水库采样是一种随机算法。在该算法中,从具有n个不同项的列表中选择k个项。
我们可以通过创建一个数组作为大小为k的容器来解决它。然后从主列表中随机选择一个元素,然后将该项目放置在容器列表中。一次选择一项时,下次将不再选择。但是他的方法无效,我们可以通过这种方法增加复杂性。
在存储库列表中,复制列表中的前k个项目,现在从列表中的第(k + 1)个数字开始一个接一个地复制,让当前选定的项目位于索引i处。找到一个从0到i的随机索引,并将其存储到j中,如果j在0到k的范围内,则将库[j]与list [i]交换。
Input: The list of integers: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}, The value of k = 6 Output: K-Selected items in the given array: 8 2 7 9 12 6
chooseKItems(array, n, k)
输入:数组,数组中的元素数,要选择的元素数。
输出:随机选择k个元素。
Begin define output array of size [k] copy k first items from array to output while i < n, do j := randomly choose one value from 0 to i if j < k, then output[j] := array[i] increase i by 1 done display output array End
#include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; void display(int array[], int n) { for (int i = 0; i < n; i++) cout << array[i] << " "; } void chooseKItems(int array[], int n, int k) { //it will choose k items from the array int i; int output[k]; for (i = 0; i < k; i++) output[i] = array[i]; srand(time(NULL)); //use time function to get different seed value while(i < n) { int j = rand() % (i+1); //random index from 0 to i if (j < k) //copy ith element to jth element in the output array output[j] = array[i]; i++; } cout << "K-Selected items in the given array: "; display(output, k); } int main() { int array[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; int n = 12; int k = 6; chooseKItems(array, n, k); }
输出结果
K-Selected items in the given array: 8 2 7 9 12 6
本文向大家介绍在keras里实现自定义上采样层,包括了在keras里实现自定义上采样层的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Keras里的UpSampling2D层不是中的双线性内插,而是简单的重复图像。这点和pytorch不一样,pytorch默认使用的是双线性内插。 同样:这里仍然使用的是keras而不是tf.keras. keras里UpSampling2D的部分定义说明如下: 可以看出
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