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用GUID生成随机数（重复性基本为0）

随机数不管是前端还是后端都会用到的一个地方，不管是从验证码还是各种生成的状态码，基本都是随机生成的，还有就是一些抽奖的算法，也是用随机数来处理的，生成随机数的方法目前是很多的，但是其实很多是重复性很大的...，今天简单的讲一下怎么生成随机数重复性很低的一种办法GUID（Globally Unique Identifier）一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符不重复的原理：GUID 的总数达到了...2^128（3.4×10^38）个，所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小，但并不为0。...用于生成GUID的算法通常都加入了非随机的参数（如时间），以保证这种重复的情况不会发生。...this.addZero(this.date.getDay()); } /* * 功能：获取当前时间的GUID格式，即8位数的时间，包括毫秒，毫秒为2

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CS229 课程笔记之九：EM 算法与聚类

k-means 聚类算法的流程如下：随机初始化「聚类中心」重复以下步骤直至收敛：对于每个（训练集大小），令对于每个（聚类数量），令该算法的思想为：先将每个训练样本...为了证明 k-means 算法能否保证收敛，我们定义「失真函数」（distortion function）为：可以发现 k-means 本质上就是对失真函数进行坐标上升法优化：其内层循环首先保持...一般和也会收敛，但理论上存在同时出现多种聚类组合的可能性，使得失真函数的值一样。失真函数是一个非凸函数，这意味着坐标上升并不能保证其收敛至全局最优，存在收敛到局部最优的可能性。...4.2 定理令是一个凸函数，是一个随机变量，则：如果严格凸，那么当且仅当时等号成立（即为常量）。可以通过下图对该不等式有一个直观的理解： ?...根据期望的定义以及 Jensen 不等式，我们有：可以看做的随机变量，其概率分布为，期望可以通过得到。是一个凹函数，应用 Jensen 不等式时注意方向对调。

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K-means聚类算法

聚类算法是无监督学习，因此数据中的样本点完全不知道自己属于哪一个簇，就更别谈缺点“质心”了，为了解决这一问题，K-means 算法通过随机选择方式来确定质心，但由于是随机选择，因此无法保证随机选择的...这里运用了多数表决原则，根据一个簇内所有样本点各自的维度值来求均值，得到该簇的新的坐标值；第三步是生成新的质心，其实就是重复上述过程。...最后重复上述两个过程：生成新质心后重新进行聚类，然后根据聚类结果再次生成新的质心，直至划分的“类”不再变化时结束。...AffinityPropagation 类 AffinityPropagation 算法（简称 AP 算法），该算法是层次聚类的典型应用，聚类实现过程是一个“不断合并同类项”的过程，用类似于归纳法思想来完成聚类...，方便调试； 3) 若值小于 -1，则用到的 CPU 数为(n_cpus+1+n_jobs)，因此若为 -2 ，则用到的 CPU 数为总 CPU 数减去1 random_state 表示随机数生成器的种子

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大二必做项目贪吃蛇超详解之中篇游戏设计与分析

LC_ALL：针对所有类项修改，将以上所有类别设置为给定的语言环境。...setlocale 的第一个参数可以是前面说明的类项中的一个，那么每次只会影响一个类项，如果第一个参数是LC_ALL，就会影响所有的类项。...，让X坐标一直为偶数，不然会出现一些问题。...关于食物，就是在墙体内随机生成一个坐标(x坐标必须是2的倍数)，坐标不能和蛇的身体重合，然后打印★。 3....srand((unsigned int)time(NULL)); //食物的生成需要随机数，我们在这里设置一下 //开始游戏 GameStart(&s); //进行游戏 GameRun

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在指定数据源里面生成一个长度为 n 的不重复随机数组

题目给定一个数组，及一个长度n，生成长度为n的不重复随机数组，n不大于数组中不重复元素个数方法一 const getRandomArr = function (arr, n) { const...result = []; while (result.length < n) { // 生成随机数 const randomNum = arr[Math.floor(Math.random...function (arr, n) { const result = []; const map = new Map(); while (result.length < n) { // 生成随机数

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【C语言】【数据结构】项目实践——贪吃蛇游戏（超详细）

关于食物，就是在墙体内随机生成一个坐标（x坐标必须是2的倍数），坐标不能和蛇的身体重合，然后打印★。...10 ; } 对于这个初始化蛇身的函数，我们要用到单链表的头插，将蛇通过单链表的方式连接到一起，然后一个个遍历，打印宽字符就行了 4.2.4创建第一个食物 • 先随机生成食物的坐标...，用rand随机生成但要注意不要越过墙的坐标范围，而且不能随机生成到蛇身上，也就是说随机坐标要有这俩判断条件，我们这个代码，中间生成的随机值与蛇身重合，就可以用goto语句来重新来一遍循环，将食物节点下一个...= 0);//生成随机坐标 pSnakeNode cur = ps->_pSnake; while (cur)//判断生成的食物节点坐标是否与蛇坐标重叠 { if (cur->x == x |...} while (ch == 'Y' || ch == 'y'); SetPos(0, 27); } int main() { srand((unsigned int)time(NULL));//生成随机值

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Python机器学习随笔之K-Means聚类的实现

其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。...算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子点的坐标(简单常用的方法是求坐标值的平均值作为新的坐标值...2.数据及其寻找初步的聚类中心数据为Matlab加载格式（mat），包含X变量，数据来源为（大家可以去这下载）： https://github.com/jdwittenauer/ipython-notebooks.../tree/master/data， X为300*2维变量，由于是2维，所以基本上就是在平面坐标轴上的一些点中进行聚类。...我们首先构建初步寻找聚类中心（centroids，质心）函数，再随机设置初始质心，通过欧氏距离初步判断X的每一个变量属于哪个质心。

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K-means聚类算法

K-means 百度百科 K-means聚类算法的实质简单来说就是两点间的距离，计算步骤为：第一步--获取坐标点本文随机生成26个字母在 0-100 的坐标点： {'V': {'y': 81,...但是最开始并不知道中心点的坐标，因此最开始生成质点的方式有两种：以某两个字母的坐标点作为质点，这两个字母是随机选择的在0-100内随机生成两个坐标点作为质点 ?...第四步--更新质点从上图看出分簇很不合理，原因是最开始的质点是随机生成的，这里需要更新质点，更新的办法简单粗暴： 1. 得到所有红色字母的横、纵坐标 2....---- 第一步--获取坐标点 python随机生成 0-100 的坐标点，为了计算方便，将部分横坐标设定在 (0, 40) ，将部分纵坐标设定在 (60, 100) # 生成坐标字典 def buildclusters...这里是随机选取某两个点作为初始的质点: # 生成k个簇的质点/这里是以某个点为质点 def buildcluster(K): centroids = {} dic = buildclusters

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详解 R 语言的PCA与TSNE的降维聚类

) library(mvtnorm) 2、构建两个相似样本数据集 # 生成数据（随机）================================ # 设置基因数和细胞数 gene_num=100...cell_num=50 # 设置两个正态分布的随机矩阵(100*50) 作为两个样本矩阵 sample1=rnorm(gene_num*cell_num); # 生成 100 基因，50 细胞的表达矩阵...str(tsne_out) # 其中在Y中存储了画图坐标 tsnes=tsne_out$Y colnames(tsnes) 为坐标添加列名 # 在此基础上添加颜色分组信息...全部代码 rm(list=ls()) library(pheatmap) library(Rtsne) library(mvtnorm) # 生成数据（随机）=====================...str(tsne_out) # 其中在Y中存储了绘制图坐标 tsnes=tsne_out$Y colnames(tsnes) 为坐标添加列名 # 在此基础上添加颜色分组信息

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数据分析及算法总结

尽可能“纯”就是尽量让一个分裂子集中待分类项属于同一类别。分裂属性分为三种不同的情况： 1、属性是离散值且不要求生成二叉决策树。此时用属性的每一个划分作为一个分支。...使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。...特点在当前所有算法中，具有极好的准确率- 能够有效地运行在大数据集上- 能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维- 能够评估各个特征在分类问题上的重要性- 在生成过程中，能够获取到内部生成误差的一种无偏估计...确定最优的聚类中心参数和属性重要参数： n_clusters：聚类的个数重要属性： cluster_centers_ : [n_clusters, n_features]的数组，表示聚类中心点的坐标...定义为样本i的簇间不相似度：bi =min{bi1, bi2, …, bik} - si接近1，则说明样本i聚类合理 - si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇 - 若si 近似为0，则说明样本

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【转】向量数据库相关

为了大家更好理解，我们先从二维坐标系解释，如下所图示，在二维坐标系中可以通过随机生成一条直线，将二维坐标系划分为两个区域，这样就可以通过判断向量是否在直线的同一边来判断它们是否相似。...例如下图通过随机生成 4 条直线，这样就可以通过 4 个二进制数来表示一个向量的位置，例如 A 和 B 表示向量在同一个区域。...Random Projection for LSH 随机投影如果在二维坐标系可以通过随机生成的直线区分相似性，那么同理，在三维坐标系中，就可以通过随机生成一个平面，将三维坐标系划分为两个区域。...在多维坐标系中，同样可以通过随机生成一个超平面，将多维坐标系划分为两个区域，从而区分相似性。但是在高维空间中，数据点之间的距离往往非常稀疏，数据点之间的距离会随着维度的增加呈指数级增长。...同样，随机投影也是一种近似方法，并且投影质量取决于投影矩阵。通常情况下，随机性越大的投影矩阵，其映射质量就越好。但是生成真正随机的投影矩阵可能会计算成本很高，特别是对于大型数据集来说。

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机器学习之K-means聚类算法

随机点聚类代码中的变量mu和sigma定义了两个高斯分布的均值和标准差，用来生成三个不同的类别的样本数据。然后将这些样本数据合并在一个矩阵sample中。...class向量用于存储每个样本点的类别标签，初始值为0。classCenter矩阵定义了初始的类别中心点的坐标。之后的代码通过迭代更新类别中心点的坐标，使得样本点与其所属类别中心点的距离最小。...具体的更新过程为：对每个样本点，计算其与三个类别中心点的距离，将其归到距离最近的类别，并更新该类别的样本数和下一次迭代的类别中心点坐标。每次迭代完成后，代码通过绘制散点图展示了聚类结果。...代码最终会生成四张图，分别展示初始状态和三次迭代后的聚类结果。...代码和随机生成点的差不多，不过有一个地方我研究了很久，那就是如何给每个点配上相应的照片，我之前都是一张张手贴上去的，这次努力研究了一把，终于实现自动配图。

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Agens层次聚类

层次聚类是另一种主要的聚类方法，它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层，在树的顶层有一个根节点聚类。...举个例子，作者将26个字母随机分配了坐标(x,y)，如： # {'K': {'y': 34, 'x': 81}, 'V': {'y': 68, 'x': 50}, 'G': {'y': 1, 'x':...，因此此时剩下 6+1=7 个簇一直重复上一步的操作，直到簇的数量为 3 的时候，就算是分簇完成 Agens层次聚类实现：随机生成26个字母： # 生成坐标字典 def buildclusters(...H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] # 生成第一个分簇坐标...random.randint(0, 40) temp["x"] = x temp["y"] = y clusters[keys[i]] = temp # 生成第二个分簇坐标

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2、k-means聚类算法sklearn与手动实现

聚类过程示意图：算法实践下面对一个具体场景做聚类分析：500x500px的地图上，随机生成60个城市，要求生成10个聚类中心。...#0018EC', '8438FF', '#520085', '#CB38FF', '#FF95C8', '#FF37C7'] warnings.filterwarnings("ignore") # 生成随机点...", i+1, "坐标为", np.round(centers[i], 2)) index = np.argwhere(dots_labels == i) print("...#00C2FF', '#344593', '#6473FF', '#0018EC', '8438FF', '#520085', '#CB38FF', '#FF95C8', '#FF37C7'] # 生成随机点...", i + 1, "坐标为", np.round(k_means.centers_[i], 2)) city_index = [] for x in k_means.clf

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【C语言】项目实践-贪吃蛇小游戏（Windows环境的控制台下）

• LC_ALL - 针对所有类项修改，将以上所有类别设置为给定的语言环境。...ps->_FoodScore = 10; ps->_Score = 0; ps->_SleepTime = 200; ps->_State = OK; } 2.1.4.创建第⼀个食物 • 先随机生成食物的坐标...：食物必须生成在墙内，且不能生成在蛇身上（循环遍历蛇身节点，根据坐标是否相等判断，因为，蛇头不可能吃到蛇头，只需从蛇头之后开始循环即可。）...，因此食物的节点坐标x必须在2~54内，y坐标必须在1~25之内（rand生成是按0~52,0~24在加上数来实现），同时这个食物坐标的生成必须是随机不定的，对此我们可以使用rand函数与srand函数...void test() { int ch = 0; srand((unsigned int)time(NULL));//通过rand产生随机坐标来产生随机食物的效果 do { system(

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C语言项目实战——贪吃蛇

食物的生成：在游戏区域内随机生成食物，并标记其位置。碰撞检测：检测蛇是否吃到食物、是否碰到游戏边界或自己的身体。游戏结束条件：如果蛇碰到游戏边界或自己的身体，游戏结束，显示游戏结束画面。...LC_ALL-针对所有类项修改，将以上所有类别设置为给定的语言环境。...，可以针对一个类项修改，也可以针对所有类项。...关于食物，就是在墙体内随机生成一个坐标（x坐标必须是2的倍数），坐标不能和蛇的身体重合，然后打印★。...200; ps->_Socre = 0; ps->_Status = OK; ps->_Dir = RIGHT; ps->_foodWeight = 10; } 8.2.4 创建第一个食物先随机生成食物的坐标

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基于C语言和Win32 API实现贪吃蛇

食物的生成：在游戏区域内随机生成食物，并标记其位置。碰撞检测：检测蛇是否吃到食物、是否碰到游戏边界或自己的身体。游戏结束条件：如果蛇碰到游戏边界或自己的身体，游戏结束，显示游戏结束画面。...LC_ALL-针对所有类项修改，将以上所有类别设置为给定的语言环境。...，可以针对一个类项修改，也可以针对所有类项。...关于食物，就是在墙体内随机生成一个坐标（x坐标必须是2的倍数），坐标不能和蛇的身体重合，然后打印★。...200; ps->_Socre = 0; ps->_Status = OK; ps->_Dir = RIGHT; ps->_foodWeight = 10; } 8.2.4 创建第一个食物先随机生成食物的坐标

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Python使用系统聚类算法对随机元素进行分类

系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。...该算法的计算复杂度比较高，不适合大数据聚类问题。...from random import randrange def generate(s, m1, m2): '''生成形式如[('a', (1,5)), ('b', (3,6))]的随机坐标'''...:] while len(points)>k: nearest = float('inf') # 查找距离最近的两个点，进行合并 # 合并后的两个点，使用中点代替其坐标...][1])/2)) # 使用合并后的点代替原来的两个点 points.append(p) # 查看每步处理后的数据 print(points) return points # 生成随机测试数据

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机器学习聚类算法

make_blobs函数是用于生成模拟数据的函数，它返回一个包含样本数据和对应标签的元组 n_samples：表示要生成的样本数量，默认为100。...centers：表示类别的中心点坐标，可以是一个列表或数组，其中每个元素代表一个类别的中心点坐标。在给定的示例中，有4个类别，分别位于(-1, -1)、(0, 0)、(1, 1)和(2, 2)。...random_state：表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。在给定的示例中，随机数生成器的种子设置为9。...平均轮廓系数的取值范围为[-1,1]，系数越大，聚类效果越好。...每次聚类后，每个样本都会得到一个轮廓系数，为1时，说明这个点与周围簇距离较远，结果非常好，为0，说明这个点可能处在两个簇的边界上，当值为负时，该点可能被误分了。

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机器学习算法实践——K-Means算法与图像分割

1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算法的基本过程为：初始化常数，随机初始化k个聚类中心...如K-Means++算法，在K-Means++算法中，希望初始化的k个聚类中心之间的距离尽可能的大，其具体过程为：在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心选择出其余的聚类中心：...m, n = np.shape(points) cluster_centers = np.mat(np.zeros((k , n))) # 1、随机选择一个样本点为第一个聚类中心...= np.mat(np.zeros((k, n))) # 初始化k个聚类中心 for j in xrange(n): # 初始化聚类中心每一维的坐标 minJ = np.min...tmp.append(str(source[i, j])) f.write("\t".join(tmp) + "\n") f.close() 3.2、利用聚类结果生成新的图片

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