windows系统随机文件内容生成

探究Python生成随机字符串 目前看到的最简洁的方法import osdef randomString(n): return (''.join(map(lambda x:(hex(ord(x))[2:]), os.urandom(n))))[0:8]if __name__ == '__main__': print randomString(16)来看看 randomString 函数所做的事情 首先这个函数的一行 阅读详情
AI摘要

本文介绍两种在Windows环境下批量创建特定大小文件的方法。一种是利用fsutil工具,通过批处理脚本快速生成多个1GB大小的文件;另一种是使用PowerShell脚本,不仅创建大文件,还填充随机数据。

方法一fsutil工具

在 Windows 上,你可以使用 fsutil 工具来生成指定大小的文件。

以下是一个示例,展示如何生成 10 个 1GB 的文件:

@echo off
for /l %%i in (1,1,10) do (
    fsutil file createnew file%%i.bin 1073741824
)

将上述内容保存为一个批处理文件(例如 create_files.bat),然后运行它。这将创建 10 个名为 file1.bin 到 file10.bin 的文件,每个文件大小为 1GB。

方法二powershell工具

for ($i=1; $i -le 10; $i++) {
    $fileName = "file$i.bin"                     # 设置文件名
    $fileSize = 1GB                              # 设置文件大小为 1GB
    $data = new-object byte[] $fileSize          # 创建一个字节数组,其大小为 1GB
    [void] [System.Security.Cryptography.RandomNumberGenerator]::Create().GetBytes($data)  # 使用随机数生成器填充字节数组
    Write-Output "Start creating $fileName"      # 打印文件创建开始的信息
    [System.IO.File]::WriteAllBytes($fileName, $data)  # 将字节数组写入文件
    Write-Output "Finished creating $fileName"   # 打印文件创建结束的信息
}

将上述内容保存为一个 PowerShell 脚本(例如 create_files.ps1),然后运行它。这样可以生成 10 个 1GB 大小的文件,每个文件包含随机数据。

RDKit | 基于RDKit的随机SMILES的生成 环境 系统:Windows 10 (x64) Python: Python3.7 RDKit:2019.09.3 基于RDKit的随机smiles生成 导入库 import sys import os from rdkit import Chem from rdkit.Chem import Draw from rdkit.Chem.Draw import IPythonCon... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Jack_software
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