随机密码生成器 一个简单且自定义的随机密码生成器。 生成一个默认长度为6-16的简单密码。 生成具有自定义属性的密码。 从给定的字符生成密码。 生成非重复密码。 可在 API（获取请求） 基本： ：//random-pg.herokuapp.com 生成简单的密码/api/generate 可选属性可以作为参数提供例如： /api/generate?minlen=16 /api/generate?minlen=16&minlchars=5 从吉文字符生成自定义密码 强制属性可以作为参数提供例如： /api/shuffle?password=sdjbfbfB&maxlen=14 生成一个非重复的密码。 强制属性“ maxlen” 例如： /nonduplicate?maxlen=14 用法 安装软件包。 导入包。 创建一个实例 修改默认属性。 （可选的） 生成密码

更新（2021年2月1日） 注意力！ 该存储库将不再维护，请检查我们新的Deep Forest存储库，以提高效率。 详细信息在： 仓库： : 文档： : PyPI上的软件包： ://pypi.org/project/deep-forest/ 您可以通过pip安装较新版本的gcForest pip install deep-forest 此存储库中的旧版本（gcForest v1.1.1）仅用作该算法的说明。 gcForest v1.1.1来了！ 这是gcForest实施的官方克隆。（大学的Web服务器有时不稳定，因此我们将官方克隆放在github上） 软件包官方网站： : 该软件包按“原样”提供，免费供学术使用。 您可以自行承担运行风险。 出于其他目的，请联系教授（ ）。 说明：[1]中提出的gcForest的python 2.7实现。 gcFores

项目3：多分类 作者：Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表，以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅，并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益，而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益，Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表，我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间歌曲属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能，如下所示： 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间（以

Erlang随机变量 创建一个或数组，其中填充了来自的。 安装 $ npm install distributions-erlang-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-erlang-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个或填充了来自Erlang分布的绘图。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从Erlang分布返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~1.416, ~1.285, ~0.112, ~1.103, ~2.01

LRW lazy Random Walks forsuperppixel segmentation文章代码，matlab版。文章也在压缩包中，欢迎图像分割初学者下载学习。

forestError：随机森林预测误差估计的统一框架 1.0.0版更新 该软件包已更新，以反映偏差的常规征兆（平均预测减去平均响应）。 该软件包的早期版本返回负偏差（平均响应减去均值预测）。 因此，必须颠倒涉及此程序包输出的任何偏差的代数运算的符号，以保持其预期的效果。 概述 forestError软件包使用Lu和Hardin（2021）中引入的插件方法为随机森林预测估算条件均方预测误差，条件偏差，条件预测间隔和条件误差分布。 这些估计值取决于测试观测值的预测值，并考虑可能的响应异质性，随机森林预测偏差以及整个预测器空间中的随机森林预测变异性。 在当前状态下，此程序包中的main函数接受使用以下任何程序包构建的回归随机森林： randomForest ， randomForestSRC ， ranger ，和 quantregForest 。 安装 在R运行以下代码行将从CRAN

创建词汇库；random随机挑选单词；打乱单词排序；玩家输入重组后的单词；检查结果；继续猜或者退出

在abaqus中生成二维随机纤维，非常有用。。。。。

好几个关于随机振动，结构动力学方面求解的算法，包括PSD法，PEM法，模态空间法，虚拟激励法等算法的基础程序

伽玛随机变量 创建一个或数组，其中填充了来自的。 安装 $ npm install distributions-gamma-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-gamma-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个或填充了来自的。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从gamma分布返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~0.192, ~0.319, ~0.714, ~0.861, ~0.974 ] out = random