SEED

首页 > TAG信息列表 > SEED

【狄利克雷前缀和 / 后缀和】算法学习

1. 狄利克雷前缀和问题描述有数列 $\{a\}$，求数列 $\{b\}$ 满足 \[b_k = \sum_{i|k} a_i \]数列长度 $n \le 2 \times 10 ^ 7$。分析考虑质因数分解，某个数 $x = \prod\limits p_{i} ^ {\alpha_i}$, 将其写成行向量 $(\alpha_1,\alpha_2, \dots,\alpha_k)$。那么每次

cisco type 7 密文解密

''' 选择明文攻击根据已有密码和算法计算xlat ''' def getxlat(enc_pw,dec_pw): xlat = [9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999,9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999,9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999, 9999,9999, 9999, 9999, 9

cisco type 7 解密 password

#include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> char DecPwd[255]={0}; char xlat[] = { 0×64, 0×73, 0×66, 0×64, 0x3b, 0x6b, 0×66, 0x6f, 0×41, 0x2c, 0x2e, 0×69, 0×79, 0×65,

多线程实战双色球

随机数索引生成代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace YpDotNetCoreTaskWinForm.Common { internal class RandomHelper { public int GetRandomNumberDel

Dragonfly 基于 P2P 的文件和镜像分发系统

作者：孙景文、吴迪背景网络下载提起网络下载领域，你应该首先会想到基于 TCP/IP 协议簇的 C/S 模式。这种模式希望每一个客户机都与服务器建立 TCP 连接，服务器轮询监听 TCP 连接并依次响应，如下图：上世纪末期，基于 C/S 模式的思想，人们发展了 HTTP ， FTP 等应用层协议。然而 C/S 模

SV中用于随机数生成的系统函数和方法

SystemVerilog 提供以下系统函数和方法来生成随机数： $urandom()$urandom_range()srandom()get_randstate()set_randstate() 1. $urandom( ) and $urandom_range( ) $urandom( ) 函数提供了一种生成伪随机值的机制。调用时会返回一个无符号的 32 位随机数。 function int unsi

P8410 题解

前言题目传送门！更好的阅读体验？本次比赛第二题，好像没有人抢题解，那我来一发。思路还是挺巧妙的。 $\texttt{10 pts}$ 思路深搜求解即可。最坏情况，时间复杂度 $O(n!)$。 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; typedef unsigned int UI; typedef un

torch工具箱

Autograde 用户自己创建的叫叶子变量，计算得来的是中间变量；前向传播时，torch自动构建计算图，从input到loss；反向求导时，沿着计算图，从loss到input； inpt = torch.ones(size=(4, )) w = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) l = inpt * w loss = l.mean() # 钩子函数，在反向传播

模型训练随机种子及其原理

实习中所跑实验一般都有随机种子但是不知道原理是什么。下边用来记录。来源：https://wenku.baidu.com/view/eed3b921ecf9aef8941ea76e58fafab068dc445a.html def seed_everything(seed): 　 random.seed(seed) 　 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(

P5495

Dirichlet 前缀和复健一下子。。。直接暴力枚举因数是 $O(n \ln n)$ 的，这里卡的很紧，基本过不掉。我们类似埃氏筛的方法来做前缀和即可，时间复杂度是 $O(n\ln \ln n)$ 的，就能过了。代码： #include<iostream> #include<cstdio> #define ll long long #define uint unsigned in

【luogu P5495】Dirichlet 前缀和（高维前缀和）

Dirichlet 前缀和题目链接：luogu P5495 题目大意给你一个数组，要你求它狄利克雷卷积数组的异或和。思路考虑那些位置会被贡献给 $x$。先拆分：$p_1^{k_1}p_2^{k_2}...p_{m}^{k_{m}}$ 然后就是所有的 $p_1^{k_1'}p_2^{k_2'}...p_{m}^{k_{m}'}$ 满足所有 $k'_i\leq k_i$。

使用argparse进行调参

argparse是深度学习项目调参时常用的python标准库，使用argparse后，我们在命令行输入的参数就可以以这种形式python filename.py --lr 1e-4 --batch_size 32来完成对常见超参数的设置。，一般使用时可以归纳为以下三个步骤使用步骤：创建ArgumentParser()对象调用add_argument()方法

R语言中set.seed函数的作用

1、 set.seed()函数的作用是设定随机数种子，保证第二次产生的随机数可重复 > a <- rnorm(5) ## 生成5个随机数 > a [1] -0.8204684 0.4874291 0.7383247 0.5757814 -0.3053884 > b <- rnorm(5) ## 生成5个随机数 > b

初看一脸问号，看懂直接跪下！

你好呀，我是歪歪。我最近在 stackoverflow 上看到一段代码，怎么说呢。就是初看一脸懵逼，看懂直接跪下！我先带你看看 stackoverflow 上的这个问题是啥，然后引出这段代码： https://stackoverflow.com/questions/15182496/why-does-this-code-using-random-strings-print-hello-world

python中的random

import random# random()# 来源于英文单词random（随机）# 1、randint 是random + integer 拼接简写，代表随机一个整数# print(random.randint(10, 20)) # 用于生成一个指定范围内的整数，其中a是下限，b是上限# a必须小于等于b，否则报错# 2、random.random() # 用于生成一个0到1 的随机

golang_09问题

package main import ( "fmt" "math/rand" "time" ) func main() { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100)) fmt.Println(rand.Intn(100)) ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「aslackers」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载

初看一脸问号，看懂直接跪下！

MySQL: 数学函数

select abs(-5) from dual; select bin(10) from dual; # 转二进制 1010 select hex(100) from dual; select conv(number,from_base,to_base) select ceil(n) select floor(n) select format(n,保留小数位) select least(n1,n2,...) select mod(10,4) from dual; # module sel

Race Condition Vulnerability Lab &Lec Solution Seed

Race Condition Vulnerability Lab Solution Seed 本文作者：对酒当歌、边城 Lec 1、linux下用open函数打开文件时，要是采用O_WRONLY模式为何容易产生竞争条件漏洞？换成 O_WRONLY | O_CREAT | O_EXCL 模式后情况会如何？ open 函数用于打开和创建文件。open（）的调用格式为 int open(cons

神经网络参数初始化参数固定

一般来说，神经网络模型实验重复多次，但最终结果仍然有较大波动时，应该从三个方面结果：种子、初始点、优化器。其中种子的固定尤为关键，应在代码中加入下列种子固定代码 def setup_seed(seed): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) tor

【洛谷 P5495】【数学】Dirichlet 前缀和

【洛谷 P5495】【数学】Dirichlet 前缀和题目解题思路如果求出每一个数的因子然后累加必定TLE 可以先用埃氏筛求出质数然后质数x对其的倍数y，a[y]+=a[y/x] 因为是从小到大，累加过去的，就能累加到所有除x的因子的数代码 #include<iostream> #include<cstdio> using name

hive的随机函数rand()

语法: rand()，rand(int seed)函数返回值: double随机数说明：返回一个0到1范围内的随机数。若是指定种子seed，则会等到一个稳定的随机数序列。 > select rand(); 0.9629742951434543 > select rand(0); 0.8446490682263027 > select rand(null); 0.8446490682263027 ps：如果想要

pytorch中神经网络的多线程数设置：torch.set_num_threads(N)

实验室的同学一直都是在服务器上既用CPU训练神经网络也有使用GPU的，最近才发现原来在pytorch中可以通过设置 torch.set_num_threads(args.thread) 来限制CPU上进行深度学习训练的线程数。 torch.set_num_threads(args.thread) 在使用时的一个注意事项就是如果不

读《PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率，这是bug还是预期功能？》

看了文章：【转载】浅谈PyTorch的可重复性问题(如何使实验结果可复现) 然后，转到： PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率，这是bug还是预期功能？发现了在pytorch中的一个容易被忽略的问题，那就是多进程操作时各个进程其实是和父进程有着相同的随机种子的，重点不在于各个

random库

一、random库的常用函数函数描述seed(a=None)初始化随机数种子，默认值为当前系统时间random()生成一个[0.0，1.0]之间的随机浮点数randint(a,b)生成一个[a，b]之间的整数getrandbits(k)生成一个k比特长度的随机整数randrange(start,stop[,step])生成一个[start，stop]之间以step为步数