均匀分布

注 ：这两个定理可以说是概率论中最重要的两个定理。也是由于中心极限定理的存在，使得正态分布从其他众多分布中脱颖而出，成为应用最为广泛的分布。这两个定理在概率论的历史上非常重要，因此对于它们的研究也横跨了几个世纪（始于18世纪初），众多耳熟能详的大数学家都对这两个定理有自己的贡献。因此，这两个定理都不是单一的定理。不同的大数定理和中心极限定理从不同的方面对相同的问题进行了阐述，它们条件各不相同，得到的结论的强弱程度也不一样。 1. 大数定理（law of large numbers，LLN） 图1-1，伯努利（1655-1705） 大数定律可以说是整个数理统计学的一块基石，最早的大数定律由伯努利在他的著作《推测术》中提出并给出了证明。这本书出版于伯努利去世后的1713年。数理统计学中包含两类重要的问题——对概率p的检验与估计。大数定律的本质是一类极限定理，它是由概率的统计定义“频率收敛于概率”引申而来的。简单来说就是n个独立同分布的随机变量的观察值的均值$\bar{X}$依概率收敛于这些随机变量所属分布的理论均值，也就是总体均值。 举一个古典概率模型的例子：拿一个盒子，里面装有大小、质地一样的球a+b个，其中白球a个，黑球b个。这时随机地从盒子中抽出一球(意指各球有同等可能被抽出)，则“抽出的球为白球”这一事件A的概率p=a/(a+b).但是如果不知道a、b的比值，则p也不知道

1、tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()， 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones() 例：在卷积层中，将偏置项b初始化为0，则有多种写法： conv1 = tf.layers.conv2d(batch_images, filters=64, kernel_size=7, strides=2, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.TruncatedNormal(stddev=0.01) bias_initializer=tf.Constant(0), ) 或者： bias_initializer=tf.constant_initializer(0) 或者： bias_initializer=tf.zeros_initializer() 或者： bias_initializer=tf.Zeros() 例：如何将W初始化成拉普拉斯算子？ value = [1, 1, 1, 1, -8, 1, 1, 1，1] init = tf.constant_initializer

text-align-last:justify 使用此样式可以使文字在div内部均匀分布展示此属性主要是规定如何对齐文本的最后一行 来源： https://www.cnblogs.com/lskzj/p/11950597.html

CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视，那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢，我们能不能自己进行初始化呢？ 所有的初始化方法都定义在 tensorflow/python/ops/init_ops.py 1、 tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的。 由它衍生出的两个初始化方法： a、 tf.zeros_initializer()， 也可以简写为tf.Zeros() b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones() 例：在卷积层中，将偏置项b初始化为0，则有多种写法： conv1 = tf . layers . conv2d ( batch_images , filters = 64 , kernel_size = 7 , strides = 2 , activation = tf . nn . relu , kernel_initializer = tf . TruncatedNormal ( stddev = 0.01 ) bias_initializer = tf . Constant ( 0 ), ) 或者： bias

前言 随机函数就是产生数的函数，C语言里使用rand(),srand()等随机函数实现随机数生成。 函数简介 int rand( void ); 返回的是一个界于0～32767（0x7FFF）之间的伪随机数，包括0和32767。 C预先生成一组随机数，每次调用随机函数时从指针所指向的位置开始取值，因此使用rand()重复运行程序产生的随机数都是相同的，可以通过srand()函数来改变指针位置。 srand()会设置供rand()使用的随机数种子。如果在第一次使用rand()之前没有调用srand()，那么系统会自动调用srand()。而使用同种子相同的数调用 rand()会导致相同的随机数序列被生成。 void srand( unsigned int seed ); 改变随机数表的指针位置（用seed变量控制）。 使用系统定时/计数器的值作为随机种子。每个种子对应一组根据算法预先生成的随机数，所以，在相同的平台环境下，不同时间产生的随机数会是不同的，相应的，若将srand（unsigned）time(NULL)改为srand(TP)（TP为任一常量），则无论何时运行、运行多少次得到的“随机数”都会是一组固定的序列，因此srand生成的随机数是伪随机数。 一般配合time(NULL)使用，因为时间每时每刻都在改变，产生的seed值都不同。 场景

a=0x7FFFFFFF,b=0x7FFFFFFF https://blog.csdn.net/yyzz990/article/details/80710735 一个色子6面 两个色子的组合是6x6=36面 请用数学公式描述如何计算向量V的反射向量R(V和N都是单位向量) 延长 N P为V在N上的投影 则有 V+R'=2P R = 2P - V 参考 投影公式 已知Random.value能够返回一个[0,1]之间的均匀分布随机数,请构造一个单位圆上的随机点P,和一个单位圆内均匀分布的随机点Q value=Random.value value = value* 2 *PI //转成圆内的弧度 Q.x=cos(value) Q.y=sin(value) 目前只想到这么多以后再填 有不对的地方欢迎指导 文章来源: 一次面试题错误总结

numpy.random.uniform介绍： 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。 这里顺便说下ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象），使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组，原型： 其中，shape表数组形状（m*n）,dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。 2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数： 文章来源: numpy.random.uniform均匀分布

一、功能 产生贝努利分布的随机数。 二、方法简介 贝努利分布的概率密度函数为 \[ f(x)=\left\{\begin{matrix} p, &x = 1 \\ 1-p, & x = 0 \end{matrix}\right. \] 通常用 \(BN(p)\) 表示。贝努利分布的均值为 \(p\) ，方差为 \(p(1-p)\) 。 产生贝努利分布随机变量 \(x\) 的具体算法如下： 产生均匀分布的随机数 \(u\) ，即 \(u \sim U(0,1)\) ； 如果 \(x\leqslant p\) ，那么 \(x=1\) ；否则 \(x=0\) 。 三、使用说明 是用C语言实现产生贝努利分布随机数的方法如下： /************************************ p ---贝努利分布参数p s ---随机数种子 ************************************/ #include "uniform.c" int erlang(double p, long int *s) { int x; double u; u = uniform(0.0, 1.0, s); x = (u <= p)? 1:0; return(x); } uniform.c文件参见 均匀分布的随机数 来源： https://www.cnblogs.com

maxwell_tesla tf.get_variable函数的使用 tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种： tf.constant_initializer：常量初始化函数 tf.random_normal_initializer：正态分布 tf.truncated_normal_initializer：截取的正态分布 tf.random_uniform_initializer：均匀分布 tf.zeros_initializer：全部是0 tf.ones_initializer：全是1 tf.uniform_unit_scaling_initializer：满足均匀分布，但不影响输出数量级的随机值 转自： https://www.cnblogs.com/baochen/p/8991163.html tf.get_variable(name, shape, initializer): name就是变量的名称，shape是变量的维度，initializer是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种： tf.constant_initializer：常量初始化函数 tf.random_normal_initializer

2019-08-07 17:50:10 %从0到10之间均匀分布的 s = 0 +(10 - 0) * rand(2, 3); %产生从a到b之间均匀分布的随机数 s = a + (b - a) * rand(n,m); %产生均值为u，方差为s的正太分配的随机矩阵 y = u + sqrt(s) * randn(n,m); %魔方矩阵 magic(5) % 产生了5*5的矩阵 %Hilbert矩阵和toeplitz矩阵 %矩阵和向量的运算 a = [1,2,3;4,5,6;7,8,9]; b = [9,8,7;6,5,4;3,2,1]; k = 3; a + b; k*a; %向量的内积 a = [1 + 5i,2,3 + 6i,7 - 2i]; b = [2 - i, 4 + 3i,3 - i,6]; s = num(conj(b).*a); %线性方程组的求解 a = [1 2 3;1 4 9;1 8 27]; b = [5, -2, 6]'; x = inv(a) * b; %矩阵的相似化简和分解 a = [0 3 3;-1 8 6;2 -14 -10] 来源： https://www.cnblogs.com/Artimis-fightting/p/11316805.html