描述 shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 语法 以下是 shuffle() 方法的语法: import random random.shuffle (lst ) 注意:shuffle()是不能直接访问的,需要导入 random 模块 ...
一 前言 有位同学面试的时候被问到shuffle函数的实现,他之后问我,我知道这个函数怎么用,知道是对数组 或集合 中的元素按随机顺序重新排列。但是没有深入研究这个是怎么实现的。现在直接进入JDK源码进行分析。 二 源码分析 shuffle函数的源码如下 说明:从源码可知,进行shuffle时候,是分成两种情况。 . 若集合元素个数小于shuffle阈值或者集合支持随机访问,那么从后往前遍历集合, ...
2016-03-26 11:12 0 2167 推荐指数:
描述 shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 语法 以下是 shuffle() 方法的语法: import random random.shuffle (lst ) 注意:shuffle()是不能直接访问的,需要导入 random 模块 ...
shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 下面是语法: 如果是'range'类型,则产生错误: ...
SSE 系列内置函数中的 shuffle 函数 这份博文总结了 SSE 系列内置函数中与 shuffle 有关的宏和函数。分析验证了 _mm_shuffle_epi16 存在的可能性,并利用 _mm_shuffle_epi8 实现了该函数。 下面是 SSE 系列内置函数中与 shuffle ...
shuffle是spark中一个很重要的概念,它表示的是上游分区的数据打散到下游分区中。一般来说,shuffle类的算子比如reducebykey会发生shuffle,但是并不是一定会产生。 比如,前面已经经过groupbykey进行分组了,现在再次调用shuffle类算子 ...
Background 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现 ...
value:将被打乱的张量. seed:一个 Python 整数.用于为分布创建一个随机种子. name:操作的名称. 第二次运行结果: ...
tf.random_shuffle 函数 定义在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 请参阅指南:生成常量,序列和随机值>随机张量 随机地将张量沿其第一维度打乱. 张量沿着维度0被重新打乱,使得每个 value[j] 被映射到唯一一 ...
tf.train.shuffle_batch函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...