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    Python 如何随机打乱列表(List)排序

    场景: 现在有一个list:[1,2,3,4,5,6],我需要把这个list在输出的时候,是以一种随机打乱的形式输出。 专业点的术语:将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。...注意:不是生成一个随机的list集。 环境: Python 3.6 解决方案: 方案一: 有人可能会通过Random内置函数,来间接实现想要的结果。...代码如下: x = [1,2,3,4,5,6] random.shuffle(x) print(x) 输出结果: 第一次输出内容:[6, 5, 1, 3, 2, 4] 第二次输出内容:[6, 1, 3,...5, 2, 4] 第三次输出内容:[5, 3, 1, 2, 4, 6] 从结果我们可以看出,输出是完全随机的,代码量就两行,不需要random,不需要for循环。...可选参数random是一个从0到参数的函数,返回[0.0,1.0)中的随机浮点; 如果random是缺省值None,则将使用标准的random.random()。

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    php点击一次 刷新两次,easyui window refresh 刷新两次的解决方法(推荐)

    easyui window refresh 刷新两次的解决方法(推荐) 这样写刷新两次 $(“#windowid”).window(‘refresh’,’url01.php’); $(“#windowid...”).window(‘open’); 这样写刷新一次 $(“#windowid”).window(‘open’); $(“#windowid”).window(‘refresh’,’url01.php’...); 以上这篇easyui window refresh 刷新两次的解决方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。...tree.json [{ “id”:1, “text”:”Folder1″, “iconCls”:”icon-save”, “children”:[{ “text” 本文实例讲述了thinkphp3.0输出重复两次的解决方法.../ThinkPHP/’);//定义ThinkPHP核心文件所在路径 require THINK_PATH.’ThinkPHP.php’;//导入 本文实例讲述了jquery trigger函数执行两次的解决方法

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    Python 如何随机打乱列表(List)排序

    场景: 现在有一个list:[1,2,3,4,5,6],我需要把这个list在输出的时候,是以一种随机打乱的形式输出。 专业点的术语:将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。...注意:不是生成一个随机的list集。 环境: Python 3.6 解决方案: 方案一: 有人可能会通过Random内置函数,来间接实现想要的结果。...代码如下: x = [1,2,3,4,5,6] random.shuffle(x) print(x) 输出结果: 第一次输出内容:[6, 5, 1, 3, 2, 4] 第二次输出内容:[6, 1, 3,...5, 2, 4] 第三次输出内容:[5, 3, 1, 2, 4, 6] 从结果我们可以看出,输出是完全随机的,代码量就两行,不需要random,不需要for循环。...可选参数random是一个从0到参数的函数,返回[0.0,1.0)中的随机浮点; 如果random是缺省值None,则将使用标准的random.random()。

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    记一次PHP伪随机数漏洞

    前言 ​ 日常水群时看到的题目,刚看到的时候在写实验报告,所以大致看了一下,是php伪随机数漏洞, 下面具体写一下详细的解题过程。...mt_srand&mt_rand函数分析 ​ 我们来看这两个函数,首先mt_srand(seed)通过分发seed种子,接着靠mt_rand()函数来生成随机数。...然后我们就来多输出几次随机数,相信在下面的测试你就明白了这个伪随机数的漏洞 随机数是相同的,这就是php伪随机数漏洞,即生成的随机数是可预测的。 题目分析 由于是在群内看到的题目,就不再分享题目链接。...我们在代码里看到了mt_srand和mt_rand两个函数 并且看到了mt_srand($_SESSION['seed'])可以知道session是用的随机数设置的。

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    随机梯度下降算法过程详细解读_python 排序算法

    梯度下降算法 梯度下降,依照所给数据,判断函数,随机给一个初值w,之后通过不断更改,一步步接近原函数的方法。更改的过程也就是根据梯度不断修改w的过程。...因此解决办法就是随机梯度下降。...随机梯度下降 采用随机梯度下降,相较于求平均的cost,采用随机的loss函数,也就是每次只取一个值,还是上个例子,当这个人困在水池中是,突然随机出现一个点,告诉你你的周围还有更低点,你就可以走出水池,...before training)',4,forward(4)) for epoch in range(100): for x,y in zip(x_data,y_data): '''相比于梯度下降需要一次对所有数据求取平均值...,随机梯度下降需要进行两次循环, 在第二次循环中,对于每个数据都要单独求取一个梯度''' grad = gradient(x,y) w = w-0.01*grad

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    JS中数组随机排序实现(原地算法sortshuffle算法)

    Unicode编码进行排序。...compare(a,b)中,a、b都是比较参数,当a-b>0 ,交换位置a-b=0,位置不变a-b随机排序我们都会想到Math的random方法,具体实现如下,但是这样操作确有缺陷,理论很丰满...1、方法一(不推荐)arr.sort(() => Math.random() - 0.5)缺陷:chrome浏览器对于数组长度为10以内的使用插入排序,反之则为快速排序和插入排序的组合,故而并不能做到随机分布...}) newArr.sort((a,b)=> (a.k - b.k)) arr.splice(0, arr.length, ...newArr.map(i => i.v));}三、洗牌算法实现随机排序...随机抽取一张抽取的放置到最后位置最后位置的牌放置在随机抽取的位置let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14];funtion shuffle

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    leetcode 75 | 颜色分类(一次遍历排序)

    给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中,我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。...注意: 不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。 示例: 输入: [2,0,2,1,1,0] 输出: [0,0,1,1,2,2] 进阶: 一个直观的解决方案是使用计数排序的两趟扫描算法。...首先,迭代计算出0、1 和 2 元素的个数,然后按照0、1、2的排序,重写当前数组。 你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算法吗?...本题题意是将一个颜色数列进行排序,不过只有3种颜色,针对这种特殊性,可以采用一次遍历数组的方式将数列进行排序。 排序的思路是: 从左往右,凡是遇到0的,就交换到左边。

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    【前沿】来自宇宙深处的礼物:两次确凿、一次疑似引力波事件

    可以看到本事件的显著性大于5倍标准差,所以这是一次确定无误的科学发现。...(此图版权为LSC/Virgo Collaboration所有) |两次确凿、一次疑似引力波事件 除了上面两个引力波事件之外,在去年的10月12日,LSC的科学家们还发现了一次疑似引力波事件:LVT151012...但是LSC内部不少科学家倾向于相信,这也是一次双黑洞并合事件。 那么GW151226和之前的GW150914,还有LVT151012相比,有什么异同呢? ?...►LIGO发现的两次引力波事件和一次疑似事件的参数对比。 第一,请注意事件的信噪比、光度距离还有双黑洞的质量。...尽管如此,GW151226的显著性还是大于5倍标准差,可认为是一次新的引力波时间探测。而LVT151012由于距离比较远,信噪比和显著性都比较低,只能当做一次疑似引力波事件。

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    快速排序quicksort算法细节优化(一次申请内存无额外内存排序)

    对链接中快速排序进行代码优化 https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/80993672#t6 1.只申请一次内存,避免多次递归调用时反复的申请和释放内存...,提高程序运行效率 /* * 6-1-opti1.快速排序(best version)(三数取中基准+希尔排序+基准群)(opti1,只申请一次内存) * 对数组找出一个中间大小的合适哨兵,把小于哨兵的放左边...arr[left], arr[right]); } } else if(right-left > 1 && right-left 排序...size_t left = 0, right = dsize-1; int deep = 0; //可以打印显示出调用的层数 int *temp = new int [dsize]; //一次性开辟堆空间存放临时数组...2.不申请内存,在原数组上直接排序 /* * 6-1-opti2.快速排序(best version)(三数取中基准+希尔排序+基准群)(不申请内存) * 对数组找出一个中间大小的合适哨兵,把小于哨兵的放左边

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    多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包

    N = length(letters)) ag$Freq=freq[match(ag$Name,freq$Var1),2] 的确是超级简单,可以看到,我们有26个字母,假设是26个基因,然后做了3次随机抽样...可以看到,a这个字母在3次随机抽样都抽到了,所以它的 exact p-value 非常小,就是统计学非常显著啦! 然后,其余的出现了两次的字母就比较多了,它们的得分之所以有区别,就在于它们的排序。...n和g都是出现两次,而且排名很靠前,所以p值是0.19,马马虎虎 k出现了两次,q出现一次,而且都有一个在各自的抽样场合排名第一,k的另外一次在最后面所以权重很低,所以p值是0.33,很差了。...至于e和y,虽然也是出现了两次,但是都排名超级靠后,所以p值也很辣鸡,接近于1了。 总结一下, aggregateRanks函数其实就是对多个排好序的基因集,进行求交集的同时还考虑一下它们的排序情况。...总体上来说,就是挑选那些在多个数据集都表现差异的基因,并且每次差异都排名靠前的那些。

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