在现有的R数据帧中实现随机数概率，所使用的概率取决于另一列 - 腾讯云开发者社区

但是，这些方法往往只考虑单张图像的情况，忽略了时序中存在着的大量的上下文信息，导致现有大部分场景图生成算法在无法准确地识别所给定的视频中包含的动态视觉关系。...其中，先验时空知识包括： 1）空间共现相关性：某些对象类别之间的关系倾向于特定的交互。 2）时间一致性/转换相关性：给定对的关系在连续视频剪辑中往往是一致的，或者很有可能转换到另一个特定关系。...图2：视觉关系的空间共现概率[3]与时间转移概率具体而言，对于第i类物体与第j类物体的组合，以及其上一时刻为第x类关系的情况，首先通过统计的方式获得其对应的空间共现概率矩阵E^{i,j}和时间转移概率矩阵...然后，为了在不同帧中找到相同的主客体对，采用预测的对象标签和IoU（即并集交集）来匹配帧中检测到的相同主客体对。最后，考虑到帧中的关系在不同批次中有不同的表示，选择滑动窗口中最早出现的表示。...其中，为确保对比的公平，图像场景图生成方法通过对每一帧图像进行识别，从而达到对所给定视频生成对应场景图的目标。

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【Excel系列】Excel数据分析：抽样设计

随机数发生器对话框该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。...产生随机数由图可见，所产生的是连续型随机数，若四舍五入取整，在B1单元格输入公式“=ROUND(A1,0)”，并复制到B1:B10，得到整型随机数。 ?...由图可见，数字13出现了两次，为可重复随机数。在统计调查时，不能对同一调查对象调查两次，应产生无重复随机数。...处理的办法如下：在A列对总体进行编号；在B2输入公式“=RAND()”，生产0至1之间的均匀随机数，并复制到B3:B21；C列显示样本序号；选择D2:D11单元格区域，在D2单元格输入公式“=RANK...该区域必须包含两列，左边一列包含数值，右边一列为与该行中的数值相对应的发生概率。所有概率的和必须为 1。例如：某商品销售情况根据某段时期统计如下（经验分布）： ? 试进行80次模拟。

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【计算机网络】数据链路层

若把实现这些协议的硬件和软件加到链路上，就构成了数据链路。现最常用的方法是使用适配（即网卡）来实现这些协议的硬件和软件。网卡包括了数据链路层和物理层这两层的功能。...接近于1的概率能够检测出数据是否正确：算法性能以接近于1的概率实现无比特差错的传输（数据链路角度）：说明CRC检测能力强，能够准确的检出是否有错误不可靠传输（应用层角度）：丢失、重传 --> 需要网络层...，所有的PPP帧的长度都是整数字节PPP协议帧最大不超1508字节5、零比特填充法在发送端，只要发现有5个连续1，则立即填入一个0接收端对帧中的比特流进行扫描。...每当发现5个连续1时，就把这5个连续1后的一个0删除出去开始和结束的0x7E，不会有第二个连续的6个1出现6、PPP协议的特点PPP特点：不使用序号和确认机制在数据链路层出现差错的概率不大时，使用比较简单的.../征用期，10Mbps以太网的征用期为512bit时间$K=min重传次数, 10$$r:0,2^{k}-1$（随机数）$T_{wait}=r·2ε$$K>=16$ --> 报告应用层再次冲突概率：$1

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【计算机网络】计算机网络（谢希仁-第八版）课后习题-第三章习题答案

在数据链路层出现差错的概率不大时，使用比较简单的PPP协议较为合理。在因特网环境下，PPP的信息字段放入的数据是IP数据报。...假定采用了能实现可靠传输但十分复杂的数据链路层协议，然而当数据帧在路由器中从数据链路层上升到网络层后，仍有可能因网络拥塞而被丢弃。因此，数据链路层的可靠传输并不能保证网络层的传输也是可靠的。...22 假定在使用CSMA/CD协议的10Mbit/s以太网在某个站在发送数据时检测到碰撞，执行退避算法时选择了随机数 r = 100.试问这个站需要等待多长时间后才能再次发送数据？...24 假定站点A和B在同一个10Mbit/s的以太网段上。这两个站点间的传播时延为225比特时间。现假定A开始发送一帧，并且在A发送结束之前B也发送一帧。...A和B在CSMA/CD算法中选择不同的r值退避。假定A和B选择的随机数分别是rA = 0和rB = 1。试问A和B各在什么时间开始重传其数据帧？A重传的数据帧在什么时间到达B？

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数据结构：查找

查找查找：在数据集合中寻找满足某种条件的数据对象。查找表：是由同一类型的数据元素(或记录)组成的数据集合。关键字：数据元素中的某个数据项的值，用以表示该数据元素。...设记录的查找概率相等，每块的查找概率为1/b，块中记录的查找概率为1/s，则平均查找长度： ASL=L_b+L_w=\sum^b_{j=1}j+\frac{1}{s}\sum^s_{i=1}i=\frac...4、堆查找常用于查找top K（查找n个数据中最大/最小的K个元素），如果查找最大的K个数，使用小顶堆。 top K的求解过程是：扫描原数组，用数组的前K个元素建立一个堆。...以查找最小的K个数为例，对于K之后的元素，如果比堆顶元素小，那么替换堆顶元素并调整堆，直至扫描完成所有的n个数据。...伪随机数法不易造成冲突聚集。不能保证探测到哈希表所有的空地址。链地址法不易造成冲突聚集，便于删除记录。指针需要额外空间，数据较多时耗时。

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基于R软件的统计模拟

火车离开A站的时刻及概率如表1所示，此人到达B站的时刻及概率如表2所示。问此人能赶上火车的概率有多大？ ?...+ Sys.sleep(1) + x + r > y + }) > mean(prb) [1] 0.4 三、R软件的统计模拟功能 1、R软件优秀的随机数模拟功能生产某概率分布的随机数是实现统计模拟的前提条件...，而使用R命令可以生成以下常用分布的随机数 ?...2、优良的编程环境和编程语言 R所拥有的好的兼容性、拓展性和强大的内置函数有利于统计模拟的实现。 3、高效率的向量运算功能使用R拥有的向量运算功能可以大大减少程序运行的时间，提高程序运行的效率。...2、在R软件实现的算法思想：由大数定律可知，当n→∞，样本的均值趋向与理论分布的期望，因此利用样本容量逐渐增大这一趋势来模拟n→∞这一趋势，在这种趋势下，样本的均值与理论分布期望的误差ε应该呈现出越来越小的趋势

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详解各种随机算法

但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte...方法：产生随机序列 d称为种子；m取值越大越好；m，b互质，常取b为质数；案例伪随机数在实际编程中，我们使用rand()函数来产生随机数，rand()函数返回0到一个最大值之间的一个随机数。...随机投点法计算π 如下图，正方形及其内切圆，圆半径为r。现向正方形中随机投n个点，所投点均匀分布，则点落入圆内概率为。...在积分区域内连续；2. 在积分区域内存在最大最小值。 3. 舍伍德（Sherwood）算法一个算法，对于不同的输入数据，其算法的性能是不一样的。...舍伍德算法是为了得到好的平均性能。准确的说：它是一种思想，并不是一个具体的实现案例。利用随机算法可将一个算法改造成舍伍德算法，比如，快速排序时，基准的选择可以使用随机算法得到。

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语音识别中的CTC算法的基本原理解释

[qi4b7r3joj.png] 图1 “你好”发音的波形示意图如图1所示，是“你好”这句话的声音的波形示意图，每个红色的框代表一帧数据，传统的方法需要知道每一帧的数据是对应哪个发音音素。...而且这种实现方式的OCR识别，也不需要事先准确的检测到文字的位置，只要这个序列中包含这些文字就好了。...比如有两个人都说了一句nihao这句话，他们的真实输出结果都是nihao这5个有序的音素，但是因为每个人的发音特点不一样，比如，有的人说的快有的人说的慢，原始的音频数据在经过神经网络计算之后，第一个人得到的结果可能是...,T)表示在t时刻，发音为音素k的概率，其中音素的种类个数一共n个， k表示第k个音素，在一帧的数据上所有的音素概率加起来为1。...后面的基于CTC-loss的训练就是基于后验概率y计算得到的。路径\pi和B变换在实际训练中并不知道每一帧对应的音素，因此进行训练比较困难。

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一文读懂无线安全协议：WEP、WPA、WPA2 和 WPA3

嗅出握手的攻击者可以加入网络本身。除了 AP 挑战，第 3 帧中的所有字节都是恒定的。挑战在第 2 帧以明文形式传输，因此攻击者可以恢复用于加密第 3 帧的密钥流（和 IV）。...使用不同的投票策略，攻击者可以在树中的每个决策中选择最有可能的密钥字节来确定正确的密钥。测试表明，只需 35,000 到 40,000 个数据包即可获得 50% 的成功概率。...其他消息来源指出，我们可以在 85,000 帧中获得 95% 的概率。 WPA WPA 于 2003 年推出，它是 Wi-Fi 联盟对 WEP 加密标准日益明显的漏洞的直接响应和替代。...不再有特殊的输出格式（pcap、、hccapx等）——最终数据将显示为常规的十六进制编码字符串。对策：建议在 WPA/WPA2-PSK 网络上禁用 802.11r。...路由器更新了一些设置以防止 WPS，但它们实施加密的方式仍然存在缺陷。创建真正的随机数相对困难，这是产生强加密所必需的。为了实现这一点，通常有一个函数接受“种子”并产生一个伪随机数。

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【Embedding】LINE：大规模信息网络的潜入方法

我们给出节点间共现的概率为：其中，表示节点 i 的 Embedding 向量，表示节点 j 为上下文时的 Embedding 向量，|V| 表示上下文节点的数量。...我们构造两个大小相同的数组分别为概率表 Prob 和别名表 Alias，概率表为原始列在现有情况下的概率，如概率值为的第一列对应现在的概率值为，概率值为的第二列对应的现在的概率值为...使用方法是，先随机到某一列，然后再进行一次随机，用于判断是当前列的原本事件还是别名表 Alias 里面的另一个事件。...比如我们第一次随机并得到第三列，有 Prob[2] = 1/3，然后再进行一次随机，如果随机数小于 1/3 则为事件三，如果随机数大于 1/3 则为 Alias[2] 中的别名事件，也就是事件一。...简单起见，我们省去别名表的存在性证明和生成 Alias 所采用的算法。而使用 Alias 的时间复杂度为 O(1)，空间复杂度为 O(N)。到这里，两种优化方法就介绍完成了。 4.

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【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门教程01

使用MATLAB工具箱可以很方便的计算这些分布的概率密度、累积密度、并从这些分布中取样随机值。表1.1列举了一些MATLAB工具箱中的标准分布。...该代码显示了了如何展示概率密度和累积密度。它还展示了如何从该分布中抽取随机值以及如何使用hist函数可视化这些随机样本。代码的输出结果如图1.1所示。...给定一个非标准的离散分布的例子，我们使用一些实验数据来研究人类如何能产生一致的随机数（如Treisman and Faulkner,1987）。...因此，程序应该用概率0.2生成数字4，根据概率0.175生成数字5等。例如，Listing1.2中的代码使用MATLAB内置的函数randsample来实现这个过程。...对于离散分布，计算这个值可以通过简单的求和。我们的例子的累计概率在表1.2.1的最后一列中给出。在逆变换算法中，该想法是采样随机偏差（0和1之间的随机数）并将随机数与表中的累计概率比较。

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CS224n 笔记1-自然语言处理与深度学习简介1 自然语言处理简介2 词向量（Word Vectors）3 基于奇异值分解（SVD）的方法4 基于迭代的算法-Word2vec

它”或者“他”具体指代什么）问答系统（例如回答Jeopardy Questions） 1.3 怎么表示单词贯穿于整个自然语言处理任务中的第一个也是最重要的共同点就是：如何表示单词并作为我们所具有的任意模型的输入...3.3 对共现矩阵使用奇异值分解我们在X上执行SVD，观察奇异值（结果矩阵S的对角线数据项），并根据所需要的百分比方差在索引k处进行切割： ? 然后我们把这个子矩阵变成我们的单词嵌入矩阵。...模型中的符号： • wi: 词汇中的第i个单词 • V ∈Rnn×|V| : 输入词矩阵 • vi: 矩阵V中的第i列，代表单词wi的输入向量 • U∈ R|V|×n : 输出词矩阵 • ui...现在，我们建立一个新的目标函数，试图最大化语料库数据中的单词和上下文的概率，如果过词语和上下文刚好在语料库中，我们将词语和上下文在语料库数据中的概率最大化。...如果过词语和上下文刚好不在语料库中，我们将词语和上下文不在语料库数据中的概率最大化。下面是我们所采用这两个概率的简单最大似然法。

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java uuid 随机数_Java随机数和UUID

Java随机数和UUID# Java随机数在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数，前者通过生成一个Random类的实例来实现。...此类产生的是一组伪随机数流，通过使用 48 位的种子，利用线性同余公式产生。在Java中，随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数。...由于在算法中使用了MAC地址，这个版本的UUID可以保证在全球范围的唯一性。但与此同时，使用MAC地址会带来安全性问题，这就是这个版本UUID受到批评的地方。...如果应用只是在局域网中使用，也可以使用退化的算法，以IP地址来代替MAC地址－－Java的UUID往往是这样实现的(当然也考虑了获取MAC的难度)。...UUID Version 5：基于名字的UUID(SHA1) 和版本3的UUID算法类似，只是散列值计算使用SHA1(Secure Hash Algorithm 1)算法。

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简单小结密码学入门知识点

需要注意的是，在某些文献中，作为算法的DES称为数据加密算法（Data Encryption Algorithm,DEA），已与作为标准的DES区分开来。　　...注意：此算法是对称加密算法体系中的代表,在计算机网络系统中广泛使用。DES 于 1977 年公布，现已被破解。　　...RSA加密算法是一种非对称加密算法,其玩法打破了以往所有加密算法的规则.在RSA出现之前,所有的加密方法都是同一种模式:加密解密的规则使用同一种方式.这种长达几个世纪的加密方案有一个致命的缺陷.在传递加密信息时...开发者必须做出抉择，在安全与成本之间找到平衡。　　　　生日攻击　　　　哈希碰撞的概率取决于两个因素（假设哈希函数是可靠的，每个值的生成概率都相同）。　　　　...时间戳，约定信息中带上时间戳随机数 nonce，每次传递前，先发送随机数 nonce，通信是带上 nonce 无法防止否认，因为密钥是共享的，接收者可以伪造对发送者不利的信息。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

有两种方法可以确保在调用训练时使用相同的重样本。第一种是在调用训练前使用set.seed。第一次使用随机数是为了创建重采样信息。...虽然在调用train之前设置种子可以保证使用相同的随机数，但在使用并行处理时不太可能是这种情况（取决于利用的是哪种技术）。...data中的值是对单一调谐参数组合的保留预测值（及其相关参考值）。如果trainControl对象的classProbs参数被设置为 "true"，数据中就会出现包含类概率的额外列。...这将概率列合并到每个重采样生成的预测中（每个类有一列，列名是类名）。如上一节所示，自定义函数可用于计算重采样的平均性能分数。...此外，R 中模型预测的标准语法很少。例如，为了获得类概率，许多 predict 方法都有一个称为参数的参数 type ，用于指定是否应该生成类或概率。

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R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

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CRNN论文翻译——中文版

在包括IIIT-5K，Street View Text和ICDAR数据集在内的标准基准数据集上的实验证明了提出的算法比现有的技术更有优势。...在进入网络之前，所有的图像需要缩放到相同的高度。然后从卷积层组件产生的特征图中提取特征向量序列，这些特征向量序列作为循环层的输入。具体地，特征序列的每一个特征向量在特征图上按列从左到右生成。...在基于词典的模式中，通过选择具有最高概率的标签序列进行预测。 2.3.1 标签序列的概率我们采用Graves等人[15]提出的联接时间分类（CTC）层中定义的条件概率。按照每帧预测y=y1,......每张单词图像都有一个由Wang等人[34]定义的50个词的词典。 3.2. 实现细节在实验中我们使用的网络配置总结在表1中。卷积层的架构是基于VGG-VeryDeep的架构[32]。...使用批归一化层训练过程大大加快。我们在Torch7[10]框架内实现了网络，使用定制实现的LSTM单元（Torch7/CUDA），转录层（C++）和BK树数据结构（C++）。

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AAAI 2019 论文解读：卷积神经网络继续进步

第三步：随机数生成器这一步可被视为一个可选步骤，因为这更面向于更小的数据集。这是为了应对以下情况。在某个预训练模型的更高的卷积层，通道之间的差异大于更深卷积层中的情况。...所有的模型都是使用 Caffe（Jia et al. 2014）在 Titan-X GPU 上实现。WCD 被添加到了训练阶段的网络中，原有的层保持不变。...这是因为 WCD 是一种相当通用的方法，可用于在小数据集上微调 CNN 时缓解过拟合问题，其可以整合进这些已有的模型中。下面展示了在 Caltech-256 数据集上的结果。 ?...图 4：不同窗口大小的准确度，（a）R8 数据集，（b）MR 数据集根据实验结果，我们可以看到新提出的 Text GCN 实现了很好的文本分类结果。...可以看到，另一个影响结果的因素是图复杂度（graph complexity）。在 Pubmed 数据集上尤其如此。在使用 Pubmed 数据集时，原始的 GCNN 显著优于贝叶斯 GCNN。

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以数据之道：发现数据真与假？

在真实产生的十进制数字中，不同数码的出现次数会满足Benford法则，见下表：上表（来自prres.net/Papers/Geyer_）的第一列表示随机数字的第一位数中各数码可能出现的概率，即首位数为...该研究人员认为，这样的偏差说明了中国的GDP数据可能存在相当的「进位」现象，即将较大的数码进位到10，才导致了第一位数的数码1出现次数偏高且第二位数的数码0的出现次数偏高。...在这份报告里，首位数的Benford法则讨论其实是值得商榷的，假设一列随机数以正态分布取自均值为10的区间内，那么其首位数为1的概率将会高达50%，但这并不能说明这列随机数字是人为调整过的。...中国是否将一系列尾数为8的GDP增长率给进位到10了？仍然不能确定，但至少这种解释与数据所体现的现象不矛盾。四，特大事故的死亡人数被修改了吗？终于回到本文正题。...先看一个研究数据是否调整的典型例子：p=0.05现象。在统计分析中，当一项检验的p值小于0.05时，这个结果一般被认为是在统计上显著的。

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量子真随机数

在经典密码体制中,DES加密算法中的密钥、RSA加密算法中的素数及其密钥的产生都需要随机数。在《应用密码学》(吴世忠等著)所描述的众多密码学协议中,大多数都需用到随机数。...实际上随机数包括两方面的要求:一是“等概性”,即每个比特0和1出现的概率相等;二是“独立性”,即每个比特与其它任何变量(包括该随机数中的其它比特和外部变量)都统计独立。...上面讨论中,我们只考虑了“等概性”。下面我们讨论“独立性”。前文提到,随机数的安全性对密码系统的安全性至关重要。一旦攻击者知道了用户在密码算法中所使用的随机数,很多密码系统的安全性将完全崩溃。...因此,密码系统中必须要保证所产生的随机数与其它外部变量完全无关,即包括设备供应商在内的其他任何人都不能获知该随机数的任何信息。这一点在经典世界中是难以实现甚至无法想象的。...此外,最初的方案要求所使用的随机数种子是完全独立于其它变量的。

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视频场景图生成任务新SOTA！中山大学提出全新时空知识嵌入框架，登顶刊TIP24

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