大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一个分布的随机变量可通过把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入该分布的反函数的方法得到。标准正态分布的反函数却求不了。...所以我们就要寻找其他的办法。 由均匀分布生成标准正态分布主要有3种方法：Box–Muller算法 ，中心极限定理和Kinderman and Monahan method。...接下来将分别介绍三种算法的python实现 1.Box–Muller算法 Box–Muller算法实际上是依据瑞利分布来求标准正态分布的反函数。...1.1.理论基础： 这里面，由 生成服从 的随机变量， 同时，由 生成服从 均匀分布的 随机变量。 因为 ，所以由 得到服从标准正态分布的 随机变量。...1.2.python代码： 1.3.Excel直方图： 2.中心极限定理 2.1.理论基础： 独立同分布、且数学期望和方差有限的随机变量序列的标准化和，以标准正态分布为极限 ， ，
np.random.rand用法 生成特定形状下[0,1)下的均匀分布随机数 np.random.rand(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...),[0,1)之间的 均匀分布 随机数...0.25528411], #random [ 0.49313049, 0.94909878]]) #random ---- np.random.randn用法 生成特定形状下的正态分布随机数...正态分布即高斯分布 np.random.randn(a1,a2,a3...)生成形状为(a1,a2,a3...)的 均匀分布 随机数 如果想要生成满足 其中 表示平均值表示方差 , 可以使用语句
数学杂谈：限制条件下的均匀分布考察 1. 问题描述 2. 问题解答 1. 答案 2. 解析 3. 蒙特卡洛模拟 3. 离散情况延拓 1. 正整数的情况 2. 整数的情况 3....., x_n 均为 0 \sim 1 上的均匀分布，且满足限制条件： x_1 + x_2 + ... + x_n = 1 求此时 x_i 的真实分布表达式。 2. 问题解答 1....如果我们要快速地获取符合 x 分布的随机数，也只需要做如下构造即可： import math from random import random def random(k=5): x = random...我们修改问题为： 假设我们有 k 个均匀分布的离散项，取值范围为 0 \sim N ，且满足限制条件 x_1 + x_2 + ... x_k = N ，那么其中 x_1 不小于 M 的概率是多少。...n 个点事实上也满足 \sum\limits_{i=1}^{n} x_i = 1 ，但是如果我们将 x_i 的分布画出来的话，可以注意到， x_i 的分布与 i 的取值有关，且 i 越大，采样得到的 x_i
] 2 D(X)=E[X-E(X)]^2=E(X^2)-[E(X)]^2 D(X)=E[X−E(X)]2=E(X2)−[E(X)]2, 标准差： D X \sqrt{DX} DX , 标准化的随机变量...2 ; D(X)=E[X-E(X)^2]=E(X-c)^2-(c-EX)^2<E(X-c)^2; D(X)=E[X−E(X)2]=E(X−c)2−(c−EX)2<E(X−c)2; 切比雪夫不等式（描述随机变量的变化情况...\frac{\mathrm{cov}(X,\ Y)}{\sqrt{DX}\cdot \sqrt{DY}} rij=DX ⋅DY cov(X, Y), 显然，相关系数也是标准化的两随机变量...； 定义常数与任何随机变量的相关系数为 0 0 0....、方差 分布名称 密度函数 p ( x ) p(x) p(x) 数学期望 E ( X ) E(X) E(X) 方差 D ( X ) D(X) D(X) 均匀分布 p ( x ) = {
生成随机字节 Python 3.9 版本中添加了新的函数 random.Random.randbytes()。该函数可用于生成随机字节。 Python 支持生成随机数，但如果需要生成随机字节呢？...在 Python3.9 版本之前，开发人员必须想方设法生成随机字节。...尽管他们可以使用 os.getrandom()、os.urandom() 或者 secrets.token_bytes() 来生成随机字节，但这些方法无法生成伪随机模式。 ...为了确保随机数的产生符合预期行为，并且过程可复现，开发人员通常将种子(seed)与 random.Random 模块一起使用。...因此，Python 3.9 添加了 random.Random.randbytes() 方法，以可控的方式生成随机字节。 10.
引言 底部导航栏是移动应用中最常见的导航元素之一，它通常包含多个均匀分布的图标或按钮，用于在应用的主要功能之间切换。...2.1 链式布局的特性 方向性：可以是水平的或垂直的 分布模式：支持多种分布方式，如均匀分布、两端对齐等 组件连接：将多个组件连接成一条链 自动间距：根据分布模式自动计算组件之间的间距 3....链式布局的高级应用 4.1 链式布局样式 RelativeContainer提供了多种链式布局样式： 链式样式 说明 效果 ChainStyle.SPREAD 均匀分布，组件之间的间距相等 组件均匀分布在容器中...实际应用场景 水平链布局在以下场景中特别有用： 底部导航栏：均匀分布的导航图标 工具栏：均匀分布的工具按钮 标签页：均匀分布的标签 评分组件：均匀分布的星星图标 7....总结 链式布局是RelativeContainer提供的强大功能，特别适合创建均匀分布的组件布局。
数学上更严谨的定义如下： 设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数，称X=X(e)为随机变量。...我们来看看均匀分布（Uniform Distribution）的概率密度函数。此时f(x)满足： ? 这个函数非常简单，随机变量X落到区间[a, b)的概率要么为0，要么为1/(b-a)。...，实际上就相当于对[1, 0)取十等分。...例如前面例子中的均匀分布，实现cdf即为： def uniform_cdf(x) if x < 0: return 0 elif x < 1: return x else...这种随机变量往往近似地服从正态分布。这种现象就是中心极限定理的客观背景。 事实上，中心极限定理并非只有一个，在统计学中，常常把证明其极限分布为正态分布的定理都统称为中心极限定理。
极限下的平稳分布 从这里开始，我们关注平稳分布（stationary distribution）。顾名思义，平稳分布就是“平稳的”，随着时间的推移，不再受到随机过程的变化制约的分布。...因为 的构造，实质上是让这个随机过程中，每一个状态有 的概率在原地不动，另外 才会按照 的标准去移动。 这样的话，因为 是不可约的，所以 。...如果转移矩阵满足这个，事实上我们可以非常容易的找到它的平稳分布。事实上，假如它的大小是 ，那么它的平稳分布就是 ，也即本身这个分布就是一个均匀分布。读者可以自己验证这个结果。...逆马尔科夫链不是一个额外的定义，而只是把原先的马尔科夫链倒过来看所产生的结果，事实上，我们的这个说法也暴露了说，这样得到的一条随机过程仍然是一条马尔科夫链。...但因为它本质上并不是随机过程的内容，我们这里就暂时不提它了。 小结 本节我们主要关注了马尔科夫链的极限状态和一些具有特殊性质的马尔科夫链。
作者 | Bilgin Ibryam 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 1 现代分布式应用 我想为这次演讲预先设置一些背景，在这里当我提到分布式系统时，我所指的是由多个组件组成的系统，...这些都是我们创建分布式应用所需要的最基本的东西。 第二个基石是网络相关的。我们有了一个应用之后，就希望它能够可靠地连接到其他的服务上，不管其他的服务在集群内还是在集群外部。...我们希望能拥有这些抽象来创建健壮的分布式系统。 我们将会使用这个分布式系统原语的框架来评估在 Kubernetes 和其他项目上这些内容的变化。...如今，在 Kubernetes 上，我们可以支持多种方式的配置管理。我们的应用程序运行时不需要进行任何的配置查找。Kubernetes 会确保配置内容将会最终出现在工作负载所在的节点上。...一旦我们将所有的最佳实践准备就绪并使用好这些能力，那么我们的应用就会成为一个优秀的云原生公民，它就可以在 Kubernetes 上实现自动化（这代表了在 Kubernetes 上运行工作负载的基础模式）
产生拉普拉斯分布的随机数。...二、方法简介 1、产生随机变量的组合法 将分布函数\(F(x)\)分解为若干个较为简单的子分布函数的线性组合 \[F(x)=\sum_{i=1}^{K}p_{i}F_{i}(x) \] 其中 p_{i...该算法中首先以概率\(p_{i}\)选择子分布函数\(F_{i}(x)\)，然后取\(F_{i}(x)\)的随机数作为\(F(x)\)的随机数。...根据上述的组合算法，产生拉普拉斯分布随机数的方法为： 产生均匀分布的随机数\(u_{1}\)和\(u_{2}\)，即\(u_{1},u_{2} \sim U(0,1)\)； 计算\(x = \left\...1.0, s); if(u1 <= 0.5) x = -beta * log(1.0 – u2); else x = beta * log(u2); return(x); } uniform.c文件参见均匀分布的随机数
PyTorch DDP 随机卡死复盘：最后一个 batch 挂起，NCCL 等待不返回，三步修复 Sampler & drop_last很多人在接触深度学习的过程往往都是从自己的笔记本开始的，但是从接触工作后...，更多的是通过分布式的训练来模型。...由于经验的不足常常会遇到分布式训练“玄学卡死”：多卡的训练偶发在 epoch 尾部停住不动，并且GPU 利用率掉到 0%，日志无异常。...为了解决首次接触分布式训练的人的疑问，本文从bug现象以及调试逐一分析。...2️⃣ drop_last=False 时，最后一个小批的样本数在不同 rank 上可能不一致（当 len(dataset) 不是 world_size 的整数倍且某些数据被过滤/增强丢弃时尤其明显）。
虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。...指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹路。这些纹路的存在,不仅增大了皮肤表面的摩擦力,使我们能够用手抓起重物,而且增强了指尖的触感,使我们对物体的材质、温度等更敏锐。...科学界一般认为,指纹的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决定了指纹的唯一性。...科学统计也同样表明,即使存在血缘和遗传关系的两个人,比如双胞胎,他们的指纹并没有比随机两人的指纹表现出明显更高的相关性。通常我们将指纹中突起的纹路称为脊线,而将指纹的整体纹路称为脊线模式。...静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储
在这种情况下，许多研究集中在探索特征表示上，这些特征表示在两个领域之间排列最大的干扰。其他一些工作试图通过最小化其分布之间的差异来重新调整这些特征。...给定源虹膜数据库 及其相应的标签 ， 是指源虹膜图像中的强度分布。同样，我们有目标虹膜图像 及其相应的标签 ，而 指定了目标虹膜图像中的强度分布。...为了将源区的强度转移到目标区的强度，最初我们从相应的PDF中提取了一个随机值，遵循正态分布。然而，这一战略似乎没有那么有希望，因为它忽略了每个地区最大值和最小值之间的互补关系。...现在，为了使每个源图像的域适应目标的域，我们为每个区域随机选择了一个最小值，然后使用我们提出的多项式模型估计其相应的最大值，如图1所示。...总之，总体结果证实了一个关键结论，即色调分布（虹膜、非虹膜和瞳孔的强度范围）在不同于训练数据的新虹膜数据上的FCN的泛化中起着关键作用。
我们在单机服务器，出现资源的竞争，一般使用synchronized 就可以解决，但是在分布式的服务器上，synchronized 就无法解决这个问题，这就需要一个分布式事务锁。...分布式事务：按照传统的系统架构，下单、扣库存等等，这一系列的操作都是一在一个应用一个数据库中完成的，也就是说保证了事务的ACID特性。如果在分布式应用中就会涉及到跨应用、跨库。...这样就涉及到了分布式事务，就要考虑怎么保证这一系列的操作要么都成功要么都失败。保证数据的一致性。 **分布式锁：**因为资源有限，要通过互斥来保持一致性，引入分布式事务锁。...上面加锁、解锁，看着是挺麻烦的，所以就出现了Redisson。 5、Redisson 分布式锁原理 官方介绍： Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格。...就是在Redis的基础上封装了很多功能，以便于我们更方便的使用。
在 3 月份的 QCon 上，我做了一个关于 Kubernetes 的分布式系统进化的演讲。首先，我想先问一个问题，微服务之后是什么？我相信大家都有各自的答案，我也有我的答案。...现代分布式应用 为了给这个话题提供更多的背景信息，我认为的分布式系统是由数百个组件组成的系统。这些组件可以是有状态的、无状态的或者无服务器的。...你想随意使用这些抽象俩创建完善的分布式系统。 我们将使用这个分布式系统原语的框架来评估它们在 Kubernetes 和其他项目上的变化情况。...它具有围绕网络连接的弹性的所有功能，因此它可以进行重试。可能 ESB 本质上不是很分布式，所以它不需要非常高级的网络和发布能力。ESB 欠缺的主要是生命周期管理。...Bilgin 目前的工作主要集中在分布式系统、事件驱动架构以及可重复的云原生应用开发模式和实践上。请关注他 @bibryam 了解未来类似主题的更新。
唯一性：虹膜的形成主要是由胚胎发育环境的随机因素所决定，虹膜纹理中随机分布的细节特征决定了虹膜模式的唯一性，虹膜具有独一无二的纹理结构，虹膜上面的细节特征自由度是几百个的数量级，因此可以唯一标识个体身份...，根据虹膜分布的规律，能够自动建模，然后结合纹理、虹膜的边缘、上下眼皮的边界，再用一些模型把这些睫毛、光斑滤除。...这些编码是符合二项分布的，这样可以确定如果是不同用户虹膜比对，匹配分数的分布服从二项分布。Hamming距离匹配分数会非常高。...孙哲南：我们也测过，我们测过上千人基本上可以达到99%以上，比如说简单定义两大类，比如说东方人跟西方人准确率也是很高的，因为东方人和西方人纹理分布和特征还是不一样的。...，指纹全部抹掉了，没法确认这些人的身份，下一个人我们就会公共安全领域去做这个系统，基本上都给重点人员采集虹膜，基本上出国之后也没法把虹膜给改掉，除非把眼睛弄瞎了，我国反恐还有在怎么在监控环境下怎么远距离识别这个人的身份
对代码运行时间的描述基于MacBook Pro (MD101CH/A)。 3....点击https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/2672777上Wolfram社区获取源代码。 注释 PART 1....角速度分布的推导过程 自旋是自然界中的常见现象，但它背后的详细统计学原理却很少被讨论。本文旨在启发人们思考这个问题。...给定一定数量的粒子（假设它们在球形空间均匀分布），使得它们具有相同的速度大小（假设为c）并且在三维空间中随机运动。...这样，在一定时间内它们的运动分量会产生围绕它们整体质心的旋转效应。
使用 Old Faithful 间歇喷泉数据创建的数据分布，可视化概率密度函数以及来自于分布的随机样本 代码：
具体来说，虹膜图像获取实质上是对人眼、环境和采集设备三者交互过程的单次采样，而交互中的这三大因素都会涉及大量的采集因素——人眼会涉及姿态、运动和遮挡等，环境会涉及光照等，而采集设备会涉及光学镜头、传感器等...采集不确定性往往会导致每次成像结果都不尽相同，而这种成像的差异体现在特征空间上是导致不同图像的特征点无法聚焦于同一位置而是围绕某一点分布。...虽然采集不确定性导致同一目标不同图像的虹膜特征在空间中弥散，但我们仍然可以发现一个基本的规律——同一目标的虹膜特征呈抱团分布，越相似的虹膜图像在空间的距离越近。...此时，输入图像对应的虹膜特征可视为对 z_n分布的一次特殊采样。...基于该表示，我们可以通过从标准正态分布中随机采样一个噪声来生成新的虚拟虹膜特征，获得的虚拟特征本质为数据在特征层的一次合理增广，有助于确保数据的多元性。
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