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手机验证码登录

手机验证登录分为三个API接口,分别为:获取图片验证码、获取手机短信验证码、登录。 1.获取图片验证码:通过工具类生成图片验证码,将随机验证码保存到session中,将图片验证码转为base64码放到对应的entity字段里。

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springmvc上传图片

一、设置好form表单格式 二、在springmvc.xml中设置解析器 三、如果配置的springmvc的url映射为/即 / 此时会对所有路径进行解析,因此我们需要在springmvc.

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Pandas数据规整

Pandas数据规整 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的,有时候存放在文件或数据库中的数据并不能满足数据处理应用的要求 Pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法,它们能够轻松地将数据规...

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pandas数据操作

pandas数据操作 字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 import numpy as np import pandas as pd t = pd.

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Pandas绘图

Pandas绘图 Pandas的绘图方法封装了Matplotlib的pyplot方法,可以提供简单的绘图功能,对于DataFrame来说,.

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机器学习预测2018年世界杯冠军队

参与文末话题讨论,每日赠送异步图书 ——异步小编 麻省理工学院报道,他们开发了一种新型人工智能,用以预测世界杯走势。而应用了一种名为random-forest的计算方法,通过结合机器自我学习和常规统计,其准确率可能远胜于传统的统计方法。

深度学习 大数据 random 人工智能

填充xarray数据集变量等于维度的形状

填充xarray数据集变量等于维度的形状 我刚开始使用xarray,并且遇到了在文档中找不到的特定任务的麻烦。我创建了一个包含两个维度的数据集: ds = xr.Dataset() ds['year'] = np.arange(100) ds['simulation'] = np.arange(1000) 我想接着一个数据变量添加到的数据集np.random.rand()与一年和模拟的坐标和等于尺寸如(1000,100)相同的形状。

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Java并发编程之ThreadLocalRandom源码分析

JDK 并发包中 ThreadLocalRandom 类原理剖析,经常使用的随机数生成器 Random 类的原理是什么?及其局限性是什么?ThreadLocalRandom 是如何利用 ThreadLocal 的原理来解决 Random 的局限性? 我们首先看Random 类及其局限性,如下:   在 JDK7 之前包括现在,java.util.Random 应该是使用比较广泛的随机数生成工具类,另外 java.lang.Math 中的随机数生成也是使用的 java.util.Random 的实例。

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从头了解Gradient Boosting算法

Gradient Boosting算法是机器学习中较为重要的算法,通过本文你能有清晰地了解和掌握

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第17章 Keras学习速度设计

第17章 Keras学习速度设计 神经网络的训练是很困难的优化问题。传统的随机梯度下降算法配合设计好的学习速度有时效果更好。本章包括: 调整学习速度的的原因 如何使用按时间变化的学习速度 如何使用按训练次数变化的学习速度 我们开始吧。

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第16章 Keras使用Dropout正则化防止过拟合

第16章 Keras使用Dropout正则化防止过拟合 Dropout虽然简单,但可以有效防止过拟合。本章关于如何在Keras中使用Dropout。本章包括: dropout的原理 dropout的使用 在隐层上使用dropout 我们开始吧。

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第15章 Keras模型训练效果可视化

第15章 Keras模型训练效果可视化 查看训练效果的历史数据大有裨益。本章关于将模型的训练效果进行可视化。本章教你: 如何观察历史训练数据 如何在训练时绘制数据准确性图像 如何在训练时绘制损失图像 我们开始吧。

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第14章 Keras使用保存点保存最好的模型

第14章 Keras使用保存点保存最好的模型 深度学习有可能需要跑很长时间,如果中间断了(特别是在竞价式实例上跑的时候)就要亲命了。本章关于在训练时中途保存模型。本章将: 保存点很重要! 每轮打保存点! 挑最好的模型! 我们开始吧。

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并发包中ThreadLocalRandom类原理浅尝

# 一、 前言 ThreadLocalRandom类是JDK7在JUC包下新增的随机数生成器,它解决了Random类在多线程下多个线程竞争唯一的原子性种子变量的更新操作而导致大量线程自旋重试的不足。本节首先讲解下Random类的实现原理以及它在多线程下使用的局限性,然后引出ThreadLocalRandom类,通过讲解ThreadLocalRandom的实现原理来说明ThreadLocalRan

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第13章 用序列化保存模型

第13章 用序列化保存模型 深度学习的模型有可能需要好几天才能训练好,如果没有SL大法就完蛋了。本章关于如何保存和加载模型。本章将: 使用HDF5格式保存模型 使用JSON格式保存模型 使用YAML格式保存模型 我们开始吧。

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第12章 项目:波士顿住房价格回归

第12章 项目:波士顿住房价格回归 本章关于如何使用Keras和社交网络解决回归问题。本章将: 导入CSV数据 创建回归问题的神经网络模型 使用scikit-learn对Keras的模型进行交叉验证 预处理数据以增加效果 微调网络参数 我们开始吧。

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第11章 项目:声呐返回值分类

第11章 项目:声呐返回值分类 本章我们使用Keras开发一个二分类网络。本章包括: 将数据导入Keras 为表格数据定义并训练模型 在未知数据上测试Keras模型的性能 处理数据以提高准确率 调整Keras模型的拓扑和配置 我们开始吧。

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第8章 测试神经网络

第8章 测试神经网络 深度学习有很多参数要调:大部分都是拍脑袋的。所以测试特别重要:本章我们讨论几种测试方法。本章将: 使用Keras进行自动验证 使用Keras进行手工验证 使用Keras进行K折交叉验证 我们开始吧。

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/dev/[u]random:对熵的解释

熵 当谈到 /dev/random 和 /dev/urandom 的主题时,你总是会听到这个词:“熵Entropy”。每个人对此似乎都有自己的比喻。那为我呢?我喜欢将熵视为“随机果汁”。它是果汁,随机数需要它变得更随机。

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