- 强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降
儒雅芝士
pythonnumpy机器学习
代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码(已更新至DQN、REINFORCE、A2C)_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例:#先初始化一个列表,未来要在这100个样本里面再sample出来np.random.seed(0)X=np.linspace(-10,10,1000)Y=2*X**2+3*X+5#用作真实值#定义二次函数,找到一组参数a、b、c使得
- k均值聚类python实现
小尤笔记
均值算法聚类python开发语言Python基础
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据分成K个簇。以下是一个简单的Python实现K均值聚类的代码讲解,包括数据准备、初始化、迭代更新簇心和分配簇标签等步骤。CSDN大礼包:《2025年最新全套学习资料包》免费分享代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成示例数据np.random.seed(
- 25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习cnn人工智能
importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng:"+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(
- 自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类
Luzem0319
scikit-learn支持向量机分类
生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集,包含两类数据点,分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
- 使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类
Luzem0319
人工智能机器学习
准备自定义数据集首先,需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集,其中每个样本有两个特征,并且属于两个类别之一。importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples,2)#生成标签数据(0或1)y=np.where(X[:
- 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning人工智能
在TensorFlow中实现逻辑回归、保存模型并加载模型进行预测的过程可以分为以下几个步骤:准备数据:创建或加载你的自定义数据集。构建逻辑回归模型。训练模型。保存模型。加载模型。使用加载的模型进行预测。importtensorflowastfimportnumpyasnp#1.准备数据#示例:生成一些随机数据np.random.seed(0)X_train=np.random.rand(100,3
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
辞落山
scikit-learn线性回归python
1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
- Python 数据分析— Pandas 基本操作(下)
fjwangxi
#python数据分析python数据分析pandas
文章目录学习内容:一、数据分箱二、自定义函数三、DataFrame其他常用函数学习内容:一、数据分箱将Series的每个值对应到区间。cut(x=分箱对象Series或1维数组,bins=分箱数或区间,right=是否包含右值,labels=标签)1.对1维数组进行分箱np.random.seed(666)s=np.random.randint(25,100,size=10)#s值:array([
- numpy.random.randint()函数生成随机坐标点
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础pythonrandomnumpy
numpy.random.randint()函数不仅可以生成一维随机数组,也可以生成多维度的随机数组,这里以生成二维随机数组坐标点举例。设定np.random.seed(40)来保持随机产生数组的可重复性#-*-coding:utf-8-*-"""author:15025time:2020/11/3016:39software:PyCharmDescription:numpy的randint与ra
- 飞桨和torch随机数对齐
skywalk8163
项目实践paddlepaddle人工智能
飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候,建议设置randomseed,对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(config.SEED)torch.cuda.manual_seed_all(config.SEED)np.random.seed(config.SEED)random.seed(config.SE
- 请用python写一个基于时间序列的山脊图(Ridgeline plot)可视化代码,
八位数花园
pythonmatplotlib数据分析开发语言机器学习
下面是一个使用Python和matplotlib库绘制基于时间序列的山脊图的代码示例:importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#生成一个随机的时间序列数据np.random.seed(0)num_points=100x=pd.date_range(start='2023-01-01',periods=num_points
- Standardscaler标准化
肖肖学代码
pythonnumpy机器学习
#coding=utf-8#统计训练集的mean和std信息fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdeftest_algorithm():#定义test_algorithm()函数,该函数用来比较使用Sklearn库中的标准化方法和使用numpy库中的标准化方法的差异。np.random.seed(123)#使用随机
- np.random.seed()函数
大鳄鱼小鳄鱼
seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随即数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。代码示例1:importnumpyasnpnum=0while(num<5):np.random.seed(10)print(np.random.random())num+=1运行结果:0.771320
- Python可视化学习-4条形图
Py小趴
PythonMatplotlib个性可视化python开发语言matplotlib学习笔记pycharm
4.1默认条形图4.1.1代码#导入相关库importnumpyasnp#导入numpy库importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib的绘图模块#准备相关数据name=['老大','老二','老三','老四','老五','老六']#创建一个包含六个类别的列表np.random.seed(100)#设置随机种子为100。这确保了每次运行代码时,随机数序列都是一样
- MA 移动平均模型
JNU freshman
机器学习MA机器学习
文章目录代码拟合预测可视化代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA#生成一个示例时间序列#随机数种子np.random.seed(42)time_index=pd.date_range(start='2022-01-01',perio
- 画图案例分享
我的心永远是冰冰哒
python开发语言
案例1fromscipy.miscimportderivativefromscipy.integrateimportquadimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromscipy.statsimportnormimportwarningsplt.style.use('ggplot')np.random.seed(37
- Python使用Matplotlib绘制带有数据点标记的线图,使用EventCollection标记每条曲线各自轴上的 x 和 y 数据点的位置
Pandas120
Python技巧pythonmatplotlib开发语言
使用matplotlib.pyplot绘制带有数据点标记的线图,同时使用EventCollection标记每条曲线各自轴上的x和y数据点的位置。。设置随机种子和创建随机数据:np.random.seed(19680801)xdata=np.random.random([2,10])设置随机种子以确保可重现性,并生成一个2x10的数组作为随机数据。将数据分成两部分并排序:xdata1=xdata[0
- 向量数据库:faiss的IndexPQ中PQ的图解+实现质心表的融合
FakeOccupational
数据分析数据库faiss
IndexPQ一个indexPQ的简单示例:importnumpyasnpimportfaiss#生成一些随机数据作为示例np.random.seed(42)data=np.random.random((10000,64)).astype('float32')#定义PQ索引的参数m,nbits=8,8#m:子空间的数量,nbits:每个子空间的比特数#创建IndexPQindex=faiss.In
- pytorch训练固定随机种子(亲测有效)
薛钦亮
python从入门到入土pytorch深度学习人工智能
defset_seed(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)#ifyouareusingmulti-GPU.
- pyopencl示例程序,单文件可运行
YoungHong1992
计算机视觉人工智能
importpyopenclasclimportnumpyasnpimporttime#设定随机数seed,用于生成随机数据,确保多次运行的结果一致性np.random.seed(1)#创建OpenCL上下文和命令队列ctx=cl.create_some_context()queue=cl.CommandQueue(ctx)#生成输入图像和滤波核image=np.random.rand(1920,
- Python子进程内numpy.random失效
武小胖儿
pythonnumpy工具代码
问题描述:子进程内调用np.random.randint(),生成的随机数相同问题分析:Randomseedisreplicationacrosschildprocesses·Issue#9650·numpy/numpy·GitHub向大佬致敬解决办法:在子进程调用的函数的首行添加np.random.seed()
- 5. 随机数(numpy.random)
aceCrasher
让程序变得真正地不确定很难,但也有办法让它至少看起来是不确定的。一种办法是使用算法来生成伪随机数。伪随机数并不是真正随机的,因为它们是通过一个确定性的算法生成的,但若只看输出的数字的话,几乎不可能看出来和随机数有什么区别。随机数种子(numpy.random.seed())#当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。np.random.seed(10)np.random.rand(5)随机整
- pytorch 模型复现
try-agaaain
pytorch人工智能python深度学习模型复现
一般来说,设置相同的随机种子,在相同参数条件下,能使pytorch模型复现出相同的结果。随机种子的设置代码如下:defget_random_seed(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_see
- 3 Sigma原则筛选离群值
数据科学知识库
Pythonpython数据分析可视化异常值筛选
1.导入相关库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats2.加载数据np.random.seed(12345)data=pd.Series(np.random.randn(10000)*100)3.正态性检验##########normaltest##################
- 关于随机数的设定和随机噪声
DJ.马
#评价指标参数和模型参数机器学习人工智能深度学习
以下是设立随机数和随机噪声的code:设定随机数的方法有很多,下面代码是通过numpy的API设定随机数,除了numpy,实际上scikit,tf,pytorch都有设定随机数的API的#Setarandomseedforreproducibility(01modifiy)加入随机数的代码最好是在第一行np.random.seed(200)#数据集拆分X,y=np.array(dataset['S
- 模型实验代码技巧
贪钱算法还我头发
#DeepLearningAIpytorch深度学习python
文章目录1.设置随机种子2.参数加载3.数据处理4.模型优化1.设置随机种子seed=1234os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(
- 【概率统计】通俗理解边际分布
拾一滴清水
概率统计python边际分布
边际分布:掷骰子的例子在概率论和统计学中,边际分布是描述两个或更多个随机变量的联合概率分布中的一个或一部分随机变量的概率分布。简单来说,假设有两个随机变量(比如掷两个骰子),边际分布就是其中一个变量的概率分布(比如一个骰子的结果)。模拟掷骰子过程可以用numpy库来模拟上述的掷骰子过程,并计算边际分布。如下:importnumpyasnp#模拟掷骰子过程np.random.seed(0)#设置随机
- 机器学习---SVM一些简单的例子(XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习支持向量机分类
1.XOR逻辑分类利用非线性支持向量机进行XOR逻辑的二元分类,并将决策函数在输入空间上的分布情况可视化展示出来。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))np.random.seed(0)X
- 独立成分分析matlab代码
boringhex.top
算法matlab
独立成分分析matlab代码在文章信号去噪之独立成分分析(ICA)中以python代码为例,有读者朋友问matlab代码,以下给出示例:python:importnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportFastICAimportmatplotlib.pyplotasplt#生成混合信号np.random.seed(0)time=np.linspace(0,5
- 解决GPU模型训练的随机性
Takoony
deeplearning
问题:重复使用GPU训练模型(所有条件完全一致),模型结果不一致?原则:1、训练数据与测试数据切割是一致的;2、保证加载的训练数据是确定的;3、确定randomseed,np.random.seed,graph-levelseed,operation-levelseed方案一:np.random.seed(1)fromtensorflowimportset_random_seedset_rando
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出