本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。...:param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成 number = np.random.uniform(low, high...(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成...(low, high): """ :param low: 均匀分布的下界 :param high: 均匀分布的上界 :return: 从均匀分布中产生的随机数 """ # 均匀分布的随机数生成...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
根据场景不同，引用的方式有 1、2，或%1、%2，以及\1、\2等。在FreeSWITCH中使用1、2这种形式。 下面是常见的一些正则表达式。...匹配结尾，所以本表达式严格匹配 1234 ^1234|5678$ | 是或的意思，表示匹配 1234 或 5678 ^123[0-9]$ [ ] 表式匹配其中的任意一个字符，其中的 - 是省略的方式...123 开头的至少4位数的数字串，如1230，12300，12311， 123456789等 ^123\d*$ *号与+号的不同在于，它匹配0个或多个前面的字符。...所以， 它匹配以123开头的至少3位数的数字串，如 123，123789 ^123 跟上面一样，由于没有结尾的$，它匹配任何以123开头的 数字串，但除此之外，它还匹配后面是字母的情况，如123abc...123$ 匹配任何以123结尾的字符串 ^123\d{5}$ {5}表示精确匹配5位，包含它前面的一个字符。
实践中，也会尽量保证主副本在集群中均匀分布，避免过多的集中到一台机器上。想想为什么？ 综合分片和多副本 由于分区方式和复制策略相对正交，本章会暂时忽略复制策略（在上章讲过），专注分析分区方式。...如，百科全书系列，通常是按照名词的字母序来分册的，每个分册可理解为该系列的一个分区，查阅时，可根据字母排序来首先找到所在分册，再使用分册目录查阅。图书馆图书的索引编号也是类似道理。...因此，选择散列函数的依据是，使得数据散列尽量均匀：即给定一个 Key，经过散列函数后，以等概率在哈希区间（如 [0, 2^32-1)）内产生一个值。即使原 Key 相似，他的散列值也能均匀分布。...比较经典的数据系统，Amazon Dynamo[3] 就用了这种方式。 Amazon Dynamo 一致性哈希架构 如果不使用一致性哈希，我们需要在元数据节点中，维护逻辑分片到物理节点的映射。...一种折中方式，和上小节一样，使用组合的方式，先散列，再顺序。如使用主键进行散列得到分区，在每个分区内使用其他列顺序存储。
先在参数空间中选择一个 在参数空间中提议一个新的位置 根据先验信息和观测数据决定接收或者拒绝 如果接收跳跃，则跳转到新的位置，并且返回到 step1 如果拒绝，则保持当前位置并返回到 step1 连续采用一系列点...，最后返回接受的点集合 不同的 mcmc 算法的区别在于怎么选择跳跃方式已经如何决定是否跳跃，前面一篇贝叶斯统计：初学指南介绍了 Metropolis 对上述过程的处理，本文会介绍 Metropolis-Hastings...下面我们来看下q(.)函数的选择，q(.)函数的选择一般有两种： 对称，如高斯分布，均匀分布，这种情况下称为随机游走 非对称：如log-normal，倾向于选择大的x值 下面是接收函数，我们可以得到下面两个点...我们选择q(.)为均匀分布： ?
近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。...本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。...但是我们后面只会考虑这种情况。...另外，这还能避免计算 log(0) 的情况——如果你试图计算落在真实分布的支集之外的任意区域的这个对数项，就可能出现这种情况。...我不确定出现这种情况的原因是什么。如果有人知道，欢迎讨论。 结论 现在我们有些可靠的结果了。
，进一步实现盗币等系列非法操作。...以太坊智能合约中的构造函数主要用于初始化，如：确定合约的所有者，并且只会在合约部署时运行。在小于0.4.22版本的solidify编译器语法要求中，构造函数的名称应该和合约名称保持一致。...0x02 漏洞现场还原 任何以太坊账户都可以调用Bank合约继承自Owned合约的owned函数，更改Bank合约的owner变量，从而使合约所有权发生转移。...同理，攻击者也可以利用这个漏洞提权，实施一系列恶意操作。 ?...事实上，很多安全漏洞都来源于程序员的粗心编码，智能合约这种部署后即不可更改的更应加强代码审计。
有些系统是为事务处理而设计，有些系统则用于分析：这种差异会影响系统的运作方式，但是分区的基本原理均适用于这两种工作方式。 在本章中，我们将首先介绍分割大型数据集的不同方法，并观察索引如何与分区配合。...好的散列函数可处理倾斜数据并使其均匀分布。 数据分区目的的hash函数无需健壮的加密能力，如Cassandra 和 MongoDB 使用 MD5。...这种负载也许不常见，但也并非不可能：如社交网站，一个坐拥百万粉丝的大V用户，发布一些热点事件时，可能引发一场访问风暴。导致同一个K的大量写操作（K可能是大V的用户ID或人们正在评论的事件ID）。...如今，大多数据系统仍无法自动消除这种高度偏斜的负载，只能通过应用层来减少倾斜。如某K被确认为热点，简单方法是在K的开始或结尾添加一个随机数。...---- 分区是一种有意将大型数据库分解成小型数据库的方式。它与 网络分区（network partitions, netsplits） 无关，这是节点之间网络故障的一种。后文再讨论这些错误。
在MATLAB统计工具箱（Matlab Statistics Toolbox supports）实现了一系列概率分布。...，因为研究人员可以提出一种新的噪声过程或已存在分布的组合方式。...这种情况下，逆变换方法就需要一个简单的查找表。 给定一个非标准的离散分布的例子，我们使用一些实验数据来研究人类如何能产生一致的随机数（如Treisman and Faulkner,1987）。...在这种情况下，有其他的可供选择的采样方法，如拒绝采样，以及其他使用马尔科夫链蒙特卡洛的方法，将在下一章进行讨论。拒绝采样的主要优势在于它不需要“burn-in”过程。...注意在这个过程中我们使用了一个简单的建议分布（q），如均匀分布，作为从更复杂的分布中采样的基础。 拒绝采样允许我们从难以采样的分布中生成样本，在这些难以采样的分布中我们可以计算任何特定样本的概率。
一种选择是将蠕虫牙齿的分布表示为均匀分布。我们知道有11个可能的值，我们可以指定1/11的均匀概率 ? 显然，我们的数据不是均匀分布的，但是看起来也不像我们所知道的任何常见分布。...对于均匀分布，我们发现： ? 对于我们的二项式近似： ? 如我们所见，使用二项式分布所损失的信息大于使用均匀分布所损失的信息。...例如，如果我们将观察到的数据用作近似二项式分布的方式，我们将得到非常不同的结果： ? 使用KL散度进行优化 当我们选择二项分布的值时，我们通过使用与数据匹配的期望值来选择概率参数。...当我们更改此参数的值时，我们可以通过查看KL散度的变化方式来仔细检查我们的工作。以下是这些值如何一起变化的图表： ? 如你所见，我们对二项式分布的估计（由点标记）是使KL散度最小的最佳估计。...在其他文章中，我们看到了蒙特卡洛模拟可以有效解决一系列概率问题。尽管蒙特卡洛模拟可以帮助解决贝叶斯推理所需的许多难解积分，但即使这些方法在计算上也非常昂贵。
（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...（二）直方图的使用场合 通常情况下在以下场合中建议使用直方图： （1）当WHERE子句引用了列值分布存在明显偏差的列时：当这种偏差相当明显时，以至于WHERE子句中的值将会使优化器选择不同的执行计划。...（2）当列值导致不正确的判断时，这种情况通常会发生在多表连接时。例如，假设有一个五张表的连接操作，其目标SQL最终结果集只有10行。...Oracle将会以一种使第一个连接的结果集（集合基数）尽可能小的方式将表连接起来。通过在中间结果集中携带更少的负载，查询将会运行得更快。...如优化器对中间结果集的大小作出不正确的判断，则它可能会选择一种未达到最优化的表连接方法。因此向该列添加直方图经常会向优化器提供使用最佳连接方法所需的信息。
，进一步实现盗币等系列非法操作。...在后续的研究中，我们发现早在2017年8月29日，Github上就有人提到了这种因构造函数缺失导致的合约安全漏洞问题。...[d666f0b0-a307-4ab3-99ef-8a841f579c09.png-w331s] 0x02 漏洞现场还原 任何以太坊账户都可以调用Bank合约继承自Owned合约的owned函数，更改Bank...同理，攻击者也可以利用这个漏洞提权，实施一系列恶意操作。...事实上，很多安全漏洞都来源于程序员的粗心编码，智能合约这种部署后即不可更改的更应加强代码审计。
在这种情况下，可以利用采样方法进行随机模拟，从而对这些复杂模型进行近似求解或推理。这一般会转化为某些函数在特定分布下的积分或期望，或者是求某些随机变量或参数在给定数据下的后验分布等。...根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。...很多时候，采样的最终目的并不是为了得到样本，而是为了进行一些后续任务，如预测变量取值，这通常表现为一个求函数期望的形式。...针对待采样的目标分布，构造一个马尔可夫链，使得该马尔可夫链的平稳分布就是目标分布；然后，从任何一个初始状态出发，沿着马尔可夫链进行状态转移，最终得到的状态转移序列会收敛到目标分布，由此可以得到目标分布的一系列样本...）来矫正这种不平衡性；当样本数目极其不均衡时，也可以将问题转化为单类学习（one-classlearning）、异常检测（anomaly detection）。
showtext) showtext_auto(enable=True) # 表示之后用上同样的字体 font_add("kaishu", "simkai.ttf") # 如果系统已经安装了该字体，可以通过这种方式调用...如 SimSun 字对应于 /Library/Fonts/Microsoft/SimSun.ttf 文件。 如果你使用的是 Linux，字体应该位于 /usr/share/fonts 目录下。...，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限；若省略参数 min、max，则默认生成 [0,1] 上的均匀分布随机数...例子如下： > runif(5, 0, 1) # 生成5个[0,1]的均匀分布的随机数 [1] 0.5993 0.7391 0.2617 0.5077 0.7199 > runif(5)...# 默认生成5个[0,1]上的均匀分布随机数 [1] 0.2784 0.7755 0.4107 0.8392 0.7455 round是 R 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's
常见的网络参数初始化方法： 均匀分布初始化：这种方法通过在特定区间内均匀随机地选择权重参数的初始值。通常，这个区间是(-1/√d, 1/√d)，其中d是每个神经元的输入数量。...这种初始化方式有助于打破神经元之间的对称性，促进网络的多样性和学习能力。 正态分布初始化：在这种初始化方法中，权重参数从均值为0，标准差为1的高斯分布中随机取样。...Xavier初始化（也称为Glorot初始化）：这种初始化方法根据前一层和后一层的神经元数量来计算权重的初始范围。这种方法旨在保持信号的方差不变，从而有效地初始化神经网络中的权重。...三、参数初始化代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.init as init # 均匀分布初始化 def uniform_init...功能性操作：除了网络层和损失函数，torch.nn还提供了一些功能性操作，如functional子模块中的函数，它们对张量进行逐元素操作，如relu、softmax等。
showtext) showtext_auto(enable=True) # 表示之后用上同样的字体 font_add("kaishu", "simkai.ttf") # 如果系统已经安装了该字体，可以通过这种方式调用...如 SimSun 字对应于 /Library/Fonts/Microsoft/SimSun.ttf 文件。 如果你使用的是 Linux，字体应该位于 /usr/share/fonts 目录下。...学习几个 R 函数 runif()是 R 语言生成均匀分布随机数的函数，句法是：runif(n, min=0, max=1)，其中 n 表示生成的随机数数量，min 表示均匀分布的下限，max 表示均匀分布的上限...；若省略参数 min、max，则默认生成 [0,1] 上的均匀分布随机数。...# 默认生成5个[0,1]上的均匀分布随机数 [1] 0.2784 0.7755 0.4107 0.8392 0.7455 round是 R 语言里的 “四舍五入” 的函数，具体的规则采用 banker's
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。...所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。...前者是以条件分布样本近似联合分布，当前场景下不具备方便求取条件分布的条件；另一个则是降低变量间的关联度使得问题简化，而这种做法确实会在分布形式上有偏，却也是在复杂度和效果上一个不坏的折中。...当然这里用的边缘分布是一阶的，为了更高的精度和逼近真实熵值，我们可以提高阶次（如HMM，CRF模型的阶次选取，是数据量和模型参数量的折中），即任意m个位置组合的牌点分布或者任意m个牌点组合的位置分布，实践表明...|，而完全洗成了均匀分布时候，差距就为0了，这个值看起来至少才方向上是可用的。并且，如果度量的是和均匀分布的距离，那么其值约莫等于最大的若干序列的概率的累积分布的大小，由此可窥探该值的具体意义。
同理，我们也可以基于 beta 分布或者gumbel 分布来得到类似的图像，这种概率积分变换的本质是相同的。 而我们如果想要从一个任意的分布到均匀分布，那么我们只需要进行一次累积分布函数就可以了。...请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。...在2008年金融危机中，这个工具被人广泛的提及，认为当时采用的高斯copula没有能够完整度量衍生品连带之间的风险，从而导致一系列的违约，进而引发次贷危机、经济危机。...说回工具本身，除了金融领域，现在很多研究概率分布的领域都在使用copula，例如电力系统领域研究风电、光伏等间歇性能源，也在使用这种方法进行建模。...copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。
在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。...同理，我们也可以基于 beta 分布或者gumbel 分布来得到类似的图像，这种概率积分变换的本质是相同的。 而我们如果想要从一个任意的分布到均匀分布，那么我们只需要进行一次累积分布函数就可以了。...请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。此处表示的高斯 copula 采用 均匀分布输入，将它们转换为高斯，然后应用相关性并将它们转换回均匀分布。...在2008年金融危机中，这个工具被人广泛的提及，认为当时采用的高斯copula没有能够完整度量衍生品连带之间的风险，从而导致一系列的违约，进而引发次贷危机、经济危机。...copulas如何工作 首先，让我们了解copula的工作方式。
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