2020.12-codingtips:random.shuffle()应用

本文介绍如何使用Python的random.shuffle函数来对数据集进行打乱处理,以避免模型学习到数据集中连续出现的特征,从而提高模型的泛化能力。

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背景

random.shuffle(list)解决


背景

在分类任务产经下,对数据进行训练时,经常需要对数据进行打乱操作,以防数据学习到label中连续的特征,例如:如果训练数据中打乱前连续100,1000个数据都是label标注为1的数据,那么可能会使得模型在预测时隐含了这种假设,全猜一边就能获得100%的准确率。

random.shuffle(list)解决

使用random.shuffle(list)解决该问题,传入一个list类型的参数,会自动进行打乱,注意这个打乱是在原有的list上直接打乱,没有返回值

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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