这两个函数在联邦学习论文的实现代码中用来随机选择任务节点client: defsample_clients(self):""" sample a list of clients without repetition """rng_seed = (seedif(seedisnotNoneandseed >=0)elseint(time.time())) self.rng = random.Random(rng_seed)ifself.sample_with_replacement: self.sampled_cl...
1import os.path 2def read_into_buffer(filename): 3 buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) 4 with open(filename, 'rb') as f: 5 f.readinto(buf) 6 return buf 7 8with open('sample.bin', 'wb') as f: 9 f.write(b'hello world')1011buf = read_into_buffer(...
print("Random element from list:", random.choice(city_list)) random.sample(population, k) 1. 2. 3. 4. 要从列表或任何序列中随机选择多个元素时,请使用此功能。 import random city_list = ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Philadelphia'] print("Pick 2 Random element fr...
# Load aCSVfile defload_csv(filename):dataset=list()withopen(filename,'r')asfile:csv_reader=reader(file)forrowincsv_reader:ifnot row:continuedataset.append(row)returndataset # Convert string column to float defstr_column_to_float(dataset,column):forrowindataset:row[column]=float(row[column...
random.sample(seq, k) # 长度为k的list,无放回采样 1. 2. 3. 1.2 lambda 函数的参数 func = lambda y: x + y # x的值在函数运行时被绑定 func = lambda y, x=x: x + y # x的值在函数定义时被绑定 1. 2. 1.3 copy 和 deepcopy ...
集成学习(Ensemble learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略。因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习...
7. sample(population, k) method of random.Random instance Chooses k unique random elements from a population sequence or set. #在range()指定范围内,返回指定个数的随机数样本列表>>> random.sample(range(10000), 10)[1817, 5551, 3549, 8889, 750, 265, 5890, 7658, 4068, 1249]>>> random.sa...
sample(withReplacement, fraction, [seed]):对 RDD 采样,以及是否替换 union():生成一个包含两个 RDD 中所有元素的 RDD intersection():求两个 RDD 共同的元素的 RDD subtract():移除一个 RDD 中的内容(例如移除训练数据) cartesian():与另一个 RDD 的笛卡儿积 常见的RDD行动操作: collect() 返回 RDD 中...
完整文件示例# This is a sample Python script.# Press ⌃R to execute it or replace it with ...
>>> import sys, types >>> m = types.ModuleType("sample", "sample module.")!! >>> m # ⽤用 type 创建对象. >>> m.__dict__ {'__name__': 'sample', '__doc__': 'sample module.'} >>> "sample" in sys.modules! ! ! ! ! # 并没有添加到 sys.modules. False >>> def...