一、生成随机日期 例如，生成一个2015年内的任意日期: /* * 分析：2015年内的任意日期，即日期范围是(2015-01-01, 2015-12-31) * 可以转化为 2015-01-01...生成指定范围[min_value, max_value]内的随机日期: select to_date(2457024 + trunc(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 365)), 'J') from...dual; 二、生成随机日期+时间 SELECT to_date(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE( to_number(to_char(to_date('20150101...20150501','yyyymmdd')+1,'J')))),'J')+ DBMS_RANDOM.VALUE(1,3600)/3600 prize_time FROM dual; 生成...2015-01-01 00:00:00至2015-05-01 23:59:59内的日期时间
package utils; import java.util.Random; import java.util.UUID; public class KeyUtil { 生成唯一的主键 格式:...时间+随机数 public static synchronized String getUniqueKey(String str) { Random random = new...str + System.currentTimeMillis()+String.valueOf(number); } /** * * @Description: 生成唯一的主键
System.out.println(sdf.format(t))); System.out.println(dates.get(0)); } /** * 生成...size数量的随机时间，位于[start,end)范围内 时间倒序排列 * @param start 开始时间 * @param end 结束时间 * @param size...生成时间个数 * @param order 结果排序：-1时间倒叙，0 乱序，1时间正序 * @return List * @throws Exception
使用vae推理；lstm 时间相关建模；external memory加强记忆；和神经图灵机 可微分计算机等进行比较。 5.4涉及复杂逻辑学习。根据位置上的数字找到这个数字对应的位置。 ? ? ?
HP时间种子批量随机数。本文说明PHP如何用时间种子批量生成随机数。 PHP函数mt_rand()和rand()会在批量生成的时候是会有几率出现重复的随机数。...srand()和mt_srand()在PHP4.1开始已经不在显式调用了，在mt_rand和rand的时候会自动生成种子。因为，在批量随机的时候，我们自己显式条用生成种子，就可以避免重复。为什么呢？...因为他是时间种子。 <?...php //存储生存的随机数 $randArr = array(); //生成十万个吧 for($i=0;$i<100000;$i++){ //生成种子 $date = explode(...> 随机数生成了。并且不会重复的哦。以时间为种子的好处就是省略了在普通的伪随机数会出现重复的情况时进行do{生成随机数code}while(!isset(新生成的一个随机数))的判断步骤。
用过mybatis的小伙伴可能都知道，我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了，居然还不知道也有此神器。...hibernate.jpg 说明 一般来说，Hibernate中我们常用的有以下几个功能 1.查询全部字段的情况下，如"from 实体类"，list中封装的对象为实体类本身，各属性都将得到填充。...2.只查询一个字段，默认情况下，list中封装的是Object对象。 3.查询两个或两个以上的字段，默认情况下，list中封装的是Object[],长度与所查询的字段数一致。...，这样我们得到的list中存放的依然是实体类的对象，所查询到的属性得到了填充，使用起来更为方便。...u.id = c.id" 这条sql里面的user 和contract 是两个实体类，现在组合查询分别取出来两个实体类里面的部分字段，然后建立一个实体类Result。
最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例，它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...虽然此处的数据可用于时间序列模型，但看不到任何模式。...接下来，步长设置为 1。最后，“阈值”将正向或负向行走的概率设置为 50%。 此外，随机游走受到最小值和最大值的限制。对于许多数据集，例如股票价值，这些值都是严格的正数。
随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例，它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...虽然此处的数据可用于时间序列模型，但看不到任何模式。...接下来，步长设置为 1。最后，“阈值”将正向或负向行走的概率设置为 50%。 此外，随机游走受到最小值和最大值的限制。对于许多数据集，例如股票价值，这些值都是严格的正数。
用过mybatis的小伙伴可能都知道，我们可以查询两个表的部分字段合并为一个实体。然而用了Hibernate这么久了，居然还不知道也有此神器。 ?...说明 一般来说，Hibernate中我们常用的有以下几个功能 1.查询全部字段的情况下，如"from 实体类"，list中封装的对象为实体类本身，各属性都将得到填充。...2.只查询一个字段，默认情况下，list中封装的是Object对象。 3.查询两个或两个以上的字段，默认情况下，list中封装的是Object[],长度与所查询的字段数一致。...，这样我们得到的list中存放的依然是实体类的对象，所查询到的属性得到了填充，使用起来更为方便。...u.id = c.id" 这条sql里面的user 和contract 是两个实体类，现在组合查询分别取出来两个实体类里面的部分字段，然后建立一个实体类Result。
在手写sql的年代，如果想从sqlserver数据库随机取几条数据，可以利用order by NewId()轻松实现，要实现多表查询也可以用select * from A,B Where A.ID=B.ID...关键点: 1.随机排序问题:可以用 Select(d=> new {NewId=new Guid()}).OrderBy(d=>d.NewId)达到order by NewId()的效果 2.多表查询...from a in TableA from b in TableB where a.ID == b.ID 另外利用linq to xml还可以轻易将查询出来的结果保存成xml(这一点比传统xml...的方法确实要新颖很多) 详细代码可参考我在一个项目中的示例(功能为随机取机10条产品视频的记录，并生成xml供播放器调用) using (DBDataContext db = new DBDataContext... } ).OrderBy(p => p.NewId).Take(10); //利用linq to xml生成
下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...USD")R> plot(exrates$date[-1], ret, type = "l", main = "Demeaned log returns") 除了现实世界的数据外，还可以使用内置的数据生成器...如果showpara为TRUE（默认设置），则会显示参数绘制的值/摘要。如果showlatent为TRUE（默认值），则显示潜在变量绘制的值/摘要。在下面的示例中，仅显示参数绘制的摘要。...为了更快地绘制较大的后验样本，应将此参数设置为FALSE。如果参数showprior为TRUE（默认值），则先验分布通过虚线灰色线指示。...当前，类型允许为“平均值”或“中位数”，其中前者对应于默认值。此方法返回svresid类的实向量，其中包含每个时间点所请求的标准化残差的摘要统计量。
使用vae推理；lstm 时间相关建模；external memory加强记忆；和神经图灵机 可微分计算机等进行比较。 5.4涉及复杂逻辑学习。根据位置上的数字找到这个数字对应的位置。
如果采用之前文章中提到的生成式模型来制作数据集，比如“Stable Diffusion”或者“Midjourney”，效率恐怕就更不能保障啦，因为即使我使用出图速度比较快的 4090，等我生成够我想要的图片数量...言归正传，开始一起了解，如何使用 ffmpeg 来搞定数据集的生成，以及生成过程中的细节。...也就是说，每一分钟的视频，它需要花费接近两分钟的时间来处理，如果我们处理的视频时间特别久，那么这个“加倍”操作会让我们非常痛苦。 除此之外，还有一个非常关键的隐藏细节：生成结果的硬盘占用空间。...所以，提升转换性能的第一个方案就是，减少不必要的图片数据集的生成。...接下来你选择你喜欢的视频素材，进行壁纸数据集准备即可。 但是，如果你也和我一样，计划用视频素材来验证一些模型程序，或者实现类似图片搜索引擎的能力验证，还可以选择继续对数据集进行优化。
如果采用之前文章中提到的生成式模型来制作数据集，比如“Stable Diffusion[5]”或者“Midjourney[6]”，效率恐怕就更不能保障啦，因为即使我使用出图速度比较快的 4090，等我生成够我想要的图片数量...言归正传，开始一起了解，如何使用 ffmpeg 来搞定数据集的生成，以及生成过程中的细节。...也就是说，每一分钟的视频，它需要花费接近两分钟的时间来处理，如果我们处理的视频时间特别久，那么这个“加倍”操作会让我们非常痛苦。 除此之外，还有一个非常关键的隐藏细节：生成结果的硬盘占用空间。...所以，提升转换性能的第一个方案就是，减少不必要的图片数据集的生成。...但是，如果你也和我一样，计划用视频素材来验证一些模型程序，或者实现类似图片搜索引擎的能力验证，还可以选择继续对数据集进行优化。
随机数不管是前端还是后端都会用到的一个地方，不管是从验证码还是各种生成的状态码，基本都是随机生成的，还有就是一些抽奖的算法，也是用随机数来处理的，生成随机数的方法目前是很多的，但是其实很多是重复性很大的...，今天简单的讲一下怎么生成随机数重复性很低的一种办法GUID（Globally Unique Identifier）一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符 不重复的原理：GUID 的总数达到了...2^128（3.4×10^38）个，所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小，但并不为0。...用于生成GUID的算法通常都加入了非随机的参数（如时间），以保证这种重复的情况不会发生。...GUID格式，即8位数的时间，包括毫秒，毫秒为2位数：12300933 * 返回值：返回GUID日期格式的字条串 */ GUID.prototype.getGUIDTime
Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类，能达到O(1)级别的查询复杂度，那么到底是什么保证了这一特性呢，这个就要从hashmap的底层存储结构说起，下来看一张图： 上面就是hashmap的底层存储示意图...通过上面的描述，我们可以知道，根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1)，使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...哈希桶的数量超过了64个，将该哈希桶内部数据进行红黑树化处理 所以我们可以看到如果所有哈希桶内部数据都是链表存储的，那么每个哈希桶的数据量不会超过8个，这样当定位到某个哈希桶时，在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成...，下面看一种极端情况，所有的数据都在同一个桶里面（这种情况只在所有键值hash值相同的情况下，这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn)，比如下面给出的一个类，所有我们在设置hashmap的键值时需要特别注意...0.00000006 大于8: <千万分之1 通过上面的统计来看，hashmap的键值正常（不同对象的hash值不同的情况），哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一，所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为
小伙伴们，你们好，我是老寇 据查询相关资料，在elasticsearch 7.x以后的版本，当查询的结果总数大于1万时，默认total返回总数为10000 在kibana获取真实总数，只需要加添加 track_total_hits
= 0 模拟随机游走序列 我们现在可以通过为arima.sim 提供适当的参数来模拟 R 中的随机游走序列， 如下所示： R <- arima.sim 我们可以使用该plot.ts() 函数绘制新生成的序列...但是，我们可以让随机游走系列跟随上升或下降趋势，称为偏移。为此，我们为函数提供了一个额外的参数均值/截距 。这个截距是模型的斜率。我们还可以更改模拟序列的标准差。...> Rt <- arima.sim > plot.ts 估计随机游走模型 为了拟合具有时间序列偏移的随机游走模型，我们将遵循以下步骤 取数据的一阶差分。...arima使用阶数为 的函数 将白噪声模型拟合到差分数据 c(0,0,0)。 绘制原始时间序列图。 abline通过提供通过将白噪声模型拟合为斜率得到的截距，使用该函数添加估计趋势 。 1....---- 本文摘选《R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化》
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