rand：返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数。 rand(n)：生成0到1之间的n阶（ n×n ）随机数方阵。 rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵。...normrnd：生成服从正态分布的随机数 r = normrnd(mu,sigma) 从均值参数为 mu 和标准差参数为 sigma 的正态分布中生成随机数。...m是一个1×2向量，其中的两个元素分别代表返回值R 中行与列的维数。 R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)： 生成m×n形式的正态分布的随机数矩阵。...Matlab中randn()是产生正态分布的随机数或矩阵的函数，它产生均值为0，方差为1，标准差为1的正态分布的随机数或矩阵的函数。...高斯白噪声中的高斯是指：概率分布是正态函数，而白噪声是指：它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。
该过程可以用于采样很多不同种类的分布，事实上，MATLAB实现很多随机变量生成方法也是基于该方法的。 在离散分布中，我们知道每个输出结果的概率。这种情况下，逆变换方法就需要一个简单的查找表。...从而引出了下面的从Exponental(λ)分布中采样随机数的步骤： 获得均匀分布 ? 设 ?...和其他方法相反，所有的样本在采样过程中获得，并且可直接作为目标分布的样本。 拒绝采样的一般概念可用图1.5进行解释。假设我们想在以(0,0)为圆心以1为半径的圆形内均匀画点。...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。...我们首先从均匀分布[0,cq(θ)]中获取一个数u，换句话说，这是直线段从0到cq(θ)的某个点以θ为建议的比较分布。如果u>p(θ)，我们拒绝这个建议分布采样得到的值，否则，接受之。
简单的分布变换可以人工设计。以生成正态分布的随机数为例，广为使用的Box-Muller算法将均匀分布的随机数映射成正态分布的随机数。...一个重要结论是：以服从正态分布的随机数作为输入，对它们进行映射，可以生成任意分布的随机数。下面用一个简单的例子进行说明。假设要构造位于圆环上的2D随机向量，如果z是2D正态分布的随机数，则 ?...问题的关键是： 1.如何判断模型所生成的样本与真实的样本分布pr (x)一致。 2.如何在训练过程中迫使映射函数生成的样本逐步趋向于真实的样本分布。...对于图像，每个样本点是上千维（由图像所有像素拼接而成）的向量，生成模型的任务是刻画像素之间的依赖关系。如位置相近的像素有相似的颜色，它们被组织成各种物体。...第一个问题是如何选择隐变量z以捕获数据中的隐含信息。以生成数字图像为例，模型在绘制数字图像之前要做的隐决策非常复杂。不仅要选择绘制哪个数字，还要决定数字的倾角、笔画宽度、风格特征等。
在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。 扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。...扩散模型可以用来从噪声中生成图像 更具体地说，扩散模型是一种潜变量模型，它使用固定的马尔可夫链映射到潜在空间。该链逐步向数据中添加噪声，以获得近似后验值，其中为与x0具有相同维数的潜变量。...将这与马尔可夫假设结合起来，就得到了正向过程的简单参数化： 是一个方差策略(学习的或固定的)，如果表现良好，确保对于足够大的T，几乎是一个各向同性的高斯噪声。...在马尔可夫假设下，潜变量的联合分布是高斯条件链变换的乘积 如前所述，扩散模型的“魔力”来自于反向过程。在训练过程中，模型学习这个扩散过程的反转，以生成新的数据。...在反向过程结束时，回想一下我们正在尝试生成一个图像，它由整数像素值组成。因此，我们必须设计一种方法来获得所有像素中每个可能像素值的离散（对数）似然。
） E = zeros(10,5,3) 创建一个10行5列3维的全0矩阵 E(:,:,1) = rand(10,5) rand生成均匀分布的伪随机数。...分布在（0~1）之间 主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,‘double’)生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是’single’ rand(RandStream...E(:,:,3) = randn(10,5) randn生成标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1） 主要语法：和上面一样 4.元胞数组和结构体 元胞数组：是MATLAB中特有的一种数据类型，...元胞数组是MATLAB中的特色数据类型，它不同于其它数据类型（如字符型，字符数组或者字符串，以及一般的算数数据和数组）。...：点这 8.图形的保存与导出 如果直接用截图的方式截取matlab生成的图像，会影响图像的清晰度。
接下来，它计算了每个链的长度的概率分布，并生成了一个随机数。最后，它根据概率分布找到了对应的关键字。...然后，我们可以使用Go语言中的rand.nextInt()函数来生成0到m-1之间的随机数作为链表的下标，从而获取散列表中的一个元素。...在这里，我们可以将 a 设置为 1，c 设置为 1，以实现均匀分布。 3.当生成一个随机数后，我们需要在对应的链表中查找关键字。我们可以使用二分查找法或在链表头和尾进行遍历查找。...总的来说，这种方法可以在 O(L·(1+1/a)) 的期望时间内返回一个关键字，其中 a 是用于生成随机数的概率分布参数。...根据链接法解决冲突，我们可以通过散列表中每条链的长度来计算平均查找长度 a。然后，在步骤3中，使用生成的随机数 r 和 a 来调整搜索起点，以保证均匀随机地选择某一元素。
另外，线性探测法会产生聚集效应，即冲突的元素会集中在一起，导致哈希表中的空槽较少，进而影响插入和查找的效率。知识点额外补充：一致性哈希一致性哈希是一种解决分布式系统中数据分散和负载均衡的方法。...2.3.1.2 伪随机数法伪随机数法是当哈希函数将多个键映射到同一个索引位置时，伪随机数法可以通过生成一系列伪随机数来确定下一个可用的位置。...首先，生成伪随机数的计算方式需要被设计得足够复杂，以保证生成的位置能够更加均匀地分布在哈希表中，避免过多的冲突。其次，伪随机数生成的效率可能较低，特别是在哈希表规模较大的情况下。...因此，在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择适合的哈希冲突解决方法。2.3.1.3 再散列法再散列法（Rehashing）它是在原有的哈希表中再次进行哈希运算，以找到一个新的位置存储冲突的元素。...常见的再散列方法包括线性探测再散列、平方探测再散列、双散列等。再散列法的优点是简单、易于实现，并且在处理小规模数据集时表现良好。
在数据可视化领域，Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表，如散点图、折线图和柱状图等。...sc.set_sizes(1000 * np.random.rand(100)) # 更新散点的大小 sc.set_facecolor(np.random.rand(100, 3))...# 更新散点的颜色 plt.draw() # 重新绘制图表 plt.pause(0.1) # 暂停一小段时间，使得动画效果更明显在这个示例中，我们首先生成了随机的散点数据 x、y、colors...通过这些示例，我们学习了如何在Matplotlib中打开交互模式，创建图形窗口和子图，以及如何通过循环更新图表的数据，从而实现动态效果。...这些技巧和实践经验可以帮助我们更好地理解数据的变化趋势，并以动画的方式展示数据的动态特性。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点，灵活地调整图表的样式、参数和更新方式，以满足不同的可视化需求。
它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。...用matplotlib绘制一些大家比较熟悉又经常混淆的统计图形，掌握这些统计图形可以对数据可视化有一个深入理解。...np.random.randn(100) b = np.random.randn(100) #colormap:RdYlBu plt.scatter(a,b,s=np.power(10*a+20*b,2),#s散点标记的大小...c=np.random.rand(100),#c散点标记的颜色 cmap=mpl.cm.RdYlBu,#将浮点数映射成颜色的颜色映射表 marker='o') plt.show() 7.函数stem(...AlphaRM"]) plt.ylabel("随机数值") plt.title("随机数生成器抗干扰能力的稳定性") plt.grid(axis="y",ls=":",lw=1,color="gray"
每次我们对一个值进行哈希处理时，我们都会使其网格上相应的方块变暗一点。这个想法是创建一种简单的方法来查看哈希函数如何避免冲突。我们正在寻找的是一个良好、均匀的分布。...每个平方增加 100 与每个平方增加 1 一样都是好的分布。如果我们有一个经常发生冲突的糟糕哈希函数，那仍然会很突出。我们很快就会看到这一点。...让我们采用一个更大的网格并对 1,000 个随机生成的字符串进行哈希处理。您可以单击网格来对一组新的随机输入进行散列，网格将以动画方式向您显示每个输入被散列并放置在网格上。...这些值很好并且分布均匀，因为我们使用了一个很好的、众所周知的哈希函数，称为 murmur3。这种哈希值在现实世界中被广泛使用，因为它具有良好的分布性，同时速度也非常非常快。...与一颗种子发生碰撞的物体在使用另一颗种子时不应发生碰撞。编程语言通常会在进程启动时生成一个随机数用作种子，因此每次运行程序时种子都是不同的。作为一个不知道种子的坏人，我现在不可能可靠地造成伤害。
if rand(1) 生成一个随机数和这个概率比较，如果该随机数小于这个概率 x0 = x1; % 更新当前解为新解...= []; % 将原来的散点删除 scatter(best_x,max_y,'*r'); % 在最大值处重新标上散点 title(['模拟退火找到的最大值为', num2str(max_y)])...：旅行商问题 tic rng('shuffle') % 控制随机数的生成，否则每次打开matlab得到的结果都一样 % https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math...if rand(1) 生成一个随机数和这个概率比较，如果该随机数小于这个概率 path0 = path1; % 更新当前路径为新路径...) best_path = [best_path,best_path(1)]; % 在最短路径的最后面加上一个元素，即第一个点（我们要生成一个封闭的图形） n = n+1; % 城市的个数加一个
inverse CDF4) random：用于生成各类概率分布的随机数5) fitdist：用于生成各类概率分布拟合给定随机数据的统计参数（如均值、方差）Copula函数描述的是变量间的相关性，...分布在（0~1）之间rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是'single'rand(RandStream,m...,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪随机数2.randn生成标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1)randn(RandStream,m,n)利用指定的RandStream...生成1伪随机数，rand有其相同用法3.randi生成均匀分布的伪随机数，randi()函数生成均匀分布的伪随机整数，范围为imin--imax，如果没指定imin，则默认为1randi（iMax）在开区间...Matlab提供了一个peaks函数，可产生一个凹凸有致的曲面，包含了三个局部极大点及三个局部极小点mesh(x,y,z) %mesh(x,y,z)表示以（x，y，z）绘制三维图ecdf函数，是求经验分布函数一些基本的函数
所以通过确定性的代码，在周期足够长的情况下，必然会出现相同的随机数。因此要生成具备不可重现性的随机数，需要从不确定的物理现象中获取信息，比如周围温度、环境噪音、鼠标移动，键盘输入间隔等。...所以在选择生成私钥的随机数方法时，需要选择满足密码学强度的随机数方法，比如 Node 中的 crypto.randomBytes。...当我们调用 secp256k1.publicKeyCreate 获得公钥时，实际使用的是非对称加密中的椭圆曲线算法。通过该算法可以从私钥推导出公钥，这是一个不可逆的过程：K = k * G。...在椭圆曲线中， 点的相加等同于从该点画切线找到与曲线相交的另⼀点， 然后映射到 x 轴。下图展示了从曲线上获得 G、2G、4G、8G 的几何操作。 什么是哈希算法？...在区块链系统中，构建交易数据对应的Merkle树，计算得到Merkle树根节点的区块链哈希值，区块链的哈希值能够唯一而精准地标识一个区块，区块链中任意节点通过简单的哈希计算都接获得这个区块的哈希值，计算出的哈希值没有变化也就意味着区块链中的信息没有被篡改
定义 蒙特卡罗⽅法⼜称统计模拟法，是⼀种随机模拟⽅法，将所求解的问题同⼀定的概率模型相联系，⽤电⼦计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。...]) 在区间[1,5]内随机取出1个整数 normrnd(10,2) 均值为10 标准差为2（方差为4）的正态分布随机数 exprnd(5) 均值为5的指数分布随机数（对应的参数为0.2） mean([...: 31.1212 非线性规划问题 问题背景 matlab求解 clc,clear; tic %计算tic和toc中间部分的代码的运行时间 n=10000000; %生成的随机数组数 x1=unifrnd...(20,30,n,1); % 生成在[20,30]之间均匀分布的随机数组成的n行1列的向量构成x1 x2=x1 - 10; x3=unifrnd(-10,16,n,1); % 生成在[-10,16]...end min_path min_path = [min_path,min_path(1)]; % 在最短路径的最后面加上一个元素，即第一个点（我们要生成一个封闭的图形） n = n+1; %
使用np.zeros(), np.ones(), np.eye(), np.empty() 创建特殊数组，这一点和matlab还是差不多的，不过需要注意的是，如果你要创建一个2*3的全零数组，那么就应该这么写...：np.zeros((2, 3)) ，也就是说传入的是一个元祖，如果你熟悉matlab你可能就会直接写np.zeros(2, 3)，这在python中是不正确的。...需要注意的：假设有一个 5×4 的二维数组 arr ，那么np.mean(arr) 表示对整个二维数组的平均，即全部加起来除以个数，并不是matlab中的默认对列求平均。...此外，randn 默认只能生成标准正太分布的随机数，想要使用randn来生成非标态分布的随机数，那么可以这么写：sigma * np.random.randn(size) + mu 。...但是使用normal就可以轻松的生成各种正态分布的随机数：normal(loc=0.0, scale=1.0,size=None)，loc是均值，scale是标准差。
在应用中，Java是应用最为广泛的开发工具之一，如何在Java中产生随机数，也是很多开发者在初学随机数时的一个必修课，在此为读者贡献两个办法帮你解决如何在Java中产生随机数。...如Randomi=newRandom()。通过这条语句就利用了Random类创建了一个随机数的生成器。不过以这种方法创建随机数时，与采用Random方法产生随机数的机制不同。...只有在生成一些比较特殊的随机数时采用Random类。如现在需要生成一个概率密度为高斯分布的双精度值随机数时，则通过采用Random类的方法来创建随机数相对来说比较简单一点。 ...nextInt() 返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt() 返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。
，即以向量的元素为对角元素 magic() 创建魔方矩阵 rand() 创建随机矩阵，服从均匀分布 randn() 创建随机矩阵，服从正态分布 randperm() 创建随机行向量 horcat...删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(...normest 估计矩阵2范数 norminv 正态分布逆累计概率密度函数 normpdf 正态分布概率密度函数 normrnd 正态随机数发生器 notebook 启动Matlab和Word...平面线图 plot3 三维线图 plotmatrix 矩阵的散点图 plotyy 双纵坐标图 poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数 poissrnd 泊松分布随机数发生器 pol2cart...二维方向箭头图 quiver3 三维方向箭头图 R r rand 产生均匀分布随机数 randn 产生正态分布随机数 randperm 随机置换向量 range 样本极差 rank 矩阵的秩
D，直至到达图1(d)所示，到达Nash均衡点，从而生成分布与真实分布重叠，生成极为接近真实分布的数据。...通过这样一个极大极小(Max-min)博弈，循环交替地分别优化G和D来训练所需要的生成式网络与判别式网络，直到到达Nash均衡点。...在基本的GAN模型中，生成器是通过输入一串满足某个分布的随机数来实现的（一般以均匀分布和高斯分布为主下，当然，改进后的GAN也有不以随机数作为生成器的输入值的，如CycleGAN等，此处暂不讨论），而在...CGAN中，不仅要输入随机数，还需要将之与标签类别做拼接(concat，一般要将标签转换成如one-hot或其它的tensor)，再将其输入生成器生成所需要的数据。...这种观点也给了后来研究者改进的想法和启发。 因此，生成器输入除随机数z以外，将图片x（如灰度图，素描图等）作为条件进行拼接，输出的是转换后的图片（如照片）。
为了简化这一点，让我们想象一下这样的场景:您试图将一些图像编码为2d编码，如下所示。 ? 2D潜在空间 现在，为了生成一个新的图像，我们可以简单地从上面的潜在空间中采样一个点。...相反，我们希望具有有意义输出的潜在空间区域是连续的，而不是像下图那样是分开的，这样可以方便地在不同属性之间进行插值。 ? 要获得具有良好性质的潜在空间，必须正则化返回的分布。...变量自动编码器(注意:在真实的训练中，我们不知道每个属性实际上代表什么，属性被标记为更容易理解) ? 现在，由于我们有了每个属性的概率分布，我们可以简单地从分布中抽取任何值来生成一个新的输出。...第二项是真实分布p(z)与我们选择的分布q(z|x)之间的kl散度，其中q通常是一个均值和单位方差为零的正态分布N(0,1)。鼓励分布q(z|x)在训练中接近真实分布p(z)。...因此，通过使用两者的组合，我们将获得一个平衡，即拥有一个接近先验分布但仍然描述输入的某些特征的潜在表示。 ? 重新参数化 在实现变分自动编码器时，您可能面临的一个问题是实现采样过程。
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