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打乱数组顺序的三种方法

sort排序法(最简单的打乱数组顺序的方法) 原理: 利用sort用法:arr.sort(compareFunction) 如果 compareFunction(a,b) 返回的值大于 0 ,则...下边是《常用的sort打乱数组方法真的有用?》文章中提供的一种正确的sort打乱数组的用法。...0, 10, 2, 12, 4, 8, 14] //[12, 11, 3, 16, 1, 2, 7, 10, 9, 14, 6, 5, 4, 8, 15, 0, 13] 循环随机位交换法(最容易理解的打乱数组顺序的方法..., 9, 3, 8, 11, 15, 0, 7] //[2, 9, 10, 13, 12, 15, 16, 8, 1, 11, 14, 0, 3, 5, 4, 7, 6] 循环随机位法(循环次数最多的打乱数组顺序的方法...) 原理: 创建一个新的数组保存打乱的变量; 每次循环产生一个随机位,将随机位的数保存至新数组中; 查询新数组中是否存在随机位的数,如果不存在,就保存,如果存在就重新循环该次循环。

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    CVPR 2022 | 关注文本阅读顺序,蚂蚁集团、上海交通大学提出多模态文档理解模型XYLayoutLM

    目前学术界中,针对多模态文档理解的模型方案,通常都需要先经过对图像进行 ocr 扫描,解析出图中的文本和文本框位置,再将得到的文本和文本框坐标,按照 ocr 解析出的默认顺序,将文本框及其对应的内容输入给模型...一般来说,对于一个给定的文档和完美的 ocr 工具,人类观察所有文本框的阅读顺序即为一个合理阅读顺序。...这些噪声一方面会使得存在非唯一的合理阅读顺序,同时也会使得简单的对文本框进行排序的规则失效。...此时,我们按照传统的先排序 Y 后排序 X 的规则确定剩下的文本框的阅读顺序。 以图 4 为例,我们先做一次水平映射,确定了 1 号和 2~7 号的顺序。...接着,我们做竖直映射,可以确定 2 号、7 号和 3~6 号的阅读顺序。继续以上过程,最终可以得到一个合理的文本框阅读顺序。

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    ICLR2020 | StructBERT : 融合语言结构的BERT模型

    (1)Word Structural Objective BERT无法直接显式的对单词顺序和高阶依赖性建模。而将一句话中的单词打乱,一个好的语言模型应该能够通过重组单词顺序恢复句子的正确排列。...为了能在StructBERT中实现,用Word Structural Objective使得打乱的句子重构成正确的句子顺序。...做法是从一句话中未被mask的单词中选取一定长度的子序列,将子序列中的单词打乱,然后让模型恢复正确顺序,为了更好理解,下图2-1充分说明了做法。 ?...,同时注入更多受干扰的输入,相反,较小的K值,序列的干扰会降低,重构能力也会下降,所以作者选取K=3来平衡语言的重构性和模型的鲁棒性],从图中可以看出打乱的是t2,t3,t4,然后最后输出正确的顺序。...在具体的实验中,作者从重新排列的子序列中选择5%,进行词序的打乱。

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    文字序顺不响影GPT-4阅读理解,别的大模型都不行

    丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI 研表究明,汉字序顺并不定一影阅响读(对于英文来说,则是每一个单词中的字母顺序)。...文字顺序不影响GPT-4阅读 为了测试大模型抗文字错乱干扰的能力,作者构建了一个专门的测试基准:Scrambled Bench。...3、保持每个单词的首字母和最后一个字母不变,剩下的随机打乱(KFL)。...所以简单总结来说就是: 大多数模型都可以处理一定比例的干扰文本,但到极端程度时(比如单词全部打乱),就只有GPT-4表现最好,只有GPT-4面对完全混乱的词序,几乎不怎么被影响。...GPT-4还擅长分词 在文章最后,作者指出: 除了打乱单词字母顺序之外,还可以研究插入字母、替换字母等情况的影响。

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    手把手教你用 TensorFlow 实现文本分类(下)

    本篇文章主要记录对之前用神经网络做文本识别的初步优化,进一步将准确率由原来的65%提高到80%,这里优化的几个方面包括: ● 随机打乱训练数据 ● 增加隐层,和验证集 ● 正则化 ● 对原数据进行PCA...预处理 ● 调节训练参数(迭代次数,batch大小等) 随机化训练数据 观察训练数据集,发现训练集是按类别存储,读进内存后在仍然是按类别顺序存放。...这样顺序取一部分作为验证集,很大程度上会减少一个类别的训练样本数,对该类别的预测准确率会有所下降。所以首先考虑打乱训练数据。...在已经向量化的训练数据的基础上打乱数据,首先合并data和label,打乱后再将数据和标签分离为trian.txt和train_label.txt。.../model4/model.md") PCA处理 一方面对文本向量集是严重稀疏的矩阵,而且维度较大,一方面影响训练速度,一方面消耗内存。这里考虑对数据进行PCA处理。

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    数据增强:提高机器学习性能的有效技巧

    文章目录 数据增强的原理 常用的数据增强技术 图像数据增强 文本数据增强 音频数据增强 数据增强的代码示例 拓展应用与挑战 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~数据增强:提高机器学习性能的有效技巧...数据增强不仅可以应用于图像数据,还可以用于文本、音频等不同类型的数据。 常用的数据增强技术 图像数据增强 翻转(Flip):将图像水平或垂直翻转,产生新的样本。...文本数据增强 同义词替换(Synonym Replacement):将文本中的某些词替换成其同义词,生成新的句子。...插入(Insertion):在文本中随机插入一个新词,扩充句子的长度。 删除(Deletion):随机删除文本中的某些词,产生更简洁的句子。...打乱顺序(Shuffling):随机打乱文本中词的顺序,生成不同的句子。 音频数据增强 音频速度变化(Audio Speed Change):调整音频的播放速度,生成不同速度的样本。

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    TCN代码随记(如何记代码)

    其中步长支持小数 np.random.shuffle np.random.shuffle 函数可以对已有列表进行打乱 batchify() train_data = batchify(corpus.train..., args.batch_size, args) 批次化过程的一个步骤,batchify()函数用于将文本数据映射成连续数字, 并转换成指定的样式, 指定的样式可参考下图.它有两个输入参数, data...就是我们之前得到的文本数据(train_txt, val_txt, test_txt),bsz是就是batch_size, 每次模型更新参数的数据量. model.fit() model.fit(self...注意,validation_split的划分在shuffle之前,因此如果你的数据本身是有序的,需要先手工打乱再指定validation_split,否则可能会出现验证集样本不均匀。...shuffle:布尔值或字符串,一般为布尔值,表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”,则是用来处理HDF5数据的特殊情况,它将在batch内部将数据打乱。

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