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#工作 #go #blog

作者在面对求职困难时调整心态，决定坚持编程练习并记录自己的成长过程。

 

2009年2月10日 星期二 晴

今天比较缓和，最近一直在想工作的事。搞得心绪不宁的。没什么经验也就找不到什么工作，没办法，继续家里顿吧。好久没有写程序了，真是不应该啊。一天不写问题多，两天不写走下坡，这也是没工作的原因之一。所以今天要收敛心神，工作要慢慢找，程序要一条条的写。注册这个blog很久也没写东西，所以从今天开始，要努力了，把连续的人生离散的记录。做好技术，顶住压力。Go！Go！Go！

正态分布与numpy.random.normal函数
Laurence的技术博客
01-03 3380
在Numpy中，有一个专门用于生成符合正态分布的随机数函数：numpy.random.normal，本文我们梳理一下它的使用方法，在梳理前，需要先了解一下什么是正态分布。正态分布（Normal Distribution）又称高斯分布（Gaussian Distribution）。记得以前这个函数是在大学概率论里才介绍的，现在它已经出现在了高中课本中…这个神奇的函数描绘了现实世界中绝大多数事物的分布形态，用通俗的话解释“正态分布”就是：一个群体在某种指标上，绝大部分个体会落在平均值附近，超过平均值太多或低于平
【实例讲解】使用np.random.normal函数对图像进行高斯加噪
信小海
12-28 2222
对图像进行高斯加噪，可用于深度学习中的数据增广和数据预处理部分。
np.random.normal
m0_58692573的博客
03-15 9399
np.random.normal函数是numpy库中用于生成正态分布(也叫高斯分布)随机数的函数。
Torch.Distributions.Normal
LaineGates的专栏
10-30 4219
Pytorch提供的正态分布 创建方式 >>> m = Normal(torch.tensor([0.0]), torch.tensor([1.0])) >>> m.sample() # 生成数据，可传shape参数 tensor([ 0.1046]) 接口log_prob(self, value) 返回value概率的log值，正态分布公式为 f(x)=12πσexp(−(x−μ)22σ2) f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sig
深入浅出Pytorch函数——torch.nn.init.normal_
冯·诺依曼
08-19 2292
torch.nn.init.normal_(tensor, mean=0.0, std=1.0)
torch.distributions.normal,torch.distributions.normal.log_prob,torch.distributions.normal.rsample
geter_CS的博客
06-03 1万+
pytorch的torch.distributions中可以定义正态分布 如下： import torch from torch.distributions import Normal mean=torch.Tensor([0,2]) normal=Normal(mean,1) sample() sample()就是直接在定义的正太分布（均值为mean，标准差std是１）上采样： c=norm...
MXNet学习之nd.random_normal 与 nd.random.normal 的比较
我有明珠一颗的博客
02-22 2334
网上大神解答：新版把 nd.random_normal重命名到了nd.random.normal，为了跟numpy一致。推荐使用后者 1、找模块里所有的函数与类，发现两者是完全一致的 print(dir(nd.random_normal)) print(dir(nd.random.normal)) 输出： 2、查找特定函数和类的使用，发现两者区别也不大 print(help(nd.random_normal)) print(help(nd.random.normal)) 输出： H...
torch.normal()函数详解
smalltorch的博客
04-06 9503
torch.normal（）函数说人话解释，官方文档和大多数博客不说人话，本博客保证有基础就一定能看懂，并且相当简单，还有一个例子教怎么用torch.normal（）生成服从正态分布的二维数据并可视化出来
numpy.random.normal详解
热门推荐
wzy628810的博客
01-02 10万+
numpy.random.normal 用例: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 功能: 从正态（高斯）分布中抽取随机样本。 棣莫佛第一次提出正态分布的概率密度函数（由于其外形形似铃铛，亦称为钟形曲线），在其后200年，高斯和拉普拉斯也分别发现了正态分布的概率密度函数。自然界中有许多符合正态分布的案例。例如，它可以描述样本...
numpy中的np.random.normal()函数
weixin_43597208的博客
09-18 2365
np.random.normal() 是 NumPy 库中用于生成符合正态分布（高斯分布）的随机数的函数。正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数呈钟形曲线，以均值和标准差作为分布的参数。
Python中np.random.normal的使用
pt_seagreed的博客
05-01 2546
我们知道正太分布中，平均数加正负1，2，3倍标准偏差的概率，分别68.3%，95.5%，99.7%np.random.normal(n,σ，size)主要参数分别是平均数，均方差，数组长度。y是以10位中心（平均数），均方差为1，有10000个数据的array数组。功能是生成长度为size的以n为中心，σ为均方差的正太分布的一组数据。全部代码：（个人学习记录用）可以看到是符合规律的。
numpy.random.normal
步步拾遗
03-21 4842
函数原型： np.random.normal(loc,scale,size)， 该函数用于生成高斯随机分布是随机数， 其中loc表示均值，scale表示方差，size表示输出的size example import numpy as np print(np.random.normal(size=(2,2), scale=1, loc=0)) 输出结果 [[-0.22615645 0.0839...
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
ACM算法竞赛题解与优化技巧
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip
12-07
基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip
this.mapStyleFunction.set(HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL, mesh => this.normalStyle(mesh));，set方法是什么作用?
10-14
<think>我们正在讨论JavaScript中的Map对象。用户询问Map的set方法的作用。 Map的set方法用于向Map对象添加一个键值对。如果键已经存在，则更新其对应的值；如果不存在，则添加新的键值对。 具体到这个代码行：this.mapStyleFunction.set(HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL, mesh => this.normalStyle(mesh)); 它的作用是将键`HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL`与一个函数（该函数调用`this.normalStyle`方法并传入`mesh`参数）关联起来，存储在Map中。 接下来，按照要求，我需要提出3-5个相关问题，并在最后以“§§相关问题§§”开头输出。 可能的问题： 1. Map的set方法返回什么？ 2. 如何从Map中获取一个键对应的值？ 3. Map的set方法和对象的属性赋值有什么区别？ 4. 如何检查Map中是否存在某个键？ 5. Map的键可以是任何类型吗？ 注意：必须使用中文，并且问题数量在3到5个之间。 </think>在 JavaScript 的 `Map` 对象中，`set()` 方法用于向 Map 中添加或更新键值对。具体到您的代码： `this.mapStyleFunction.set(HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL, mesh => this.normalStyle(mesh));` ### 作用解析： 1. **添加/更新键值对** - 若键 `HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL` 不存在，则添加新条目：键为 `HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL`，值为箭头函数 `mesh => this.normalStyle(mesh)`。 - 若键已存在，则覆盖其原有值。 2. **值的特点** - 这里的值是一个**箭头函数**，接受参数 `mesh` 并调用 `this.normalStyle(mesh)` 方法。 - 这种设计便于后续通过键名快速调用对应的样式逻辑（例如 `this.mapStyleFunction.get(HIGHT_LIGHT_STYLES.NORMAL)(meshObject)`）。 3. **链式操作支持** `set()` 方法返回 Map 对象本身，因此支持链式调用： ```javascript this.mapStyleFunction .set(key1, func1) .set(key2, func2); ``` ### 与其他数据结构的区别： | 操作 | `Map` 的 `set()` | 普通对象的属性赋值 | |---------------|---------------------------------|--------------------------| | 键的类型 | 支持任意类型（对象、函数等） | 仅支持字符串或 Symbol | | 顺序性 | 严格保持插入顺序 | 不保证顺序 | | 键值对数量 | 通过 `size` 属性获取 | 需手动计算属性数量 | | 重复赋值行为 | 直接覆盖原值 | 同样覆盖原值 |
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