解释 mother_index = random.randint(0, len(parents) - 1)

时间: 2024-05-24 11:11:43 浏览: 80
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系统恢复-在keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例

这段代码的意思是：生成一个随机整数，范围从0到parents列表的长度减1，将生成的随机整数赋值给变量mother_index。其中，random.randint函数是Python内置的生成随机整数的函数，它接受两个参数，第一个参数是随机数的最小值，第二个参数是随机数的最大值。因此，上述代码的作用是从parents列表中随机选择一个元素作为母亲的索引。
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1. **np.random.rand(d0, d1, ..., dn)**：这个函数用于生成一个形状为(d0, d1, ..., dn)的浮点数数组，其中所有的随机数都位于[0, 1)区间内，遵循均匀分布。例如，在文档中的例子中，np.random.rand(3, 4, 5)生成...

翻译这段代码：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#sol_list为初始种群 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1)) f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index: if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

如果m1_index和m2_index不相同，函数会以概率model.pm执行节点交换操作，并将结果添加到model.sol_list中。否则，只将f1添加到model.sol_list中。 最后，如果model.sol_list中的个体数量超过了model.popsize，函数...

解读这段代码class randomSequentialSampler(sampler.Sampler): def __init__(self, data_source, batch_size): self.num_samples = len(data_source) self.batch_size = batch_size def __iter__(self): n_batch = len(self) // self.batch_size tail = len(self) % self.batch_size index = torch.LongTensor(len(self)).fill_(0) for i in range(n_batch): random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) batch_index = random_start + torch.range(0, self.batch_size - 1) index[i * self.batch_size:(i + 1) * self.batch_size] = batch_index # deal with tail if tail: random_start = random.randint(0, len(self) - self.batch_size) tail_index = random_start + torch.range(0, tail - 1) index[(i + 1) * self.batch_size:] = tail_index return iter(index) def __len__(self): return self.num_samples

- randomSequentialSampler 继承了 PyTorch 中的 sampler.Sampler 类，实现了 __init__、__iter__ 和 __len__ 方法。 - __init__ 方法初始化了数据集的大小和每个 batch 的大小。 - __iter__ 方法返回...

优化代码：def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)):#遍历长度 if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

cro1_index, cro2_index = sorted(random.sample(range(len(model.demand_id_list)), 2)) new_c1_m, new_c2_m = f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1], f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_f ...

降低这段代码重复率:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list...

帮我翻译这段代码：#交叉 def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

随机生成两个整数cro1_index和cro2_index，分别表示交叉的起始位置和结束位置。 ii. 对f1和f2的节点序列进行交叉操作，生成新的解new_c1和new_c2。具体实现过程如下： 1. 将f2中未被选中的节点按原序列顺序加入...

优化这段代码：def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

1. 用列表切片操作代替了深拷贝，节省了时间和空间； 2. 使用了 random.sample 函数，避免了两次随机数取值出现相同的问题； 3. 使用了 _ 代替了循环变量 i，因为在循环内部并没有使用到 i； 4. 用 clear ...

降低这段代码的重复率：def selectSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] for i in range(model.n_select): f1_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f2_index=random.randint(0,len(sol_list)-1) f1_fit=sol_list[f1_index].fitness f2_fit=sol_list[f2_index].fitness if f1_fit<f2_fit: model.sol_list.append(sol_list[f2_index]) else: model.sol_list.append(sol_list[f1_index])

return random.randint(0, len(sol_list)-1) def selectSol(model): sol_list = copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list = [] for i in range(model.n_select): f1_index = get_random_index(sol_list)...

给我有文字的伪代码：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

这段伪代码是一个名为"muSol"的函数，它接收一个参数"model"，表示一个模型对象。首先，将模型对象中的种群进行深拷贝，并将原始种群清空，以便填入新的个体。接下来，进入一个无限循环，每次循环中会随机选择一个...

解释代码 img_path = random.randint(0, len(vpstest.file_list) - 1)

其中，random.randint()函数是Python内置的随机数生成器函数，接受两个参数，表示随机数的范围。这里的第一个参数0表示生成的随机数的最小值，第二个参数len(vpstest.file_list) - 1表示生成的随机数的最大值。...

将这段代码降低重复率：def muSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list)#先将初始种群进行复制，然后清空，方便填入新个体 model.sol_list=[] while True: f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1))#在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index])#将索引对应的个体深拷贝 m1_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)#随机产生个体的两个索引 m2_index=random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1) if m1_index!=m2_index:#如果两个索引不同，则产生一个随机数小于变异率的话将两个索引对应的值进行交换操作 if random.random() <= model.pm: node1=f1.node_id_list[m1_index] f1.node_id_list[m1_index]=f1.node_id_list[m2_index] f1.node_id_list[m2_index]=node1 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) else:#如果相同，则把f1这个个体深拷贝到新种群中 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) if len(model.sol_list)>model.popsize:#直到新种群中个体数量超过popsize（种群规模） break

f1_index = int(random.randint(0, len(sol_list) - 1)) # 在种群中随机选择一个索引 f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) # 将索引对应的个体深拷贝 m1_index, m2_index = random.sample(range(len(model....

short_start, short_end = 0, args.short_len long_start = np.random.randint(0, args.short_len+args.out_len-args.long_len+1) long_end = long_start+args.long_len out_gt_start, out_gt_end = short_end, short_end+args.out_len

short_start 和 short_end 分别被赋值为 0 和 args.short_len，long_start 是在 [0, args.short_len + args.out_len - args.long_len - 1] 范围内随机生成的整数，long_end 被赋值为 long_start 加上 args.long_len...

function parent_indices = select_parents(crowding_distance) %从拥挤度距离中随机选择两个父代个体 parent_indices = [] for i in range(2): random_index = random.randint(0, len(crowding_distance) - 1) parent_indices.append(random_index) return parent_indices这段代码有哪些错误如何修改

这段代码有以下错误： 1. 函数定义时缺少参数列表。 2. 函数体内的返回语句缩进不正确，应该是在 for 循环... random_index = randi(length(crowding_distance)); parent_indices(i) = random_index; end end
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资源摘要信息:"基于ssm+vue的大学生社团管理系统.zip" 该系统是基于Java语言开发的，使用了ssm框架和vue前端框架，主要面向大学生社团进行管理和运营，具备了丰富的功能和良好的用户体验。 首先，ssm框架是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中Spring是一个全面的企业级框架，可以处理企业的业务逻辑，实现对象的依赖注入和事务管理。SpringMVC是基于Servlet API的MVC框架，可以分离视图和模型，简化Web开发。MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 SpringBoot是一种全新的构建和部署应用程序的方式，通过使用SpringBoot，可以简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。 Vue.js是一个用于创建用户界面的渐进式JavaScript框架，它的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，提供了大量的工具和库。 系统主要功能包括社团信息管理、社团活动管理、社团成员管理、社团财务管理等。社团信息管理可以查看和编辑社团的基本信息，如社团名称、社团简介等；社团活动管理可以查看和编辑社团的活动信息，如活动时间、活动地点等；社团成员管理可以查看和编辑社团成员的信息，如成员姓名、成员角色等；社团财务管理可以查看和编辑社团的财务信息，如收入、支出等。 此外，该系统还可以通过微信小程序进行访问，微信小程序是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或者搜一下即可打开应用。同时，它也实现了应用“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 总的来说，基于ssm+vue的大学生社团管理系统是一款功能丰富、操作简便、使用方便的社团管理工具，非常适合大学生社团的日常管理和运营。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依