隨機(jī)序列精品文章

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  Tensorflow Python API 翻譯（constant_op）

  ...的學(xué)習(xí)。原文鏈接 該章介紹有關(guān)常量張量，序列操作，隨機(jī)數(shù)張量的API 常量張量 Tensorflow提供了很多的操作，去幫助你構(gòu)建常量。 tf.zeros(shape, dtype = tf.float32, name = None) 解釋：這個(gè)函數(shù)返回一個(gè)全是零的張量，數(shù)據(jù)維度是 shape...

  godlong_X 2019-07-30 15:25 評論0 收藏0
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  Python模塊分析：第1節(jié)-random模塊

  ...Python模塊分析：第2節(jié)-hashlib加密模塊 random是Python產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的模塊，隨機(jī)種子默認(rèn)為系統(tǒng)時(shí)鐘。下面分析模塊中的方法： 1、random.randint(start,stop) 這是一個(gè)產(chǎn)生整數(shù)隨機(jī)數(shù)的函數(shù)，參數(shù)start代表最小值，參數(shù)stop代表最大值，...

  philadelphia 2019-07-30 18:33 評論0 收藏0
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  Python一階矩馬爾可夫過程形成任意DNA序列完成實(shí)例

  ...t;　　以下代碼運(yùn)行于Jupyter Notebook(Python 3.7)；代碼功能是隨機(jī)生成一定數(shù)量的DNA序列，統(tǒng)計(jì)序列長度并繪制分布圖。若希望顯示隨機(jī)生成的序列，將代碼#print(''.join(Seq))前的#刪除即可。&...

  89542767 2022-12-22 14:15 評論0 收藏0
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  區(qū)塊鏈之密碼學(xué)隨機(jī)數(shù)

  一、隨機(jī)數(shù)分類 1、真隨機(jī)數(shù)其定義為隨機(jī)樣本不可重現(xiàn)。實(shí)際上只要給定邊界條件，真隨機(jī)數(shù)實(shí)際上并不存在，可是如果產(chǎn)生一個(gè)真隨機(jī)數(shù)樣本的邊界條件十分復(fù)雜且難以捕捉，可以認(rèn)為用這個(gè)方法演算出來了真隨機(jī)數(shù)。例...

  MockingBird 2019-06-27 18:41 評論0 收藏0
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  流暢的python讀書筆記-第11章-接口：從協(xié)議到抽象基類

  ...來了 想象一下這個(gè)場景： 你要在網(wǎng)站或移動(dòng)應(yīng)用中顯示隨機(jī)廣告，但是在整個(gè)廣告清單輪轉(zhuǎn)一遍之前，不重復(fù)顯示廣告。 假設(shè)我們在構(gòu)建一個(gè)廣告管理框架，名為 ADAM。 它的職責(zé)之一是，支持用戶提供隨機(jī)挑選的無重復(fù)類。 ...

  Kyxy 2019-07-30 16:38 評論0 收藏0
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  什么是散列表（Hash Table）

  ...form Hash function），這就使關(guān)鍵字經(jīng)過散列函數(shù)得到一個(gè)隨機(jī)的地址，從而減少?zèng)_突。 2.構(gòu)造散列函數(shù)的方法 散列函數(shù)能使對一個(gè)數(shù)據(jù)序列的訪問過程更加迅速有效，通過散列函數(shù)，數(shù)據(jù)元素將被更快定位。 直接定址法：取...

  helloworldcoding 2019-08-16 17:41 評論0 收藏0
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  C語言每日一練——第61天：擲骰子游戲

  ... ——百度百科 擲骰子時(shí)，每次能擲出的點(diǎn)數(shù)為1~6，且是隨機(jī)的，那么如何用C語言來產(chǎn)生這一隨機(jī)數(shù)呢？ 這時(shí)就要用到rand()和srand()函數(shù)了： srand函數(shù)是隨機(jī)數(shù)發(fā)生器的初始化函數(shù)。原型：void srand(unsigned int seed); srand和rand()配...

  whlong 2021-11-22 09:34 評論0 收藏0
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  谷歌團(tuán)隊(duì)提出全新在線序列到序列模型，可應(yīng)用于噪聲語音識別

  ...響隨后計(jì)算結(jié)果的特征。其中，有一種模型將使用二進(jìn)制隨機(jī)變量來選擇產(chǎn)生輸出的時(shí)間步長。該團(tuán)隊(duì)將這個(gè)模型稱為神經(jīng)自回歸傳感器（NAT）。這個(gè)模型將使用策略梯度方法來訓(xùn)練隨機(jī)變量。圖. 2：熵正則化對排放位置的影響...

  dreambei 2019-04-25 18:15 評論0 收藏0