一时刻只允许一个线程执行,但这个锁并不能保存线程安全,因为GIL会释放掉的并且切换到另外一个线程上,不会完全占用,依据分配策略(时间片.执行字节码行数.IO操作).GIL只能保证同一时刻同一CPU上只有一个线程执行,但不能保证线程切换的时候能把一行代码翻译成的bytecode执行完,这就会出现问题,所以说只是一定程度上的保证线程安全.GIL 使得同一个时刻只有一个线程在一个CPU上执行字节码,无法将多个线程映射到多

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架

pagerank是将众多网页看成一个有向图,每个页面就是有向图中的节点.计算每个节点的出度和入度.如果一个网站被大量其他的网页引用,那么他就会有更高的pr分数. 原理 对于所有与节点i相连的节点,用他们的pr值除以他们的出度(一个节点可以给多个节点投票,但是投票的权重会被平摊) 计算转移矩阵.第一列表示A的所有出度 (A->A, A->B, A->C, A->D) ,第一行表示A的所有入度 (A->A, B->A, C->A, D->A) . \[M=\le

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修