这行代码是一个伪随机数生成器中的一部分。具体来说,它是使用线性同余方法生成伪随机数的一种常见实现方式。该行代码通过将种子(seed)与常数16807相乘来更新种子的值,以产生下一个伪随机数。更新后的种子(seed)将被用于下一次生成伪随机数。线性同余方法是一种简单且快速的伪随机数生成算法,但由于其产生的序列具有一定的周期性和重复性,因此在实际应用中可能需要更复杂的随机数生成算法来满足更高的随机性要求。
在坐标内画 n 条垂直线,垂直线 i 的两个端点分别为 (i, ai) 和 (i, 0) 。 找出其中的两条线,使得它们与 x 轴共同构成的容器可以容纳最多的水。 ? 说明:你不能倾斜容器。...输入:height = [4,3,2,1,4] 输出:16 示例 4: 输入:height = [1,2,1] 输出:2 提示: n = height.length 2 <= n <= 3 * 0...首先无论是 i 指针往右移动还是 j 指针往左移动都会导致 w 变小,所以想要能够枚举到更大的面积,我们应该让 h 在指针移动后变大。...不妨假设当前情况是 height[i] < heigth[j](此时矩形的高度为 height[i]),然后分情况讨论: 让 i 和 j 两者高度小的指针移动,即 i 往右移动: 移动后,i 指针对应的高度变小...复杂度为 空间复杂度: 最后 这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.11 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题
这个方法的实现方式是: os.cpp: //初始seed,默认是1 volatile unsigned int os::_rand_seed = 1; static int random_helper...= (16807*seed) mod (2**31-1) * see * (1) "Random Number Generators: Good Ones Are Hard to Find...ACM 33, 1 (Jan 1990), pp. 87-88. */ const unsigned int a = 16807; const unsigned int m = 2147483647...& 0xFFFF); unsigned int hi = a * (rand_seed >> 16); lo += (hi & 0x7FFF) << 16; // if q overflowed...这里,a=16807, c=0, m=2^31-1 由于这些随机数都是采用的同一个生成器,会 CAS 更新同一个 seed,如果有大量的生成的新对象并且都调用hashcode()方法的话,可能会有性能问题
图1:跳跃表简单示例 如上图所示,是一个即为简单的跳跃表。传统意义的单链表是一个线性结构,向有序的链表中插入一个节点需要O(n)的时间,查找操作需要O(n)的时间。...if (seed_ == 0 || seed_ == 2147483647L) { seed_ = 1; } } uint32_t Next() { static..., 2, 1, 0 // We are computing // seed_ = (seed_ * A) % M, where M = 2^31-1 // //...uint32_t Skewed(int max_log) { return Uniform(1 << Uniform(max_log + 1)); } }; 其中核心的是 seed...if (seed_ == 0 || seed_ == 2147483647L) { seed_ = 1; } } uint32_t Next() { static
srand()函数定义 : void srand (unsigned int seed); 通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed 如果你用time(0)的话,要加入头文件...它本质上是利用线性同余法,y=ax+b(mod m)。其中a,b,m都是常数。因此rand的产生决定于x,x被称为Seed。Seed需要程序中设定,一般情况下取系统时间作为种子。.../P> 其中M是模数,A是乘数,C是增量,为初始值,当C=0时,称此算法为乘同余法;若C≠0,则称算法为混合同余法,当C取不为零的适当数值时,有一些优点,但优点并不突出,故常取C=0。...例如: a=1220703125 a=32719 (程序中用此组数) a=16807 代码: void main( )...; cout<<"输入种子"<<endl; //输入种子 cin>>seed; f[0]=seed; for(int i=1;i<=n;i++) //线性同余法生成随机数
在百度如何设置随机数种子时,搜到的方法通常是: SEED = 0 torch.manual_seed(SEED) torch.cuda.manual_seed(SEED) 自己在按照这种方法尝试后进行两次训练所得到的...后面偶然在google中搜到有人在设置随机数种子时还加上了np.random.seed(SEED),经过尝试后发现结果是可复现的了。...再去文档查看这个函数发现查看不了源码: image.png 通过这些还是没能发现pytorch和numpy除了之前众所周知的接口外的内在联系,希望在以后的学习中随着对这两个库的理解与应用的深入能够了解,届时会对这篇文章做再次更新...这里是调用的pandas里面的方法,把这行代码注释掉再把np.random.seed(SEED)注释掉发现结果可以复现。可以推断是这里的随机需要给numpy也设置随机数种子。...SEED = 0 torch.manual_seed(SEED) torch.cuda.manual_seed(SEED)
Tips:也之前的SAMBA 3有一个重大的变化是: security不再支持share WARNING: Ignoring invalid value 'share' forparameter 'security...smb.service; enabled) Active: active (running) since Tue2014-08-12 11:38:29 CST; 14s ago Main PID: 16807...CGroup: /system.slice/smb.service 16807 /usr/sbin/smbd 16808 /usr/sbin/smbd systemd...[1]:Starting Samba SMB Daemon... smbd[16807]:[2014/08/12 11:38:29.255341, 0].....C:\>netuse \\192.168.188.12 P@ssw0rd /U:alice 命令成功完成。 打开资源管理器进行写入测试
如果你只做SFT,或者你发现在不同步骤中使用重叠数据是可以的/有帮助的,你可以将它改为"10,0,0"。...这样做的目的是为了在某些硬件(如GPU)上提高效率。...所以这行代码的目的是确保我们总是在原始模型上进行操作,而不是并行化的包装器。...这样做的目的是为了在某些硬件(如GPU)上提高效率。...DeepSpeed Chat这部分代码写得比较清晰易懂,因为是在接口层面来使用DeepSpeed,相当于基于DeepSpeed做应用所以代码中不会涉及到DeepSpeed的底层代码,只需要关注算法流程。
received:", x) ... >>> my_coro = simple_coroutine() >>> my_coro 0x0000019A681F27B0...由此得出结论,对于b = yield a这行代码来说,= 右边的代码在赋值之前执行。 在示例中,需要先调用next(my_coro)启动生成器,让程序在yield语句处暂停,然后才可以发送数据。...自定义预激装饰器和yield from是不兼容的。...yield from可以用来简化for循环中的yield: for c in "AB": yield c yield from "AB" yield from x表达式对x做的第一件事就是,调用...: random.seed(seed) # get reproducible results taxis = {i: taxi_process(i, (i+1)*2, i*DEPARTURE_INTERVAL
值开始于seed值,seed值是能最终产生正确的可匹配可验证的区块难度 func (ethash *Ethash) mine(block *types.Block, id int, seed uint64...是FNV hash算法的一个hash质数(Prime number,又叫素数,只能被1和其本身整除),哈希算法会基于一个常数来做散列操作。...0x01000193是FNV针对32 bit数据的散列质数。...两个值,而由这行代码可知,与验证方式相关的就是result的值。...得到result值以后,就要执行上面这行代码的表达式了。这行表达式很简单,主要含义就是将result值和target值进行比较,如果小于等于0,即为通过。 那么target是什么?
return user; } 这里, this.restTemplate.getForObject("http://microservice-provider-user/users/{id}"…这行代码是比较糟糕的...,存在诸多问题—— 如果系统业务非常复杂,而你是一个新人,当你看到这行代码,恐怕很难一眼看出其用途是什么!...此时,你很可能需要寻求老同事的帮助(往往是这行代码的作者,哈哈哈,可万一离职了呢?),或者查阅该目标地址对应的文档(文档常常还和代码不匹配,哈哈哈),才能清晰了解这行代码背后的含义!...是的,Retrofit也是开源OKHttp的那家公司开源的——所以,笔者喜欢将Square公司称为‘’HTTP客户端小王子”,但其实人家是做移动支付的。...角度 RestTemplate + Ribbon Feign(自带Ribbon) 可读性、可维护性 欠佳(无法从URL直观了解这个远程调用是干什么的) 极佳(能在接口上写注释,方法名称也是可读的,能一眼看出这个远程调用是干什么的
这样的话,它是 31815个基因 ,是 929690 个细胞,所以数值会很恐怖,是29578087350,但是因为是稀疏矩阵,所以这个单细胞表达量矩阵里面绝大部分都是0值,真正有数值的地方是2178171554...下面是代码的逐行解释: np.random.seed(42):这行代码设置了随机数生成器的种子为42。设置随机种子可以确保每次运行代码时生成的随机数序列是相同的,这有助于结果的可重复性。...indices = np.random.permutation(all_data.shape[0]):这行代码生成了一个随机排列的索引数组。...all_data.shape[0]给出了all_data矩阵的行数,np.random.permutation函数对这个数字进行随机排列,生成一个从0到all_data行数减1的随机排列数组。...,所以后面的分析比如如果是要把里面的内皮细胞子集提取出来做细分的时候,就可以把两个对象里面的内皮细胞合并,然后继续走单细胞转录组流程。
根据alexa的数据,无觅的wumii.com的全球排名是2,532 ,这些流量几乎是从百万站长那里导过去的。...不过,对于这些没有理由也没有意义去说什么,这些无可厚非,毕竟我们用着他们的免费产品,导过去一点流量没有什么的。...border:0;padding:0;margin:0;” /> Jeff揪出了http://static.wumii.com/images/pixel.png这个文件,发现这个图片是透明的,很小很小...这行代码里面的图片+文字不仅仅会减缓你的网页加载速度,更在分散你的网页权重。你的网站如果安装了无觅插件,你去站长之家的“链接查询”看看你网站的友情链接,是不是有如下一行友情链接?...高权重网站就不说了,像我这些小网站,PR为0,本来就几乎没有,却还要为你分一杯羹。无觅啊,无觅,你也太不厚道了吧? 果断删除这行代码!用我还是照样用。
v=T4IX36sP_0c 有兴趣也可以看看星露谷物语是如何一个人制作出该游戏的:B站搜索BV1zZ4y1q7Lv。 阅读本文前,最好了解PyGame基本概念。...这样做又会带来一个问题:我们向上移动后,状态会一直保持up,相应地一直播放up动画(向上移动)。...试想一下,如果我们已经是_idle状态,直接在后面+_idle就会变成up_idle_idle(一个不存在的状态)。所以我们用split()方法分割字符串,然后用[0]获取_最前面的单词。...'] self.seed_index = 0 self.selected_seed = self.seeds[self.seed_index] 在input()添加按键处理: # tool use if...) else 0 self.selected_seed = self.seeds[self.seed_index]
FTSC 为了比较完整的对前面提出的问题做解答,下边我在老罗写的 Android应用程序资源管理器(Asset Manager)的创建过程分析 这篇文章的基础上分析。...jobject clazz, jint ident, jshort density, jobject outValue, jboolean resolve) { /***部分代码省略***/ //这行代码最重要...下边我们继续看看资源的路径是怎么被插入到 mAssetPaths 中的,或者是怎么被直接插入到 ResTable 中的。...) { final int seedNum = (seed !...seed.length : 0; final int num = getStringBlockCount(); mStringBlocks = new StringBlock
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 深度学习中最深入讨论的话题之一是如何解释和理解一个训练完成的模型,尤其是在医疗保健等高风险行业的背景下。“黑盒”这个词经常与深度学习算法联系在一起。...基于激活的方法 – 在这种方法中,我们破译单个神经元或一组神经元的激活,以了解他们在做什么的直觉。 基于梯度的方法 – 这些方法倾向于在训练模型时操纵前向和反向传递形成的梯度。...('off') pylab.show() 1.初步方法 1.1绘制模型架构 我们可以做的最简单的事情就是是打印或者说绘制模型。...3.2基于梯度的GRAD-CAM 类激活地图(Class activation maps),即grad-CAM,是对模型在预测时观察到什么的另一种可视化方法。...结语 在本文中,我们介绍了如何可视化CNN模型,以及为什么要以一个示例来做。希望这会给你一个直觉,告诉你如何在自己的深度学习应用中建立更好的模型。
为什么bootstrap是有效的呢? 首先,它很容易实现。因为我们只要重复做一件事情:估算θ,并且重复多次就可以了。这其实也是自举的一个主要缺点:如果评估过程很慢,那么自举法的计算成本就会变得很高。...贝叶斯自举的优点 第一个也是最直观的是,由于其连续的加权方案,它提供的估计值比普通的自举法更光滑。 此外连续加权方案阻止了极端情况的出现(没有观察到的0权重)。...它是做什么的? α参数本质上决定被抽样的绝对概率和相对概率。增加所有观测值的α值可以减少分布的偏斜,使所有观测值具有更相似的权重。对于α→∞,所有的观测值得到相同的权重。 那么我们应该如何选择α的值?...(len(df))*4, 1)[0] df_boot = df.sample(n=len(df)*10, replace=True, weights=w, random_state=seed)...N = 100 np.random.seed(1) x = np.random.normal(0, 1, N) y = np.rint(np.random.normal(x, 1, N) > 2)
为什么bootstrap是有效的呢? 首先,它很容易实现。因为我们只要重复做一件事情:估算θ,并且重复多次就可以了。这其实也是自举的一个主要缺点:如果评估过程很慢,那么自举法的计算成本就会变得很高。...贝叶斯自举的优点 第一个也是最直观的是,由于其连续的加权方案,它提供的估计值比普通的自举法更光滑。 此外连续加权方案阻止了极端情况的出现(没有观察到的0权重)。...(df))*4, 1)[0] df_boot = df.sample(n=len(df)*10, replace=True, weights=w, random_state=seed) result...= estimator(df_boot) return result 看看结果: np.random.seed(1) X = pd.Series(np.random.normal(0,...N = 100 np.random.seed(1) x = np.random.normal(0, 1, N) y = np.rint(np.random.normal(x, 1, N) > 2) df
解释: 第1,3,5行代码,在python程序中叫做注释,其实可以理解为我们给程序做的笔记,用来帮助人(自己或其他人)了解程序是干什么的,什么意思;程序运行时会直接忽略它的。...第2行就是python给我们准备的画笔工具箱,里面有各种各样的工具;使用前都得 先写这行代码,import turtle 就是导入 海龟库工具箱的意思。...第6行代码就是让程序的画板保持显示状态,默认程序画板是隐藏的,绘制完也是会隐藏的,通过这行代码就可以保持画板显示了。...0 pen.speed(1) # 设置成红色 pen.color('red') # 设置粗细 pen.pensize(3) # 前进200 pen.forward(200) # 保持画板显示 turtle.done...解释: 设置画笔形状 ,pen.shape('turtle') 设置画笔速度,pen.speed(1):设置画笔速度 1表示最慢,越大越快,最快的方法是 0 设置颜色:pen.color('red'),
http://39.101.191.131:8000/ 猿人学18是1.0的版本 另一个网址是最新版~ 新更新的题目也会在上面 让我们祝他好运~ 下面开始今天的分析 (我还是搞得算法,hook...或者 rpc 可以找志远大佬py一下) 首先看看1.0版本吧 大概了解过的可以找到 下一个 xhr断点 加密是绑定在了open上面 在open这行下个断点进去 这部分开始就是vm的内容了 首先看两个东东...aes cbc 加密 加密内容是鼠标几个点 那这个怎么来的呢?...这个 seed 是啥 然后就可以在相同位置 当调用 Random函数的时候下个断点 这种时候不得不说 狗哥牛逼!...实测 Random 算法就是这个啦 然后的问题就是 初始化的seed是哪来的 这里就提供个思路 return y__ && (V__ = __V(_, V__)) 这边下一个条件断点 初始化的seed
这是奔跑的键盘侠的第170篇文章 作者|我是奔跑的键盘侠 来源|奔跑的键盘侠(ID:runningkeyboardhero) 转载请联系授权(微信ID:ctwott) 当里个当,我来了!...用途倒是很广泛,比如我们统计某篇文章中的用词频率,网络热点词汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #!...'tis an unweeded garden, That grows to seed; things rank and gross in nature Possess it merely....2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数,功能也极为强大,做实验设计可能会到,不过跟上面的单词统计不太一样。...c.most_common() # 'b' is still in, but its count is zero | [('a', 3), ('c', 1), ('b', 0)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云