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Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法 下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...去掉临时变量 其实在这个方法里面totals这个数组并不是必要的, 我们调整下策略, 就可以判断出weights中的位置 def weighted_choice(weights): rnd = random.random...只不过我们把赋值临时变量的功夫省下来了, 其实如果传进来的weights是已经按照从大到小排序好的话, 速度会更快, 因为rnd递减的速度最快(先减去最大的数) 4.

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与 Julia 相关的一些常用站点

站点 简介 www.julialang.org Julia 官方网站，提供了大量非常好的资源，包括 Julia 最新版本、教程、新闻以及其他相关信息 https://en.wikibooks.org.../wiki/Introducing_Julia Julia 的一本非常棒的参考书 http://learnjulia.blogspot.com 一个关于 Julia 最近更新的非常好的博客 http...Juno 主页，Juno 是一个专门用于开发、运行和调试 Julia 脚本的 IDE bogumilkaminski.pl/files/julia_express.pdf 一个基于示例程序的 Julia...Julia 官方 YouTube 频道 http://www.juliabloggers.com 一个专门收集与 Julia 相关的文章的博客，是 Julia 相关新闻的最好资源 http:/...quant-econ.net/jl/index.html Julia 简介，以及 Julia 在计量经济学中的应用 http://pkg.julialang.org Julia 最新版本的官方扩展包列表

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    Julia简易教程——1_julia中的整数和浮点数

    以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia

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    CORS-Vulnerable-Lab：与COSR配置错误相关的漏洞代码靶场

    此存储库包含与CORS配置错误相关的易受攻击代码。你可以在本地机器上配置易受攻击的代码，以实际利用与CORS相关的错误配置问题。...”或webroot目录中的代码。...","ica_lab"); to$conn = mysqli_connect("127.0.0.1","root","","ica_lab"); 6.在PHPMyAdmin中，选择“database”...7.单击“Import”按钮，然后在本地计算机上浏览找到SQL转储文件“ica_lab.sql”。该文件位于存储库目录“database”中。 8.找到SQL数据库文件后，单击“Go”按钮。...9.访问“CORS Vulnerable Lab”应用。 10.登录凭证已在输入字段中指定，只需单击“Let Me In”按钮即可。 靶场中的可用挑战 该实验环境中共模拟了3种错误配置。 ?

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    关于ics lab8 performance中的rotate

    首先，你如果发现了写的缓存优化比读的缓存优化效率高，那么恭喜你，你已经迈出了第一步。这个能提升0.2 ~ 0.4左右。 现在来思考一个问题。...我们的常规思路就是一次读一整行，也就是src从左至右一次读一列，dst从下至上一次写一行。 ? 但是这样肯定不行，因为你的电脑的缓存没那么大。按照上课老师讲的来看，应该分块。...那首先要确定大小，我的测试结果是32最优，可能有些机器上16是最优的。 也就是说 dst还是从左下角开始读，但读完32个之后，不继续往下读了，转而跳到上面那行的起始位置。...第一次的时候dst计数器应该在左上角的上一行的位置，也就是-dim的位置；src计数器在第二行第一列，也就是dim的位置（红色的点）。 ? 这时候应该读右边的块了。...我们把dst计数器下移dim行左移32列，也就是加上dim*dim再加上32；而src计数器直接下移31行即可，也就是加上31*dim（粉色的点）。

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    加权有限状态机在语音识别中的应用

    确定化的加权有限状态器的优势在于它的非冗余性，对于确定化的加权有限状态器，一个给定的输入符号序列最多只有一条路径与其对应，这样可以降低搜索算法的时间和空间复杂度。...下图为对a做确定化操作，得到b 权重推移 权重前推操作将转移弧的权重都向加权有限状态器的初始状态推移，这样在采用搜索算法去找到最大或者最小路径时，可以在早期就丢弃一些不可能的路径。...，得到： 一个完整的语言识别加权有限状态转换器可以表达为： 。...上下文相关音子模型C 上下文相关音子模型用于将三音子序列转换为音素序列，这通常很容易构造，只需要输入三音子串，输出其central音素即可。...将上述的HCLG通过组合以及相关的操作后，得到一个完整的解码图，配合GMM或者DNN模型去计算每一帧对应HMM状态的概率，采用Viterb或者beam-search算法，可以得到完整语音对应权重最小的文本

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    Django中的模板相关

    以后在模板中的变量就从这个字典中读取值的。...注意:不能通过中括号的形式访问字典和列表中的值，比如dict[‘key’]和list[1]是不支持的！...一般在 Python 中我们是通过函数的形式来完成的。而在模版中，则是通过过滤器来实现的。过滤器使用的是 | 来使用。...也是跟 render 渲染模板的函数是一样的。 默认 include 标签包含模版，会自动的使用主模版中的上下文，也即可以自动的使用主模版中的变量。...模版继承类似于 Python 中的类，在父类中可以先定义好一些变量和方法，然后在子类中实现。模版继承也可以在父模版中先定义好一些子模版需要用到的代码，然后子模版直接继承就可以了。

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    多因子尝试（一）：因子加权方法在选股中的应用

    等权重 IC均值加权 ICIR加权 最大化IR加权 半衰IC加权 其中，第4种方法中需要估计因子的协方差阵，采用了两种不同的方法估计协方差阵，对结果进行对比。...IC均值加权组合 以各因子滚动24个月的IC均值作为因子的权重，因子的加权和为因子得分。IC绝对值越大，表明因子与收益的相关性越大，在因子短期动量的假设下，因子赋予的权重应该更大。 ? ?...ICIR加权组合 以各因子滚动24个月的ICIR作为因子的权重，因子的加权和为因子得分，与IC加权相比，这种方法既考虑到了因子与收益的相关性，又考虑到了因子的波动性。 ? ?...最大化IR加权 这种方法相较于ICIR，额外考虑了因子间的相关性，如果因子间存在较高相关性，会导致风险的重复暴露，在因子表现好的时候收益更大，因子表现差的时候损失也更大，对于这种情况，一般会通过因子正交化的方式进行处理...参考文献 安信证券－多因子系列报告之一：基于因子IC的多因子模型 金融工程-半衰IC加权在多因子选股中的应用

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    【Vuejs】212- 如何优雅的在 vue 中添加权限控制

    什么时候获取权限，存储在哪 & 路由限制 我这里是在 router 的 beforeEach 中获取的，获取的 permissionList 是存放在 vuex 中。...这里我的思路是，把路由的配置也一同更新到 vuex 中，然后侧边栏配置从 vuex 中的配置来读取。 由于这个地方涉及修改的东西有点多，而且涉及业务，我就不把代码拿出来了，你可以自行实验。...方便团队部署权限点的方法 以上我们解决了大部分权限的问题，那么还有很多涉及到业务逻辑的权限点的部署，所以为了团队中其他人可以优雅简单的部署权限点到各个页面中，我在项目中提供了以下几种方式来部署权限：...子路由全都没权限时不应该显示本身（例：当用户列表和用户设置都没有权限时，用户也不应该显示在侧边栏） 通过存储路由配置到 vuex 中，生成侧边栏设置，获取权限后修改 vuex 中的配置控制显示 & 隐藏...（路由限制） 在 meta 中设置权限， router.beforeEach 中判断权限。 以上就是我对于这次权限需求的大体解决思路与代码实现，可能并不是很完美，但还是希望可以帮助到你 ^_^

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    数据科学中的 R、Python 和 Julia —— 机器学习的学习随想 02

    当然，老先生现在也已经转到了 R 语言的阵营当中。这里的关键在于，R 是数据科学的母语，R 中包含了最丰富、最深刻、最专业的数据科学思想，是整个数据科学一个重要的原创思想宝库。...由于 Alpha Go 的胜利，引发全民关注 AI 的热潮，本来并不是很旺盛的 AI 投资也瞬间爆燃，相关工作薪资节节攀升。...比如 Kaggle 的竞赛，优胜者往往要提交几百次才能取得满意的结果。在这样的工作模式中，编译型语言就显得太过麻烦了。 ?...吴恩达在他 2011 年录制的经典的机器学习视频课程中说，一般来说人们会用 Matlab 、Python 等高层次语言来找到最佳的模型，然后用 C++ 和 Java 等语言把模型产品化，以追求更高的执行效率...Julia 在高校和科研单位里获得了热烈的欢迎，很多学术大佬现在都在安利 Julia。

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    Android中HTTP相关的API

    Android中大多数应用都会发送和接受HTTP请求，在Android API中主要由两个HTTP请求的相关类，一个是HttpURLConnection，另一个是Apache HTTP Client。...1 urlConnection.setRequestProperty("Accept-Encoding", "identity"); 由于HTTP中的Content-Length头信息返回的是压缩后的大小...正确的做法应该是读取HTTP响应中的字节，直到InputStream.read()方法返回为-1. HTTPs改进 从Gingerbread开始，增加了对HTTPs链接的优化。...一旦缓存创建，后续的HTTP请求会按照下面情况处理 完全缓存的响应会直接从本地存储中读取，响应很快，不需要网络连接。...httpCacheSize); } catch (Exception httpResponseCacheNotAvailable) { } } 当然，这里还需要服务器端设置HTTP缓存相关的头信息

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    xampp 中 mysql的相关配置

    最近开始接触PHP，而一般搭建PHP环境使用的都是xampp 这个集成环境，由于之前我的系统中已经安装了mysql服务，所以在启动mysql的时候出现一些列错误，我通过查询各种资料解决了这个问题，现在记录一下...而且我还将mysql安装成为了服务，后来查询相关资料，有网友说需要将mysql服务的地址改为xampp下mysql所在地址，具体怎么改我就不写了，一般都可以找到，但是我想说的是，这个方式好像在我这边不起作用...Probably from another version of MariaDB 这个时候就很奇怪了，我启动的是xampp中的mysql，为何它给我定位的是之前安装的MySQL所在路径呢？...出现这种现象肯定是系统中的相关配置的路径不对，之前已经删掉了mysql服务，那么应该不可能会是服务配置导致的，剩下的应该就是环境变量了，通过一个个的查看环境变量，终于发现了 MYSQL_HOME这个变量给的是...根据具体情况配置这些信息之后，就可以直接连上PHPmyadmin了，然后根据它的提示来初始化相关数据库和表即可 ----

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    python中数值相关的操作

    在python中，数值有以下3种类型 int， 整数 float，浮点数 complex，复数 其中整数和浮点数都属于实数的范围，而复数使用到的情况较少，这里不做讨论。...，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/math.html 在实际工作中，对于数值我们还需要进行随机数操作，此时就需要用到内置模块...0到10之间的整数 >>> random.randint(0, 10) 7 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] # 从序列中随机抽取一个元素 >>> random.choice(a) 4 #...从序列中随机抽取k个元素，无重复的随机抽样，返回子集 >>> random.sample(a, 2) [1, 4] # 随机打乱顺序 >>> random.shuffle(a) >>> a [2,...(0, 1) -0.08735515600559883 以上只是random模块中的部分函数，完整的函数列表请查看官方文档 https://docs.python.org/zh-cn/3/library

    1.2K20

    tp中遇到的相关方法

    getDbFields 这个方法在tp手册的字段定义中 通常每个模型类是操作某个数据表，在大多数情况下，系统会自动获取当前数据表的字段信息。...可以通过设置DB_FIELDS_CACHE 参数来关闭字段自动缓存，如果在开发的时候经常变动数据库的结构，而不希望进行数据表的字段缓存，可以在项目配置文件中增加如下配置： // 关闭字段缓存 'DB_FIELDS_CACHE...如果需要显式获取当前数据表的字段信息，可以使用模型类的getDbFields方法来获取当前数据对象的全部字段信息，例如： $User = M('User'); $fields = $User->getDbFields...(); 如果你在部署模式下面修改了数据表的字段信息，可能需要清空Data/_fields目录下面的缓存文件，让系统重新获取更新的数据表字段信息，否则会发生新增的字段无法写入数据库的问题。...，我们还可以定义字段的类型，用于某些验证环节。

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    Spring中Bean的相关知识

    FlowChart图片----Bean Definition 相关知识Bean Definition 是 Spring Framework 中定义的Bean的配置元信息接口, 包含4个部分:...Bean 的 Class Name (类名) 2. Bean 的 行为配置元素, 包括: 作用域, 自动绑定的模式, 生命周期回调等 3....)在使用时, 使用 @Scope 注解 或者 在 xml文件中 使用 Singleton 又称为单例模式, 每一个Bean在一个Spring IOC中都是独特的, 叫做 Bean...中, Spring Web 只会生成一个实例Session 指的是 在一次http session 中, Spring Web 只会生成一个实例Global Session 指的是 在Spring Web...)----Bean 的延迟加载在使用时, 使用 @Lazy 注解防止 circular使用bean, 在 xml文件中 使用 ----Bean 的初始化和销毁前后回调方法初始化实现

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    SpringBoot 中 HikariCP 的相关配置

    通常，可以在application.yml中对数据源进行相应的配置，从性能方面来讲，数据库连接池的优先级为：HikariCP > druid > tomcat-jdbc > dbcp > c3p0 。...自 SpringBoot 2.0 起，默认的数据库连接池便是 HikariCP，在 pom 文件中引入spring-boot-starter-parent后便无需再引入 HikariCP 的依赖。...对于 HikariCP 的配置，主要可以从两个方面获取： 1. SpringBoot官方参考文档 2. HikariCP的github发布页 为了便于日后可能的查询，在此记录下详细的配置信息。 1....默认值为 1800000ms connectionTestQuery：当使用的驱动为 JDBC4 时不建议设置该项。 minimumIdle：控制 HikariCP 中维护的最小空闲连接数。...通过此属性可以直接设置 DataSource 要由池包装的的实例，而不必让 HikariCP 通过反射进行构造 schema：为支持 schema 概念的数据库设置默认的 schema，如果未指定此属性

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    随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果的新方法

    翻译 | 龙翔 整理 | 孔令双 在这篇文章中，我将讨论最近两篇有趣的论文。它们提供了一种简单的方式，通过使用一种巧妙的集成方法提升神经网络的性能。...网络快照集成法是在每次学习率周期结束时保存模型，然后在预测过程中同时使用保存下来的模型。 当集成方法应用在深度学习中时，可以通过组合多个神经网络的预测，从而得到一个最终的预测结果。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。 随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...第一个模型存储模型权重的平均值（公式中的 w_swa ）。这就是训练结束后的最终模型，用于预测。 第二个模型（公式中的w）变换权重空间，利用循环学习率策略找到最优权重空间。 ?...随机加权平均权重更新公式 每次学习率循环结束的时候，第二个模型的当前权重会被用于更新正在运行的平均模型的权重，即对已有的平均权重和第二个模型产生的新权重进行加权平均（左图中的公式）。

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