choices random sample
[ARC165E] Random Isolation 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 略有些套路的概率题，不过中间的把操作序列看成排列的操作还是很妙的 首先套路的考虑期望的线性性，有两个方式：把贡献放在点上或点集上，这里采用后面的方式做 对于每一个树上的集合 \(S\)，假设大小为 \(n\)，相邻的点为 \(m\) 考虑这个集合独立的限制为：相邻的 ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Python的随即模块random
1、随机小数 import random # 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.6102580330717722 #大于10小于88的小数 res1 = random.uniform(10,88) print(res1) # 75.8 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）
实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
C++随机数random库 介绍及应用
一、摘要 随机数可以应用在很多场景下如游戏抽卡、抽奖、场景生成、洗牌，歌曲app中的随机播放，社交app中的匹配等以及随机化算法。 以下是针对C中随机函数rand、C++random库使用的总结，以及一些随机应用例子 二、C/C++ 中的rand 函数 使用时需要引入头文件<stdlib.h> 该函 ......
java基础学习：random随机数，random案例
1.Random使用步骤： package com.itheima.Random; import java.util.Random; public class Random1 { public static void main(String[] args) { Random random=new R ......
[ABC277G] Random Walk to Millionaire 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 首先 \(O(n^3)\) 的 \(dp\) 是显然的，令 \(f_{i,j,k}\) 为第 \(i\) 步在 \(j\)，当前等级为 \(k\) 的 \([i,n]\) 步获得钱数的期望，转移枚举出边即可 一个很妙的优化是：贡献都是 \(k^2\) 的形式，所以我 ......
神经网络入门篇：详解随机初始化（Random+Initialization）
当训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 来看看这是为什么。 有两个输入特征，\(n^{[0]} = 2\)，2个隐藏层单元\(n^{[1]}\)就等于2。 因此与一个隐 ......
speculative-sampling笔记
title: speculative-sampling笔记 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/09/d5ca60e13944b8fb7e33e289bdc411d3.png index_img: https://cdn.studyi ......
【4.0】常用模块之random模块
【一】导入模块 import random 【二】随机小数 【1】默认区间的小数(random) 大于0且小于1之间的小数 import random # 默认是 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.24512653841495302 ......
使用NVIDIA HPC SDK构建cuda-samples
NVIDIA HPC SDK虽然附带了CUDA、cuBLAS等库，但安装路径与CUDA Toolkit有差异。cuda-samples有些示例用到了cuBLAS等数学库，按照文档直接make会找不到库文件。 翻找示例的Makefile想找全局的设置，发现有行ALL_CCFLAGS += $(EXTR ......
OpenSSL - Generate random string
zzh@ZZHPC:~$ openssl rand -hex 64 273fabd76b8dd62621325e4b04af332dd739702ae553ffc034a4af205faedbfee21202d3808e3640770b682c151aaa8308871533572d60947724 ......
随机森林（Random Forest）
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，通过构建多个决策树，并结合它们的预测结果来提高整体模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的详细解释： 随机森林的构建过程： Bootstrap抽样： 对于给定的包含N个样本的原始数据集，进行有放回的随机抽样，构造一个新的样本集，大小也为N。 ......
Python_Mooc_Stu_23_11_13_String_Random
目录 一、序列 （一）序列的索引 1.索引编号 2.序列元素索引访问 3.注意事项 （二）序列的切片 1.切片格式 2.切片使用 3.参数缺省 二、序列的运算和常用处理函数 （一）序列运算 1.序列相加 2.序列相乘 3.序列对象比较 4.成员资格检查 （二）常用处理函数 1.len() 2.min ......
Tenzing and Random Operations CF1842G 题解
设 \(m\) 次选的位置分别为 \(b_{1\sim m}\)。 于是答案为 \(\mathbb E(\prod\limits_{i = 1}^{n}(a_i + \sum\limits_{j = 1}^{m}[b_j \le i]\cdot v)) = \frac{S}{n^m}\)。 首先考虑 ......
31.random.choice()函数
生成电脑的随机选择：使用 random.choice 函数从一组选项中随机选择电脑的出拳选项，将选择存储在另一个变量中print('猜拳游戏开始：')player = input('请出拳（石头/剪刀/布）：\n')computer = random.choice(['石头', '剪刀', '布'] ......
使用xcopy实现choice.exe获得按键输入，支持组合键
先看代码： @echo off :get_key set "key=" for /f "delims=" %%a in ('xcopy /w "%~f0" "%~f0" 2^>nul') do if not defined key set "key=%%a" set "key=%key:~-1%" ......
六、Java常用类：Arrays,包装类,Random,System,Date,SimpleDateFormat
一、Arrays类 概述：java提供给我们专门对数组做操作的工具类，该类包含用于操作数组的各种方法（如排序和搜索） 成员方法： public static String toString(int[] a) int数组转字符串 public static void sort(int[] a) 默认是 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
[ARC104E] Random LIS 题解
题意 给定一个长度为 \(N\) 的序列 \(A\)，按照下列方式生成一个长度为 \(N\) 的序列 \(X\)： \(\forall i\in[1,n]\)，\(X_i\) 在 \([1,A_i]\) 中的整数中均匀随机生成。 求其最长上升子序列长度的期望，对 \(10^9+7\) 取模。 \(1 ......
prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future
目录prometheus Error on ingesting samples that are too old or a re too far into the future磁盘问题时间问题版本问题历史prometheus旧数据 prometheus Error on ingesting samp ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
AtCoder Beginner Contest 216 H Random Robots
洛谷传送门 AtCoder 传送门 下文令 \(n\) 为原题中的 \(K\)，\(m\) 为原题中的 \(N\)。 首先概率转方案数，最后除 \(2^{nm}\) 即可。 考虑一个指数级暴力：枚举每个 bot 的终点 \(y_i\)（因为存在不能相交的限制，需要满足 \(y_1 < y_2 < \ ......
C++11 生成随机数：std::random_device、std::mt199937和std::uniform_int_distribution
1、std::random_device 用于生成随机数，定义在头文件中。 #include<iostream> #include<random> void fun() { std::random_device rd; std::cout<<"random:" << rd()<<std::endl; ......
Paper Reading: Sample and feature selecting based ensemble learning for imbalanced problems
为了克服现有集成方法的缺点，本文提出一种新的混合集成策略——样本和特征选择混合集成学习 SFSHEL。SFSHEL 考虑基于聚类的分层对大多数样本进行欠采样，并采用滑动窗口机制同时生成多样性的特征子集。然后将经过验证训练的权重分配给不同的基学习器，最后 SFSHEL 通过加权投票进行预测。SFSHE... ......
Metropolis Algorithms for Representative Subgraph Sampling
目录概主要内容Metropolis graph sampling H\¨{u}bler C. and Kriegel H., Borgwardt K. and Ghahramani Z. Metropolis algorithms for representative subgraph sampli ......
Sampling from Large Graphs
目录概主要内容 Leskovec J. and Faloutsos C. Sampling from large graphs. KDD, 2006. 概 讨论了不同稀疏化方法对于 large-graph 的`结构' 的保持. 主要内容 作者本文的目的是希望比较不同的'稀疏化'方法: 利用一些方法从 ......