描述 shuffle() 方法將序列的所有元素隨機排序。 語法 以下是 shuffle() 方法的語法: import random random.shuffle (lst ) 注意:shuffle()是不能直接訪問的,需要導入 random 模塊 ...
一 前言 有位同學面試的時候被問到shuffle函數的實現,他之后問我,我知道這個函數怎么用,知道是對數組 或集合 中的元素按隨機順序重新排列。但是沒有深入研究這個是怎么實現的。現在直接進入JDK源碼進行分析。 二 源碼分析 shuffle函數的源碼如下 說明:從源碼可知,進行shuffle時候,是分成兩種情況。 . 若集合元素個數小於shuffle閾值或者集合支持隨機訪問,那么從后往前遍歷集合, ...
2016-03-26 11:12 0 2167 推薦指數:
描述 shuffle() 方法將序列的所有元素隨機排序。 語法 以下是 shuffle() 方法的語法: import random random.shuffle (lst ) 注意:shuffle()是不能直接訪問的,需要導入 random 模塊 ...
shuffle() 方法將序列的所有元素隨機排序。 下面是語法: 如果是'range'類型,則產生錯誤: ...
SSE 系列內置函數中的 shuffle 函數 這份博文總結了 SSE 系列內置函數中與 shuffle 有關的宏和函數。分析驗證了 _mm_shuffle_epi16 存在的可能性,並利用 _mm_shuffle_epi8 實現了該函數。 下面是 SSE 系列內置函數中與 shuffle ...
shuffle是spark中一個很重要的概念,它表示的是上游分區的數據打散到下游分區中。一般來說,shuffle類的算子比如reducebykey會發生shuffle,但是並不是一定會產生。 比如,前面已經經過groupbykey進行分組了,現在再次調用shuffle類算子 ...
Background 在MapReduce框架中,shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁,Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節,shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現,自然也實現 ...
value:將被打亂的張量. seed:一個 Python 整數.用於為分布創建一個隨機種子. name:操作的名稱. 第二次運行結果: ...
tf.random_shuffle 函數 定義在:tensorflow/python/ops/random_ops.py. 請參閱指南:生成常量,序列和隨機值>隨機張量 隨機地將張量沿其第一維度打亂. 張量沿着維度0被重新打亂,使得每個 value[j] 被映射到唯一一 ...
tf.train.shuffle_batch函數解析 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...