下周我们公司的圣诞 Party 活动安排有抽奖环节,由于不方便采用手机抽奖,且目前选用的电脑端在线抽奖会出现卡顿情况,最近我就尝试着用 Python 实现抽奖功能。目前进展不错,也想分享给大家,由于涉及隐私嘛,做了番保密修改。
之所以会写这篇文章是因为经常会做词云图,而做词云图一个很重要的因素就是要事先知道每个元素的出现的频数:也就是说通过它们出现次数的多少来决定它们的重要性,所以需要事先将它们的次数统计出来。 模拟数据 i
最近接到的一个活儿是:mysql的数据同步到elasticsearch,最后在今天的上午成功的实现了。传统的方式都是阿里巴巴的canal同步,奈何我怎么配置都不管用,索性就放弃了,最后选用了比较新的方式logstash,虽然有点重吧,但是整合elasticsearch真的好用。
抽奖活动是许多公司年会上的传统节目之一。通过抽奖,员工们有机会赢得各种奖品,增加了活动的乐趣和参与度。在这篇文章中,我们将使用 Python 编写一个简单而实用的抽奖程序,帮助你轻松地进行抽奖活动。
- 使用数组、方法、循环等实现人名的随机抽取 ## 前言: 我们今天来写一个随机抽取用户名字的一个小程序, 首先我们思考这个需求他需要的条件,要抽取用户的名 字,就要先有一个容器,来储存用户名字的数据,其次 要有随机的功能实现,因为要随机,所以还要有一个寻 找的功能,挨个寻找的功能需要循环来实现,再想一下 有寻找,找到了还继续往后找嘛?当然肯定不找了,找 到了还继续运行程序,只会浪费内存,这里就要用到break; 中止语句,最后再打印输出。 ###### 1.要有一个储存用因为户数据的一个数据库 因为有些小伙伴刚入们没学过数据库,所以这里就 使用动态数组来代替数据库,实现数据库储存数据,查 找数据,打印数据的功能。 ###### 2.实现随机的功能 这里实现随机的功能可以使用Math方法语句来实现 因为这是JDK里提前定义好的方法,可以直接拿来用, 直接新建new一个新的方法,通过名字.的方式来调用 Math可以随机给出一个数,范围是(0.1-1.0) ###### 3.使用break;语句 使用break;语句可以直接中止此次循环,在这个数 寻找到后,直接中止程序,就不再往下继续寻找寻找,从 而达到节约时间,提升运行速度,节约内存的作用。 ###### 4.if、else与length 一个if与else的嵌套,确定随机生成的数字是否大于 1,若小于1则直接终止程序,length函数,表示数组的长 度,与数组巧妙的使用。 ###### 5.使用循环语句 使用while函数,直接对生成的数字进行判断。 ### 代码如下: ``` public class DiceGame { public static void main(String[] args) { String[] name = {"张三", "李四", "王五",};//定义人名 int num = (int) (Math.random() * 3);//通过Math实现随机 while (num > name.length - 1) {//对生成的随机数进行判断 if (num <= name.length - 1) { break; } num = (int) (Math.random() * 3); } //将数组下标设置成随机数,就可以实现人名的随机抽取 System.out.println("被抽取的人是" + name[num]); } } ``` - 代码仅供参考
没想到大家对于实战类的热情很高,已经有好几个小伙伴催更了。所以马不停蹄地写了这篇,我们继续来带大家用Python做一些简单的项目,带领大家实际练习,最终熟练掌握这门语言。
选自TowardsDataScienceR 作者:Dima Shulga 机器之心编译 参与:程耀彤、思源 机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计,而这样的估计到底有多少是置信度?这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度,本文简要介绍了置信区间这一核心概念,它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。 本文讨论了统计学中的一个基本术语 :置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念,没有太多花哨的统计术语,同时还会使用 Python 完成简单的实现!尽管这个术语是非常基础的,但我们有时很难完全理
random.random() — 生成一个从0.0(包含)到 1.0(不包含)之间的随机浮点数;
今天介绍的案例是如何利用Python来自动化移动、修改、重命名文件/夹,这样的操作在日常办公中经常会用到,若能掌握用Python实现将会大大提高效率!
Pandas是python中最主要的数据分析库之一,它提供了非常多的函数、方法,可以高效地处理并分析数据。让pandas如此受欢迎的原因是它简洁、灵活、功能强大的语法。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
根据布尔值数组的特点,True会被强制为1,False会被强制为0,因此可以计算布尔值数组中True的个数;并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True,all检查是否全都是True。
如果用Python来抽取的话,一般会用到标准库中的random模块,该模块实现了各种分布的伪随机数生成器,以及和随机数相关的各种实用函数。
产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m)
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最后一个函数比较特殊,ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值,与之相对,chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
还有一种功能相同的方式是: np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn)
2.值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组,或子对象
关键词:load 作用:可将文本内json格式的数据转换成python内置类型数据格式
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷,而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性,以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域,它应用广泛,如推荐系统,文本分析,图像识别,语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情,所以我打算集大家之长,开通一个“Python快速实战机器学习”系列,用Python代码实践机器学习里面的算法,旨在理论和实践同时进行,快速掌握知识。
random.seed(a=None, version=2):指定种子来初始化伪随机数生成器。
在前面的章节中,我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如,他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组,然后试图说明,观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配,或真正由于实验所致。
T00ls 每日签到是可以获取 TuBi 的,由于常常忘记签到,导致损失了很多 TuBi 。于是在 T00ls 论坛搜索了一下,发现有不少大佬都写了自己的签到脚本,签到功能实现、定时任务执行以及签到提醒的方式多种多样,好羡慕啊。所以这里国光也尝试借鉴前辈们的脚本,尝试整合一个自己的自动签到脚本,因为国光有自己的服务器,所以打算使用 Linux 下的 crontab 来定时执行任务,提醒的话使用钉钉和邮件提醒基本上可以满足我的使用需求了,话不多说,下面开始脚本的编写吧。
我们在处理大样本的时候,往往会遇到随机抽样的需求,在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步(Proc surveyselect),这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样,有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样,这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了,比如我们要质检一批数据,每个数据集观测都不一样,需要从每个数据集中随机抽取100条记录,如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc surveyselect实现呢?反正小编是不会!当然仅仅是这,其实小编还是可以用proc surveyselect过程步做出来的,只是在抽样前获取数据集观测数,进行判断...如果小于指定观测,直接输出结果,如果大于则用抽样过程步进行简单的抽样!
HTML5学堂-码匠:从数组中随机抽取不重复的元素,构成新数组,拥有多种方法,来看看你用的方法性能如何? 效果的功能需求 从一个数组当中,随机抽取数个元素,构成新数组,要求这些元素不能重复。(即随机获取不重复的数组元素) 相关说明:在此处依照“构思难度”和“性能”两方面出发,提供了四种不同的实现方法。 方法1:较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始,需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较,如果相同,则重新抽取,并再次执行比较的操作。 代码实现 var arr = [0, 1
抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
解决方案 从今天开始我们开始整理面试题,开始刷题【python】【测试】相关。 面试题01:如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样? 点评:送人头的题目,因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容,这个问题回如果答不上来,整个面试基本也就砸锅了。 python random模块解析 random.random()函数可以生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。 random.uniform(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机浮点数
面向研究类的笔试题目,主要是数理统计和编程题,限时60min,一共6个题,下面给出其中的四题,更全的试题在知识星球中获取.整体难度不大,和之前发布的题目有相似的地方,好好准备!
摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不对原本的内容做创造性的修改. 这类抽取型算法工程上已经有很多开源的解决办法了, 例如Github上的项目sumy, pytextrank, textteaser等. 本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇论文. 本文希望帮助读者详细的解析算法的原理,再结合github上相关的开源项目textsum讲解工程上的实际应用.
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,福州大学大二水利专业学生,纯种非CS科班的数据分析师,熟练掌握Python数据分析大礼包,因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天,谷歌联合Columbia University、Adobe(就是你们知道的那个Adobe)提出深度概率编程语言Edward,我就其发布Edward的专业论文,给大家介绍一下,这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言(框架)。 为什么开发Edward? 因为现在的概率编程语言啊, Too Young!Too S
公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/zOvLaepz_xil5BrWIbcF0Q
本文将收集TensorFlow可生成的模型,列举出各种GANs和VAEs的Tensorflow实现。 生成对抗网络(GANs) 列表 GAN文章链接:https://arxiv.org/abs/140
今天扣丁学堂小编给大家详细介绍一下关于Python视频教程之random模块详解,,首先用于生成伪随机数之所以称之为伪随机数,是因为真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,是伪随机数。 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
你现在是公司的HR,领导想让你在做一个抽奖系统在年会用,参与人员与奖品全在Excel里。见下图
使用CNN或者双向RNN加Attention的深度学习方法被认为是现在关系抽取state of art的解决方案。已有的文献和代码,大都是针对英文语料,使用词向量作为输入进行训练。这里以实践为目的,介绍一个用双向GRU、字与句子的双重Attention模型,以天然适配中文特性的字向量(character embedding)作为输入,网络爬取数据作为训练语料构建的中文关系抽取模型。
这不,前几天我就发现了一个插件,用这个插件我们甚至可以在 VS Code 里面交友!就像一些交友软件一样,喜欢的右滑、不喜欢的左滑,互相喜欢的就匹配成功,然后就可以聊天!进而???
原文地址:https://github.com/fighting41love/funNLP
实现功能:玩家猜测三位不一样的数字,猜错了有提示,提示分别为(位置错误数字正确),(位置和数字正确),(数字和位置都不正确)
从我第一次使用Redis来帮助加速算法运行速度开始,就把Redis应用在了各个项目中,每次带来的体验都非常得好,python多进程+Redis的使用帮助我把单进程运行十几个小时的程序加速到了只需要10分钟左右,也帮助我把本来需要运行十几分钟的项目加速到了几十秒就能运行结束,同时我也喜欢Redis项目本身的小巧和精致。所以在这里计划写些关于Redis的介绍,计划总共写两篇,第一篇主要介绍Redis的整体的一些设计和思想,第二篇会主要介绍Redis集群的一些研究,希望能帮助大家熟悉认识Redis,并鼓励在你的项目中能尝试使用Redis。本篇主要会涉及到如下内容:
作者:张旭 编辑:张欢 这是一篇以实践为主的入门文章,目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码,其中就会用到迁移学习,TF-Slim库的内容,所以我们分为下面几个步骤介绍:: 什么是迁移学习; 什么是TF-Slim; TF-Slim实现迁移学习的例程; 应用自己的数据集完成迁移学习。 操作系统:Win10 开发语言:Python3.5 算法:TensorFlow1.1 1 什么是迁移学习: 一般在初始化CNN的卷积核时,使用的是正态随机初始化,此时训练这个网
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中,常用到随机抽样这一数据获取的方法。 如果我们想在一个大的数据总体中,按照数据的不同分类进行分层抽样,在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景: 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。 这里数据总体为2017年重庆市所有区域高中的学生高考成绩。 分层抽样按照区域分类。 设沙坪坝区为1,渝北区为2,南岸区为3(作为方法展示,只列出三个区,实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现: #分层抽样 gb
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化,到将数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
本文介绍如何使用深度学习进行图像分类,通过实例分析,展示了如何利用预训练模型和迁移学习进行图像分类。同时,文章还讨论了数据准备和模型训练的细节,并提供了针对自己数据集进行训练的代码示例。
昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码,很粗糙,不过用公司的2万名导购名单试了一下,结果感人,我觉得此刻的我已经要上天了,哈哈哈哈哈哈
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,是通过使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
对于算法书买了一本又一本却没一本读完超过 10%,Leetcode 刷题从来没坚持超过 3 天的我来说,算法能力真的是渣渣。但是,今天决定写一篇跟算法有关的文章。起因是读了吴师兄的文章《扫雷与算法:如何随机化的布雷(二)之洗牌算法》。因为扫雷这个游戏我是写过的,具体见:《Python:游戏:扫雷》。
一、概述tf的公共API。随机名称空间。1、模块experimental 模块:用于tf.random的公共API。实验名称空间。2、函数all_candidate_sampler(...): 生成所有类的集合。categorical(...): 从分类分布中抽取样本。fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布对一组类进行示例。gamma(...): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。learned_unigram_candidate_samp
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