python active_sampling/generate_random_supervised_seed_yolo.py --dataset_name 'coco_2017_train' --random_seeds 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 --random_file ./data_processing/COCO_supervision.txt --random_percent 10.0 --output_file ./dataseed/COCO_supervision_10.json

这是一个关于 Python 代码的问题，我可以回答。这段代码的作用是生成随机的监督种子，用于训练 YOLO 目标检测模型。其中，--dataset_name 参数指定数据集名称为 coco_2017_train，--random_seeds 参数指定随机种子的编号，--random_file 参数指定随机种子的文件路径，--random_percent 参数指定随机种子的百分比，--output_file 参数指定输出文件的路径。

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python按指定概率抽样_概率加权的随机抽样 (Weighted Random Sampling) – A-Res 蓄水池算法...

可以使用A-Res蓄水池算法来实现概率加权的随机抽样。该算法的基本思想是通过一个动态的蓄水池来实现随机抽样。具体实现步骤如下：

1. 对样本进行编号，并计算每个样本的权重。

2. 初始化一个大小为k的蓄水池，将前k个样本放入蓄水池中。

3. 对于第i个样本（i > k），以概率k/i将其放入蓄水池中，同时随机选择一个蓄水池中的样本将其替换。

4. 重复步骤3直到遍历完所有样本。

5. 最终蓄水池中的k个样本即为概率加权的随机抽样结果。

下面是一个Python实现示例：

import random

def weighted_random_sampling(data, k):
    n = len(data)
    weights = [data[i][1] for i in range(n)]
    samples = [data[i][0] for i in range(n)]
    reservoir = samples[:k]
    for i in range(k, n):
        p = k / (i + 1)
        if random.random() < p:
            j = random.randint(0, k - 1)
            reservoir[j] = samples[i]
    return reservoir

其中，data为样本列表，每个元素为一个二元组（样本，权重），k为抽样数量。函数返回抽样结果列表。

cannot import name 'GeometricSMOTE' from 'imblearn.over_sampling'

这个错误通常是因为你使用的 `imblearn` 版本不支持 `GeometricSMOTE` 这个过采样器。

你可以尝试升级 `imblearn` 到最新版本，或者使用其他的过采样器。如果你一定要使用 `GeometricSMOTE`，则需要确认你的 `imblearn` 版本是否支持该过采样器。你可以通过以下代码来检查：

import imblearn
print(imblearn.__version__)

如果你的版本不支持 `GeometricSMOTE`，则需要升级到最新版本。你可以通过以下命令来升级：

pip install -U imbalanced-learn

如果你已经使用了最新版本的 `imblearn`，但仍然无法解决问题，则可能需要检查你的环境配置是否正确。