Reddit 评论的马尔可夫链 要运行您自己的实例，只需执行“pip install -r requirements.txt”，然后运行“python markovReddit.py”。 这在 Python 2.7 上运行。 另外，请忽略我在编码时写给自己的所有随机笔记。 不过，如果您想实现我的任何 TODO，我会很高兴。 要在 reddit 上使用，只需输入 MarkovME 以获取过去的评论，并输入 MarkovME: freqCount 以分析您最常用的单词。 更好格式化的 TODO： 我希望这个机器人有线程。 具体来说，我希望它为每组 subreddits 都有一个单独的实例。 现在，praw 使用 praw-multiprocess 支持这一点。 我正在努力使机器人在几个不同的进程中运行。 这很容易，因为它不共享状态。 我最终想要一个数据库，这样我就可以开始收集有关用户

matlab代码替换自举-离散事件模拟 引导程序是使用随机抽样进行替换的任何测试或度量，并且属于更广泛的重采样方法类别（wiki） Air Secure希望开设许多新的服务台，以确保从长远来看，其90％的客户在等待服务之前不必在等待队列中等待超过8分钟。 Air Secure的初步研究表明，到达目的地时，客户总是选择最小的队列，并一直待在那里直到服务。 这项研究还调查了乘客的到达时间（以分钟为单位）和服务时间。 结果总结在data.csv中。 提供了前四名乘客的数据 我们需要在Matlab，Python或R中执行离散事件模拟研究，以回答以下问题：应该最少提供几个服务台来满足服务需求？ 即，应该有多少个服务台，以使概率为0.9，客户在等待之前不必在等待队列中等待超过8分钟。 以T = 3000单位时间运行仿真。 执行离散事件模拟研究以回答以下问题。 （a）给出问题摘要并描述项目目标。 （b）给出模拟研究中使用的变量的规格。 另外，显示一个描述项目动态的图表。 （c）结果与分析。 使用表格和数字，可以清楚地表明您的学习成果。 给出相应的置信区间。 （d）提出您的结论。 （e）附录。 包括所

2022届一轮复习苏教版 第9章 第1节 随机抽样 学案.doc

针对快速鲁棒特征(SURF)算法的拼接结果图像,会出现明显的拼接线与过渡带的问题,提出一种改进的基于SURF特征匹配的图像拼接算法。在剔除误配点时,采用改进的随机抽样一致(RANSAC)算法调整采样概率,以更少的时间获取正确模型,提高算法效率。在图像融合时,先对输入图像进行亮度均衡预处理,然后再使用加权平滑算法进行融合,从而消除结果图的拼接线和过渡带,提高图像拼接质量。实验表明,改进算法能保持SURF算法的优良特性,进一步提高SURF算法匹配效率,并能有效消除拼接线和过渡带,使图像拼接质量得到显著提高。

拉丁超立方抽样 %code of Latin Hypercube Sampling% %call S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb) % %Input argument %m: a scalar,the number of sample points %dist: A row with distribution type flags of basic random variables;the %value of the flag can be 1 (for uniform distribution, 2(for normal distribution), 3(for

昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈 代码如下： #分层随机抽样 stratified sampling import xlrd, xlwt, time, random xl = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\分层抽样.xlsx') xl_sht1 = xl.sheets()[0] xl_sht1_nrows = xl_sht1.nrows #表头 title = xl_sht1.row_values(0) #把样本写进列表

主要介绍了python Pandas如何对数据集随机抽样，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一个简单的随机抽样一致性算法（matlab）