我发现看到它，而不是熟记小而容易忘记细节的代码，更容易直观地记住一个算法。 洗牌 洗牌是随机重新排列一组元素的过程。例如，你可以在打牌之前洗牌。...该算法把数组划分为两个部分，右半边是已洗牌区域（用黑色表示），左半边是待洗牌区域（用灰色表示）。每一步从左边的待洗牌区域随机选择一个元素并将其移动到右侧，已洗牌区域元素数量扩大了1个。...一个定义是基于在洗牌之后索引i处的数组元素将在洗牌之后处于索引j的概率。如果算法是无偏的，则每个元素在洗牌结束后出现在每个索引处的概率相等，因此所有i和j的概率相同：1 / n，其中n是元素的数量。...我不知道为什么这些算法是有用的，除了简单的游戏，可能是关于电气网络。但即使如此，它们从可视化视角看也很迷人，因为它们以非常不同的方式解决了同样的有高度约束的问题。 观看它们真有趣。 ?...只是因为它们看起来相同并不意味着它们相同。尽管外观上一样，Prim的算法在随机加权图不生成统一的生成树（据我所知，证明这是我的专业领域之外）。可视化有时会由于人为错误而会误导。
承接上一篇：理解 P/NP 问题时，我产生了一种已经触碰到人类认知天花板的错觉？！ 我们目前的世界仍是基于 P ≠ NP，所以有理由相信：只要我们把牌洗的足够乱，幸运女神或许就会降临。...将牌随机分成两堆，让它们交换，然后再随机分成两堆，再让它们交换，然后再随机分出两堆......这样重复洗十几、二十次后，完成洗牌。...黄金洗牌来揭晓答案： 随机的结果要能够覆盖所有的情况，并且随机结果出现的概率相等； 洗 54 张牌，随机结果需覆盖所有情况就应该是 54 张牌的排列方式，A5454，即 54!...const aryJoinAry = function (ary,ary2) { var itemAry=[]; var minLength; //先拿到两个数组中长度较短的那个数组的长度...大师说：“把牌洗乱固然重要，但是能不能，把牌洗乱之后，还能发给自己想要的牌？！” —— 大师，我悟了！这不就是抽奖池嘛！！
这章节也是我认为使用pandas 处理数据时最令人愉快的部分之一 对某一轴套用相同运算 你时常会需要对DataFrame 里头的每一个栏位（纵轴）或是每一行（横轴）做相同的运算，比方说你想将Titanic...将DataFrame随机切成两个子集 有时你会想将手上的DataFrame 随机切成两个独立的子集，选取其中一个子集来训练机器学习模型是一个常见的情境。...用SQL的方式合并两个DataFrames 很多时候你会想要将两个DataFrames 依照某个共通的栏位（键值）合并成单一DataFrame 以整合资讯，比方说给定以下两个DataFrames： DataFrame...如果你想将这两个DataFrames合并（merge），可以使用非常方便的merge函数： 没错，merge函数运作方式就像SQL一样，可以让你通过更改how参数来做： left：left outer...merge函数强大之处在于能跟SQL一样为我们抽象化如何合并两个DataFrames的运算。
本篇文章，我将以数组为基础，探索“在线洗牌”的原理。同时，我会以多种方式编写这个原理的代码。...还等什么，继续往下看~ 方法一：Fisher-Yates 算法 Fisher-Yates 算法的基本前提是遍历条目，将数组中的每个元素与从数组中剩余的未洗牌部分随机选择的元素进行交换。...下面我们解释一下，在使用 Fisher-Yates 算法对数组进行洗牌的情况下，数组解构赋值是如何工作的: Array [i] 和 Array [j] 表示数组中需要交换的两个元素。...这个随机值**将导致比较函数以随机的方式为不同的元素对返回负、正或零值。**因此，sort() 方法随机打乱数组。...例如: 随机播放歌曲列表 麻将、斗地主游戏随机洗牌 创建随机问题进行样本测验 希望对你有帮助。 这里是编程轨迹，下篇文章再见。
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。...如何漂亮打印Pandas的DataFrames 如果您的显示器足够宽并且能够容纳更多列，则可能需要调整一些显示选项。我将在下面使用的值可能不适用于您的设置，因此请确保对其进行相应的调整。...就个人而言，我使用超宽显示器，可以在必要时打印出相当多的列。...您可以调整更多显示选项，并更改Pandas DataFrames的显示方式。...总结 在今天的文章中，我们讨论了Pandas的一些显示选项，使您可以根据要显示的内容以及可能使用的显示器，漂亮地打印DataFrame。 熊猫带有一个设置系统，使用户可以调整和自定义显示功能。
乘客们都很气氛，他们想：既然阿波都不遵守规定，那么我为什么要遵守呢？因此后面所有的人也都随意地找了位置坐下来，并且坚决不让座给其他的乘客。...Input 输入包含多组测试数据，每组数据占一行，包含两个整数，分别是n和m(n>=m)，n表示共有n个乘客(包括阿波)，m表示第m个乘客。...Output 对于每组数据，请输出第m个乘客(除去熊猫阿波外)坐到原机票位置的概率是多少?(结果保留2位小数) 每组输出占一行。...n个乘客有A(n,n)种安排座位的方式，第i个乘客固定坐在自己的座位，则有A(n-1,n-1)种安排座位的方式。 概率就是P=A(n-1,n-1)/A(n,n)=1.0/n 。...这个问题，我们可以类比抽签，其他人怎么坐，不会影响我们坐，因为是随机的！
最近的一个塔罗牌项目中，有一个洗牌的需求，其实也就是随机打乱数组，遂网上搜了下，再此做个整理… ?...在 shuffle 函数内部，this 引用的就是调用该 shuffle 的数组： var input = this; 在上面的代码中，我用一个新的变量引用 this，也就是调用 shuffle 函数的数组...这里的变量 i 就是上面图例中被选中的元素 洗牌算法 接下来，使用了两行代码在指定范围内挑选一个随机元素： let randomIndex = Math.floor(Math.random() * (i...input[i] input[i] = itemAtIndex; 本质上是一个互换两个元素的值的过程，并不难理解。...至此，循环内的逻辑就介绍完了，剩下的都是重复操作。 随机性测试 ? 随机性测试 上图是使用 Highcharts 制作的随机性测试图表，以可视化的方式校验本文中洗牌算法的随机性。
1、random.shuffle的语法 random.shuffle（x，随机） shuffle方法有两个参数。两个随机数中的一个是可选参数。无序播放法，用于将序列无序播放到位。...使用随机模块的random.seed（）方法，每次洗牌都可能产生相同的结果。让我们看看如何将种子方法与随机播放方法结合使用。...然后如何洗牌字符串的字符。我们可以使用各种方法来实现这一点。让我们逐一讨论。 将字符串转换为字符列表。 随机地拖动字符列表。 将无序排列的列表转换为字符串。...4、Python随机的shuffle not-in-place 正如我们已经讨论过的，随机洗牌在适当的位置进行，没有返回任何内容。...我们首先定义了一个新的列表来存储新的排序，再用新的方法来对其进行随机排序。 5、使用相同的顺序一次洗牌两个Python列表 假设您想随机播放两个列表，但又想保持相同的随机播放顺序。
这确实也是一道面试题，我曾经多次面试中都有遇到这个题目或者这个题目的变种。 你不妨花 1 秒，想想？ 什么是洗牌算法 从名字上来看，就是给你一副牌让你洗呗，用怎样的方法才能洗得均匀呢？...其实洗牌算法就是一种随机算法，你在斗地主的时候，随机把牌的顺序打乱就行。一个足够好的洗牌算法最终结果应该是可以让牌的顺序足够随机。...我们把这个洗牌过程用更加“程序员”的语言描述一下，就是假设有一个 n 个元素的数组 Array[n]，通过某种方式，随机产生一个另外一个序列Array'[n]让数组的每个元素 Array[i] 在数组中的每个位置出现的概率都是...还有，就比如名字中的“洗牌”，那些棋牌类的游戏，当然会用到名副其实的“洗牌”算法了。其实在各种游戏的随机场景中应该都可以用这个算法的。...最简单的思路其实就是：先把文件每一行读取出来，假设有 n 行，这个时候随机从 1-n生成一个数，读取对应的行即可。
因此，在这篇文章中，我们将探索Dask和DataTable，这两个最受数据科学家欢迎的类 Pandas 库。...出于实验目的，我在 Python 中生成了一个随机数据集，其中包含可变行和三十列——包括字符串、浮点数和整数数据类型。 2....我将下面描述的每个实验重复了五次，以减少随机性并从观察到的结果中得出较公平的结论。我在下一节中报告的数据是五个实验的平均值。 3....实验结果表明，当行数少于一百万时，Dask 和 Pandas 从 CSV 生成 Pandas DataFrame 的时间大致相同。 2....如果您阅读了我之前的帖子（我在上面链接过，或者您可以在https://medium.com/towards-data-science/why-i-stopped-dumping-dataframes-to-a-csv-and-why-you-should-too-c0954c410f8f
近期在测试公司的游戏时我发现一个问题，那就是在游戏中，每次发牌后，似乎每个人的牌都很好，这让我对发牌的随机性产生了质疑。...尽管我们都知道，所谓的随机其实都是伪随机，但看到大家的牌都这么好，我不禁开始怀疑洗牌的算法到底怎么样。 在网上研究了一下洗牌算法，发现其算法似乎并不多（常见的貌似就两三种吧）。...于是我尝试使用了一些网上提供的算法，但发现它们与系统自带的函数在洗牌（随机）效果上相差无几。 难道这些算法真的都不行？这确实令人困惑！然而，要证明这些算法的随机性存在问题，确实是一个挑战。...毕竟只有52张牌，要完全随机地洗牌并分配给每个人，似乎应该是一个相对简单的过程。那么，有没有可能通过一些测试或统计方法来验证这些洗牌算法的随机性呢？...由于 shuffle 是用于处理数组的函数，因此使用 zval 类型更为合适。尽管两个函数使用的变量类型不同，但它们所采用的算法是相同的。
Buffer自动累积表格数据的最后一行N行，其中N由length定义。 累积数据的能力允许对最近的数据历史执行操作，而绘制后端（例如散景）可以通过仅发送最新的补丁来优化绘图更新。...只有当Buffer持有的data对象与绘制的Element数据相同时，此优化才有效，否则所有数据都将正常更新。...虽然HoloViews不依赖于streamz并且您可以使用流功能而无需了解streamz，但这两个库可以很好地协同工作，允许您构建管道来管理连续的数据流。...要查看情节更新，让我们使用streamz.Stream的emit方法将小块随机大熊猫DataFrames发送到我们的情节： In [ ]: for i in range(100): df = pd.DataFrame...在这个例子中，我们减去一个固定的偏移，然后计算累积和，给我们一个随机漂移的时间序列。
我准备这样做一个shuffle，但同时也想看看golang里面是否有这样的接口直接得到结果，看了下还真有，这个函数是rand.Perm(n)，这个函数会返回一个数组，比如我传入75，会返回一个0-74的随机数组...arr := rand.Perm(75) 好奇心驱使我一探究竟，golang会用什么样的方式实现Perm函数呢？...仔细分析发现，这个算法非常精巧，每次遍历都是将当前的数i和已经在数组中的随机一个数m[j]进行交换，最终达到了公平随机整个数组的作用。虽然只有短短3行代码，却让人有种震撼的感觉。...上面这段代码写了4行的注释，大概意思是说不能省去0那一次，看起来没啥用处，但是为了照顾r随机器中的随机序列，还是要加上，不然可能会造成负作用，这里面和随机种子以及此后随机的序列有关，为了对随机序列不产生影响保证公平性...算法就是大名鼎鼎的 Knuth-Shuffle，即 Knuth 洗牌算法。 看似简单的问题，竟然又扯出Knuth，大意了。 能把一件小事情做到极致的人，可以称之为艺术家。Knuth名副其实。
本文用户记录黄埔学院学习的心得，并补充一些内容。 课程2：十行代码高效完成深度学习POC，主讲人为百度深度学习技术平台部：陈泽裕老师。 因为我是CV方向的，所以内容会往CV方向调整一下，有所筛检。...模型调优策略 斯坦福大学的吴恩达教授在他的深度学习课程上，用非常形象的方式将模型的调优策略分成两类：熊猫策略和鱼子酱策略。...这是因为深度学习模型的超参数中有些是非常重要的（比如学习率），有些是没那么重要的。所以没必要给重要的超参数和不重要的超参数相同的搜索机会。比如上图左侧：重要的和不重要的都给了三次搜索机会。...不同黑盒优化策略的对比如下表所示： 熊猫策略 网格搜索 随机搜索 贝叶斯优化 优点 可以取得较好的超参设置 实现简单，可并行搜索 搜索空间友好，可并行搜索 搜索效率高，鲁棒性强 缺点 耗时耗力，成本高...四、总结 总结一下PaddleHub的内容： （1）丰富、优秀的预训练模型库，涵盖了自然语言处理和计算机视觉两个方面； （2）模型即软件，便捷、易用的迁移学习，仅需几行代码就能实现迁移学习； （3）提供自动化的超参数搜索算法和评估算法
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。...那我们平常简单的洗牌几次到底洗乱了没有呢，不妨我们先针对最常用的Hindu Shuffle和Riffle Shuffle做一个估算，我们先假设： 假设在一次洗牌能够达到的样本空间内能够达到均匀分布，且累积洗牌后不会达到相同的空间...* 10 ^ 15 Riffle Shuffle 若考虑分开成两叠和随机洗牌的两个过程，那么可以看作所有分成两叠的数量方法的排列数之和即： C(54, 0) + C(54, 1) + ... + C(...所以，这两个方式洗一次牌都和总混乱度差距很大，而从解空间的大小上来看，这个结论很反直觉，Hindu Shuffle只比Riffle Shuffle差1倍的perplexity而已？...的随机过程以及Faro Shuffle的确定过程进行建模描述，进而才能更加细致地估算洗牌带来的熵来作为洗牌评价准则的具体方案，或者跳出熵的限定，有没有别的容易计算的方案。
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。...或者在QQ斗地主这类棋牌类计算机游戏中，直接就是机器随机数了，甚至还有不洗牌玩法，也可以保证一定程度的洗乱和公平（注意这两个概念不一样，哪怕不洗牌，只要不偷看，虽然没洗乱，但也是公平的，后面会分析此问题...洗牌方式分类 大体可以分为Determined Shuffle（确定洗牌）和Undetermined Shuffle（非确定洗牌），数学的话讲就是函数和随机过程。 1....往往是固定叠数和新排列位置的方式，随机的是每叠牌的张数，再按照一定模式重新排列，两个过程共同构成一次随机的切牌，而后者往往是固定的，随机来源于前者。...Decks, TableFalse Cut（n段假切） 我们说切牌改变的是分出牌叠的排列，虽然改变方式固定，但随机来自于每叠牌的张数。
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。...由此，得洗牌过程中的随机过程如下公式和图所示： 其中，N为整叠牌的张数，Di为每一次落牌后两叠牌的剩余张数； ?...而加了大小王的out faro多了两张牌恰好和没有大小王的in faro结论相同，也要52次，失之毫厘，误差千里啊！...需要那么一点点运气加实力的游戏由于双方获胜概率不会悬殊，往往会增加前面说的熵，那么理论上对人们的吸引程度更大（完全随机的又会因为不感兴趣而直接不关注，熵再大也没用），我想足球篮球风靡世界多半和这个有关吧
组卷积的随机通道混合（Channel Shuffle for Group Convolutions） 图1（a）说明了两个堆叠式组卷积层的相关情况。显然，某一组的输出只与该组的输入有关。...注意即使两个卷积层中组的数目不同，此操作仍然生效。而且，通道洗牌也是可微分（differentiable）的，意味着它是可以被嵌入进网络结构，从而进行端到端的训练的。 ?...图 1：用双堆叠式组卷积（two stacked group convolutions）进行通道随机混合（通道洗牌）。GConv 代表组卷积。a）两个组数相同的堆叠式卷积层。...没有串扰（cross talk）；b）当GConv2 在GConv1 后从不同组中提取数据时，输入和输出通道是全相关的（fully related）；c）使用通道随机混合进行与 b）相同的操作。...）代替元素方式的相加（element-wise addition），这使得用很小的计算成本来扩大通道规模变得很容易。
打乱数组（中等） 没事儿的时候我喜欢玩玩那些经典的 2D 网页小游戏，我发现很多游戏都要涉及地图的随机生成，比如扫雷游戏中地雷的位置应该是随机分布的： 再比如经典炸弹人游戏，障碍物的位置也是有一定随机性的...更神奇的是，力扣的判题机制能够检测出这种概率错误。 那么最后我就来介绍一种方法检测随机算法的正确性：蒙特卡洛方法。我猜测力扣的判题系统也是利用这个方法来判断随机算法的正确性的。...，各个元素被选中的次数大致是相同的，这个算法实现的应该没啥问题。...对于洗牌算法中的shuffle函数也可以采取类似的验证方法，我们可以跟踪某一个元素x被打乱后的索引位置，如果x落在各个索引的次数基本相同，则说明算法正确，你可以自己尝试实现，我就不贴代码验证了。...3、实现一个生成器类，构造函数传入一个很长的数组，请你实现randomGet方法，每次调用随机返回数组中的一个元素，多次调用不能重复返回相同索引的元素。
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