if args.seed is not None: random.seed(args.seed) # torch.manual_seed(args.seed) #为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的... torch.cuda.manual_seed(args.seed) #为当前GPU设置随机种子； cudnn.deterministic = True#如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all
R语言set.seed()用法 set.seed()...用于设定随机数种子，让产生的随机数能够再次出现 set.seed()用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，...这个函数的主要目的，是让模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段代码再跑一次的时候，结果就不一样了，如果需要重复出现同样的随机结果的话，就可以用set.seed()。...set.seed( ) 括号的数只是一个编号，作为标记使用，取值可以随意 当以后需要取得与上次相同的随机数时， set.seed( ) 中填写回上面设置的值即可。...随机数一样 set.seed(1) x<-rnorm(5) #随机生成5个随机数 x #-0.6264538 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078
设置图级随机seed。依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取：图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。...其与操作级seed的相互作用如下：如果没有设置图形级别和操作seed，则使用随机seed进行操作。...如果设置了图级seed，但操作seed没有设置：系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed，以便获得唯一的随机序列。...如果没有设置图级seed，但是设置了操作seed：使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列。如果图级和操作seed都被设置：两个seed联合使用以确定随机序列。...：为了使所有op产生的随机序列在会话之间是可重复的，请设置一个图级别的seed：a = tf.random_uniform([1], seed=1)b = tf.random_normal([1])#
前言：本文是基于美国雪城大学的seed实验所做的缓冲区溢出实验，笔者在进行实验的时候参考了网上已有的部分博客，但是发现存在部分细节没有详细解释，导致实验过程中难以复现上述攻击。
当前的框架 上一代的分布式强化学习代理（例如IMPALA）利用专门用于数值计算的加速器，充分利用了（无）监督学习多年来受益的速度和效率。RL代理的体系结构通常分为actor和learner。...RL Agent（例如IMPALA）的体系结构具有许多缺点： 与使用加速器相比，使用CPU进行神经网络推理的效率和速度要慢得多，并且随着模型变得越来越大且计算量越来越大，问题变得越来越严重。...SEED RL体系结构 SEED RL体系结构旨在解决这些缺点。...SEED RL的特点与性能 基于谷歌的TensorFlow 2.0框架，SEED RL的特点是能通过集中模型推理，来利用图形卡和TPU（张量处理单元）。...对于相同的速度，IMPALA需要的CPU是SEED RL的3-4倍。 ? 通过针对现代加速器进行优化的架构，自然会增加模型大小，以提高数据效率。
myseed = 45216 使用方法： 为CPU中设置种子，生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed...(myseed) 为所有GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed_all(myseed) 解释： 在实验中需要生成随机数据的时候，每次实验都需要生成数据。
函数np.random.seed(n)解释 功能：用于生成指定随机数。 参数：seed(n)中的参数n比喻成“堆”，seed(5)表示第5堆，n的数值基本可以随便设置。...设置的seed(n)仅一次有效。...（也有人比喻seed(n)里的n为一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们设置相同的seed()时，“聚宝盆”就是一样的，所以每次取出的随机数就会相同。） 2....用法 np.random.seed(n)可以按照顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同；如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。...注意：需要每次调用的时候都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。 例1：只调用一次seed()，两次产生的随机数不同。
SJTU 情感脑电数据集（SEED）是由BCMI实验室提供的EEG数据集的集合，该实验室由吕宝粮教授领导 。...数据集官网以及获取地址： http://bcmi.sjtu.edu.cn/~seed SEED数据集介绍 ---- ? SEED数据集包含对象观看电影剪辑时的脑电信号。...3、数据集摘要 SEED数据集包含两个部分： ? 3.1 “ Preprocessed_EEG”文件 包含Matlab中的EEG数据的降采样，预处理和分段版本（.mat文件）。数据下采样到200Hz。
缓冲区溢出实验（Linux 32位） 参考教程与材料：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ （本文记录了做...SEED缓冲区溢出实验的体会与问题，侧重实践，而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程） 1....准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验，首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。
spring-boot-seed 项目介绍 SpringBoot的种子框架项目，个人学习使用，集成一些常用的框架功能，方便快速开发。...软件架构 spring-boot-seed ├── src/main/java/com.dazzlzy | ├── common -- 通用代码包 | | ├── base -...，master生产主线与develop开发主线 开发环境 JDK8 Mysql5.7 SpringBoot2 Redis https://github.com/dazzlzy/spring-boot-seed
Numpy.random.seed() 设置seed（）里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们在seed（）的括号里设置相同的seed，“聚宝盆”就是一样的...，那当然每次拿出的随机数就会相同（不要觉得就是从里面随机取数字，只要设置的seed相同取出地随机数就一样）。...如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。（注：seed括号里的数值基本可以随便设置哦） 但是有时候你明明设置了seed（）没有变，但生成的随机数组还是不同，这是怎么回事呢？...为什么会不一样，我不是已经设置了seed没变么？...我们只需要再输入一遍np.random.seed（0）就好了，请看： np.random.seed(0) np.random.rand(4,3) Out[362]: array([[0.5488135
参考：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Return_to_libc/ http://drops.wooyun.org
2022年第三届江苏省大数据开发与应用大赛（SEED 大赛），由江苏省工业和信息化厅、无锡市人民政府联合举办，以“促数字转型，赋数据应用”为主题，设置医疗卫生、智能制造、能源管理、数字媒体四个赛道。...大赛英文名称SEED，寓意海量的数据如一颗颗沉睡的种子，等待开发培育。 这边给大家带来其中三个赛道（医疗卫生、智能制造、能源管理）的详细介绍。...本届Seed大赛医疗卫生赛道围绕胃癌病理图像，通过参赛者开发的AI算法，辅助判断胃癌图像的T分期指标。
那么唯一有关的就是seed。我们首先得明确seed的用途。 seed的用途 在这里就不卖关子了，先给出结论。...源码解析-seed seed 首先来看一下seed做了什么。...func (rng *rngSource) Seed(seed int64) { rng.tap = 0 rng.feed = rngLen - rngTap seed = seed % int32max...if seed < 0 { // 如果是负数，则强行转换为一个int32的整数 seed += int32max } if seed == 0 { // 如果seed没有被赋值，则默认给一个值...同时，seed的值会最终决定x的值，只要seed相同，则得到的x就相同。而且无论seed是否被赋值，只要检测到是零值，都会默认的赋值为89482311。 接下来我们再看seedrand。
，能够利用现代加速器来加速数据收集和学习过程，和IMPALA相比，运行成本直接降了80%！...IMPALA利用专门用于数值计算的加速器，充分利用了（无）监督学习多年来受益的速度和效率。其体系结构通常分为Actor和learner。...SEED RL具有哪些优势？ SEED RL体系架构解决了以上这些缺点。...Actor可以在GPU、TPU这类AI硬件加速器上完成推理，通过确保将模型参数和状态保持在本地来加快推理速度，并避免数据传输瓶颈。...与IMPALA体系结构相反，SEED RL中的Actor仅在环境中执行操作。Learner在硬件加速器上使用来自多个Actor的成批数据来集中执行推理。 ?
其中， seed: 即seed cues,一般使用CAM[1]方法对分割物体进行定位，首先找到物体的位置，要求定位准确，一般找到的位置十分小，不能直接当监督信息，需要根据seed对区域进行扩张 Expand...：即在seed的基础上扩张seed cues区域，使被标记为object label的像素越来越多，可视化出来的物体区域越来越大，如果只有seed 和expand，那随着网络的训练，masks区域会不断增大...生成前景类的cues; 背景seed cues: 使用显著性检验方法，选择阈值为10%得到背景类的cues,将不同类堆叠在同一个map中则生成seed cues； 优点：定位准确 缺点：seed cues...2、Expansion Loss ： 由CAM方法生成的初始Seed cues虽然准确但是小而稀疏，不能直接作为分割mask，作者设计expand分支网络，在seed cues的基础上，扩张分割区域，即扩张确定...3，constrain loss 如果仅仅有seed loss 定位，expand loss 扩展seed 区域，而不加以限制的话，分割网络预测的分割图很容易便会超出物体实际的边界，造成较低的性能。
tensorflow as tf import torch import time 下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed...使用方式（注：pytorch仅以CPU为例)： seed = 1 random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed...(seed) list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] a = random.sample(list,5) b = np.random.randn(5) c = tf.random.normal
✴️今天我们简单介绍一下seed region，以及重点讨论它的中文翻译问题。 ---- seed region 什么是miRNA的seed region？...这个互补关系是 miRNA 结合到靶位点的关键，它可以导致靶位点 RNA 的降解或转录抑制 seed region 这个概念很好理解，简单来说就是miRNA与mRNA结合的部分，称为seed region...因为英文和中文是有差距的，英文中的seed有着其自身的语境和文化背景，我们不能直接用“种子”这个宽泛的称呼去理解它 于是我去朗文词典( LONGMAN )中去搜索了seed这个词的含义: 我发现，seed...❌ 并且如果我们用种子区来称呼seed region，那么我们每次接触种子区这个概念时，脑海里的第一反应会经过两个步骤： 想象到“种子”一词所代表的具象概念 将你脑海里所想的这个具象概念类比到seed...所以我们如果我们用根源区来称呼seed region，我们可以直接联想到seed region的性质，不仅使得seed region这个概念拥有更丰富的抽象意义，便于我们进一步理解，并且相对于种子区而言
39:12,066][INFO ][o.e.d.DiscoveryModule ] [localhost.localdomain] using discovery type [zen] and seed..., discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured 48 [2021-08-12T18:39:15,390...、discovery.seed_providers、cluster.initial_master_nodes中的一个参数，解释，如下所示： 1 discovery.seed_hosts: 集群主机列表...2 discovery.seed_providers: 基于配置文件配置集群主机列表 3 cluster.initial_master_nodes: 启动时初始化的参与选主的node，生产环境必填 ...: ["host1", "host2"] 7 discovery.seed_hosts: ["192.168.110.133"] 8 # 9 # Bootstrap the cluster using
SEED RL体系架构解决了以上这些缺点。Actor可以在GPU、TPU这类AI硬件加速器上完成推理，通过确保将模型参数和状态保持在本地来加快推理速度，并避免数据传输瓶颈。...与IMPALA体系结构相反，SEED RL中的Actor仅在环境中执行操作。Learner在硬件加速器上使用来自多个Actor的成批数据来集中执行推理。 ?...SEED RL在每个环境步骤将观测结果发送给Learner的同时，使用gPRC框架的网络库，将延迟保持在较低水平。这使SEED RL在一台机器上每秒最多可以实现一百万个查询。...IMPALA要想达到相同的速度，需要14000个CPU，而SEED RL只用了4160个CPU。对于相同的速度，IMPALA需要的CPU是SEED RL的3~4倍。 ?...通过对并行计算的硬件加速器进行优化，我们就可以放心大胆地提高模型的大小。 在上面的足球游戏任务中，通过增加模型大小和输入分辨率，可以解决从前未能解决的一些困难，让训练模型的效率大幅提高。 ?
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