利用此函数生成随机文件名或强度较高的卡密等 第一种： <?...($i = 0; $i < $length; $i++) { $loop = mt_rand(0, ($char_len - 1)); //将这个字符串当作一个数组，随机取出一个字符...，并循环拼接成你需要的位数 $password .= $chars[$loop]; } return $password; } echo randStr(12); //随机生成一个
他们设计了一种算法，强制公平约束，以防止偏见。 “比如黑人和白人的信用卡批准率差异不能超过20％。
本文约900字，建议阅读5分钟本文提出了一个用于半监督学习的可扩展高性能 GNN 框架。...图随机神经网络是图神经网络的一致性正则化框架，优化不同增强中未标记节点的预测一致性，通过随机传播来增强数据。首先对特征矩阵进行扰动，之后通过混合顺序的矩阵在图上传播。...图随机神经网络使用平均池化的矩阵来传播： 随机传播的策略可以表示为： 表示从 Bernoulli 分布中得到的随机丢弃节点的 mask， 表示丢弃节点的概率。...为了解决这一问题，本文预先计算传播矩阵所需的行向量，并以小批量方式执行随机传播，来代替之前的幂迭代。本文的传播矩阵为： 其中，， 是行正则化的邻接矩阵。...实验结果 作者在多个数据集上进行了节点分类任务： 为了验证可扩展性，作者在多个大型数据集上进行了实验： 对于模型中的参数，作者也进行了分析： 总结 本文提出了一个用于半监督学习的可扩展高性能 GNN
1，马尔可夫随机场(MarkovRandom Field)： 下图是一个简单的马尔可夫随机场： ?...马尔可夫随机场是典型的马尔可夫网，图中每个结点表示一个或一组变量，结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。...马尔可夫随机场是一种具有马尔可夫性的随机场，要理解什么是马尔可夫随机场，我们得要先理解什么是随机场，而什么又是马尔可夫性。...1.6，马尔可夫性： 全局马尔可夫性：设结点集合A，B是在无向图G中被结点集合C分开的任意结点集合，则在给定随机变量xC的条件下，随机变量xA和xB条件独立。...由全局马尔可夫性可以得到两个有用的推论： 局部马尔可夫性：设v是无向图G中任意一个结点，W是与v有边相连的所有结点，G中其他结点记做O；则在给定随机变量xW的条件下，随机变量xV和xO条件独立。
简而言之，任何拥有马尔可夫毯的（弱混合）随机动力系统，即 内部和外部状态的分离——配备有信息几何。这意味着内部状态参数化外部状态的概率密度。...简而言之，任何拥有马尔可夫毯子的系统都存在自然的贝叶斯力学。至关重要的是，这意味着内部状态执行的推论与其能量学（以随机热力学为特征）之间存在明确的联系。本文是 主题为“协调能源-自主计算与智能”。...方程（3.1）右侧的表达式是福克-普朗克方程[14,15]，它提供了左侧随机过程的等价描述，但是是以概率密度的确定性动态来描述的。...将方程（3.2）代入其中（忽略旋转流）得到 最后一个等式将随机波动的幅度分解为玻尔兹曼常数和系统温度，确保单位的一致性。...这是支持随机热力学波动定理的理念，其中每一个都取决于共轭动态的备选选择。将由马尔可夫毯暗示的信息几何应用于此，我们可以表达一个取决于系统内部状态暗示的信念的积分波动定理。
如果这个图退化成线性链的方式，则得到马尔可夫模型；因为每个结点都是随机变量，将其看成各个时刻(或空间)的相关变化，以随机过程的视角，则可以看成是马尔可夫过程。...若上述网络是无向的，则是无向图模型，又称马尔可夫随机场或者马尔可夫网络。 如果在给定某些条件的前提下，研究这个马尔可夫随机场，则得到条件随机场。...马尔可夫模型 2.1 马尔可夫过程 马尔可夫过程（Markov process）是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。...设X=(X1,X2…Xn)和Y=(Y1,Y2…Ym)都是联合随机变量，若随机变量Y构成一个无向图 G=(V,E)表示的马尔可夫随机场（MRF），则条件概率分布P(Y|X)称为条件随机场（Conditional...如同马尔可夫随机场，条件随机场为具有无向的图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机变量间的相依关系，在条件随机场中，随机变量Y 的分布为条件机率，给定的观察值则为随机变量 X。
import java.util.Random; /** Java实用工具类库中的类java.util.Random提供了产生各种类型随机数的方法。...它可以产生int、long、float、double以及Goussian等类型的随机数。 java.lang.Math中的方法random()只产生double型的随机数。...public class RandomNumber { public static void main(String[] args) { // 使用java.lang.Math的random方法生成随机数...System.out.println("Gaussian: " + rd1.nextGaussian()); // 指定随机数产生的范围 System.out.print("[0,10)范围内随机整数序列...// 另外，直接使用Random无法避免生成重复的数字，如果需要生成不重复的随机数序列，需要借助数组和集合类 } }
马尔可夫性质（Markov Property）是概率论中的一个概念：当一个随机过程在给的那个现在状态及所有过去状态的情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态...（即该过程的历史路径）是条件独立的，那么此随机过程具有马尔可夫性。...具有马尔可夫性质的过程通常称之为马尔可夫过程。 马尔可夫模型 在介绍马尔可夫模型之前，先简单介绍下马尔可夫过程。马尔可夫过程是满足无后效性的随机过程。...假设在一个随机过程中， t_n 时刻的状态 s_n 的条件分布，仅仅与前一个状态 s_{n-1} 有关，即 P(x_n|x_1,x_2,......条件随机场（Condition Random Field）在最大熵模型的基础上，进行了全局归一化： （概率图上来看和最大熵马尔可夫模型一样） 条件随机场建模如下： p(x_{1,...
词性标注 7.1 词性标注概述 7.2 词性标注语料库与标注集 7.3 基于隐马尔可夫模型的词性标注 7.4 基于感知机的词性标注 7.5 基于条件随机场的词性标注 7.6 词性标注评测 7.7 自定义词性...7.3 基于隐马尔可夫模型的词性标注 之前我们就介绍过隐马尔可夫模型，详细见: 4.隐马尔可夫模型与序列标注 隐马尔可夫模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): hmm_pos.py https...但 OOV问题就出现了，无法把“李狗蛋”识别成人名，隐马尔可夫模型一步走错满盘皆输，其根本原因在于隐马尔可夫模型只能利用单词这一个状态特征，无法通过姓氏“李”来推测“李狗蛋”是人名。...7.5 基于条件随机场的词性标注 之前我们就介绍过条件随机场模型，详细见: 6.条件随机场与序列标注 条件随机场模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): crf_pos.py https:...83.07% 条件随机场 82.12% 从上图可知，结构化感知机和条件随机场都要优于隐马尔可夫模型，判别式模型能够利用更多的特征来进行训练，从而提高更多的精度。
领英精灵比手动操作更安全 很多人会觉得用工具不安全，容易封号，对领英账号不好。...每条间隔时间是随机的，不会重复，这样最大程度模拟了人工行为。 再加上领英精灵自研的风控系统，可最大程度保障领英账号的安全。 2....可提高10倍以上的工作效率 使用过领英的人都知道，领英的使用体验是非常差的。...因为领英精灵可以设置多个消息内容，在多个消息内容里随机一条发送，这样就不会连续发送相同的消息，可最大程度避免封号的问题。 3.
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） MCMC由两部分组成。在 蒙特卡洛 部分是如何从一个给定的概率分布得出的随机样本，马尔可夫链 部分的目标是产生一个稳定的随机过程，称为马尔可夫过程。...马尔可夫过程具有以下特征：随机过程的下一步骤的状态仅取决于当前步骤的状态。这种依赖性不是确定性的。取而代之的是，由当前概率到下一步的过渡由平稳概率分布来描述。 ...具有高度相关性的马尔可夫链在参数空间中缓慢移动，并需要更多的迭代和更长的计算时间才能以接近目标分布的概率访问参数空间中的不同区域。...因此，给定固定的迭代总数 ，具有高相关性的马尔可夫链的独立样本的总数小于具有低相关性的马尔可夫链的独立样本的总数 。 我们可以通过计算 有效样本量 （ESS）表示单个马尔可夫链的参数。...图10. 4000次测试后随机波动率的后验均值。随机波动率的95％的分位数之间用红色表示置信区间。 SV模型的随机波动总体上与GARCH模型非常相似，但参差不齐。
作为一名专业的程序员，我今天要和大家分享一个有关代理服务器的技巧，这个技巧可以帮助你们解决封号和封禁的问题。 首先，我们得明白为什么要使用代理服务器来解决封号和封禁的问题。...下面，我要教大家一些使用代理服务器解决封号和封禁的实用技巧。首先，我们需要找到一个可靠的代理服务器。选择一个好的代理服务器要考虑稳定性、速度和隐匿性等因素，这样你才能保证顺利搬砖。...response = requests.get(url, proxies=proxy) # 处理响应数据 send_request(url) 通过随机选代理服务器，我们可以实现请求在多个代理服务器间的随机分配...除了随机选代理，我们还可以使用轮询和限速策略来进一步降低被封禁的风险。...综上所述，使用代理服务器是解决封号和封禁问题的有效策略。通过选择合适的代理服务器、使用随机选代理、轮询选代理等技巧，我们能够顺利地搬砖而不被限制。希望这些技巧能够帮到你们！
近期已经有大量研究涉及可表征不确定未来的概率模型，但这些模型要么计算成本极其昂贵（如像素级自回归模型），要么无法直接优化数据似然。...具体而言，研究者提出了一种新型视频预测模型，它能够提供确切似然，生成各类随机未来，还能精确合成逼真、高质量的视频帧。...近期已经有大量研究涉及可表征不确定未来的概率模型，但这些模型要么计算成本极其高昂（如像素级自回归模型），要么无法直接优化数据似然（data likelihood）。...图 1：流模型通过多个层次的随机变量采用多尺度架构。在不同的层次上，输入流经K个流并输出随机变量，然后进入下一组流。最后一组流的输出为最终的随机变量。 ?...图2： 每一个时间步 x_t 的输入被编码成多层次的随机变量 ? 。研究者通过序列进程对这些随机变量建模 ? 。
因为导致这些声音出现的原因是——ChatGPT正在悄无声息地大规模封号。 很多人看到消息后尝试登录，就发现自己的号已经不在了。 想要重新注册一个？...并且从3月31日开始封号到现在，OpenAI官方没有做出任何声明，具体原因不得而知。...越来越多人表示自己的账户被封，各大平台、群聊都有人奔走相告“注意事项”以防被封。 甚至是疾呼：不要登录了！...而随着封号数量越来越多，人们发现封号似乎是无差别的，不管是充值了Plus，还是只调用API，都会有可能被封。...而且最近已经有不少公司把ChatGPT引入工作流，不知这轮封号是否会造成影响。
Ngrok可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放。...2.3.TCP端口转发 TCP端口转发，这意味着可以在外网SSH到本机了，当然外网端口是随机分配的。...（该步可省略，但是未注册用户不具备自定义域名等高级功能） Step3：安装authtoken，按下Win+R键-->运行-->执行cmd。...执行下面命令就可以为本机`localhost:8080`地址分配一个Ngrok官网下随机二级域名。...但有个问题，它是随机生成的，每次启动Ngrok服务都会重新生成，在微信开发的时候很不方便。
微信域名检测接口API是腾讯官方对外公布的域名查询接口，请求接口可实时查询域名在微信种的状态信息。如果状态异常则返回结果提示“域名被封”，如果未有异常则返回结果提示“域名正常”。...那么此时就要用到微信域名检测接口，实时检测域名的状态，从而才可以防患于未然，不影响推广。...3、域名是不是http(s)://开头都行，如果要检测二级域名，要把url换成二级域名。检测主域名的话直接填主域名即可。 常见问题： 问：为什么接口返回结果与实际不符？...答：正式接口不限次请求次数，不限制请求频率，可实时检测。
马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC） MCMC由两部分组成。在 蒙特卡洛 部分是如何从一个给定的概率分布得出的随机样本，马尔可夫链 部分的目标是产生一个稳定的随机过程，称为马尔可夫过程。...马尔可夫过程具有以下特征：随机过程的下一步骤的状态仅取决于当前步骤的状态。这种依赖性不是确定性的。取而代之的是，由当前概率到下一步的过渡由平稳概率分布来描述。 ?...具有高度相关性的马尔可夫链在参数空间中缓慢移动，并需要更多的迭代和更长的计算时间才能以接近目标分布的概率访问参数空间中的不同区域。...因此，给定固定的迭代总数 ，具有高相关性的马尔可夫链的独立样本的总数小于具有低相关性的马尔可夫链的独立样本的总数 。 我们可以通过计算 有效样本量 （ESS）表示单个马尔可夫链的参数。...图10. 4000次测试后随机波动率的后验均值。随机波动率的95％的分位数之间用红色表示置信区间。 SV模型的随机波动总体上与GARCH模型非常相似，但参差不齐。
随着越来越多用户披露，人们发现这场封号风波从 3 月 30 日就已经开始了，并且正在迅速蔓延。 4 月 1 日，越来越多人表示自己的账户被封，各大平台、群聊都有人奔走相告“注意事项”以防被封。...诡异的是，截止到 4 月 3 日，大规模封号似乎还没有停下来，不少网友还在社交平台上发帖称，“ChatGPT 正在大面积封号了”。...有大量用户反馈，这次悄无声息的封号主要集中在亚洲地区，与此同时，OpenAI 并未对此进行任何警告及回应。 在合规方面，ChatGPT 也遭遇了新的审查。...对于封禁 ChatGPT 的原因，意大利数据保护机表示 OpenAI 公司不但非法收集大量意大利用户个人数据，更为糟糕的是OpenAI 未设立检查 ChatGPT 用户年龄的机制，以防止未成年人接触非法材料
有鉴于此，本文提出一种随机自动产生大量三维人物模型的方法，并在游戏环境里模拟真实监控进行渲染，由此得到一个大规模的虚拟行人数据集，并最终实现可泛化的行人再辨识。...具体地，本文提出一种通过随机组合颜色和纹理产生大量UV纹理图的方法，并由此创建了大量的三维衣服模型。...因此，为了解决上述这些问题，我们提出一种通过Python代码随机自动产生大量三维人物模型的方法，使得创建的三维人物在数量上具有很好的可扩展性，且在身高、肤色、衣服颜色和纹理、配饰等方面拥有丰富的多样性。...这在一定程度上模拟了真实监控，使得产生的数据在背景、光照、分辨率、视角、姿态、遮挡等方面也拥有丰富的多样性，从而有力地支持了训练出可泛化的行人再辨识。...该代码主要通过随机设定性别、身高、体重、肤色等参数，并随机组合衣服模型和配饰等来创建三维人物模型。
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