- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏细嗅蔷薇
数种动漫和风景壁纸随机API，你值得拥有！
如果你想找动漫图但是百度图片质量参差不齐，如果你想在网站做随机壁纸，可以试试这些API。 return=json 302跳转： 通过302返回直接跳转到图片源文件地址，可用作随机网页背景等方式 缺点：img等标签直接调用后无法直接查找到源文件地址（除非一直开着调试模式或抓包工具），如果看到喜欢的图片只能通过右键保存下来 return=302 URL返回： 仅返回一个URL，备用用途 GET变量：type 取值：bg bg（即background）:获取适合用作背景的随机图片（目前分辨率均为1920×1080，即16:9 返回图片地址是否为https形式 缙哥哥博客API http://api.dujin.org/bing/1920.php （排名不分前后） 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《数种动漫和风景壁纸随机
14.2K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏白菜博客
ps日式风景画
日式风景画 首先 打开素材，把背景图 复制2个图层之后呢， 回到【图层1副本】，来到滤镜-其他-高反差保留（半径值0.3）然后呢 图像-调整-阀值127 。 擦拭玩之后，我们来把宣纸移动过来 按住shift alt 中心点 放大；图层混合模式 正片叠底；ctrl m打开曲线 调整颜色； 移动 对话框 过来，右键单击 删格化图层；双击这个图层-描边5px -颜色叠加
64020编辑于 2022-02-28 - 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景5：Explicits better than implicit.聊聊Explicit.
上面这段代码是可以通过编译运行的，可能有些小伙伴会比较困惑，为虾米这里printA函数明明需要接受的是一个A类型，但是传入的一个int类型仍然能够编译通过。
55020发布于 2018-09-05 - 来自专栏Python程序员杂谈
sshd+chrome+switchsharp看风景
于是我们开始欣赏墙外的风景。最近没事也到twitter上看看那些牛人都在干啥，比如说python的作者，trello的创始人。墙外的风景确实不错。 - from the5fire.com
98930发布于 2019-02-28 - 来自专栏vue学习
StableDiffusion生成螺旋风景画
本篇文章介绍一下如何使用StableDiffusion生成螺旋风景画。
40420编辑于 2023-10-16 - 来自专栏蛋先生说识
俯瞰 Monorepo，别一番风景!
本故事简要地介绍了 Monorepo 的 What 和 Why，重点篇幅在于搭建一个好用的 Monorepo 工程时应该考虑的点。可以作为你在选择工具时的条件，也可以作为你在搭建 Monorepo 工程时查漏补缺的参考。希望这对你有所帮助，哪怕只是一点点 \^O^
37810编辑于 2024-11-26 - 来自专栏大猪的笔记
python笔记：随机数,md5,endecoder
uuid 生成随机识别号 import uuid for i in range(0,10): print "uuid is :"+ str(uuid.uuid4()) 另一种实现 import rndByte = os.urandom(6) b64Str = base64.urlsafe_b64encode(rndByte) return b64Str 生成不重复随机序列 import random # 加权随机数 def rnd_power(power_ranks: [int]) -> int: """ 传入权重，随机返回该权重的index import hashlib md5obj = hashlib.md5() md5obj.update("hello") md5obj.update("world") print md5obj.hexdigest () #md5文件 def CalcMD5(filepath): with open(filepath,'rb') as f: md5obj = hashlib.md5()
92310发布于 2019-11-21 - 来自专栏MiningAlgorithms
机器学习5：集成学习--Bagging与随机森林
目录： 第一部分：集成学习： 1，集成学习 2，结合策略 第二部分：Bagging与随机森林： 1，决策树：信息熵与信息增益 2，Bagging 3，随机森林 第三部分：随机森林的代码实现 3，随机森林 随机森林是bagging的一个特化进阶版，所谓的特化是因为随机森林的弱学习器都是决策树。 所谓的进阶是随机森林在bagging的样本随机采样基础上，又加上了特征的随机选择，其基本思想没有脱离bagging的范畴。 这里的参数k控制了随机性的引入程度：若令k=d，则基决策树的构建与传统决策树相同；若令k=1，则是随机选择一个属性用于划分；一般情况下，推荐值k= log2d。 随机森林中个体学习器的性能往往有所降低。然而，随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差。
94420发布于 2019-08-08 - 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景7：闭包
闭包(closure)是函数式编程的重要的语法结构。 闭包的概念其实很简单，一言以蔽之：闭包是带有上下文的函数。说白了，就是有状态的函数。也就是说一个局部变量n，在被函数对象给“封闭”在函数里，从而能把值保存了下来，让函数能够保存状态。（其实本质上就是一个类，用纯粹面向对象的方式理解，函数也是一个对象）
1.1K20发布于 2018-09-05 - 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景13:volatile解惑
JDK5引入concurrent包中atomic，JDK6将synchronized关键字的性能优化后。绝大多数场景，笔者都不再推荐使用volatile这个关键字了。
82151发布于 2019-03-19 - 来自专栏Golang语言社区
Golang语言--md5及随机字符串
例子
80280发布于 2018-03-21 - 来自专栏blog-技术博客
人工智能_5_决策树_随机森林
"boat","sex" # "1","1st",1,"Allen, Miss Elisabeth Walton",29.0000,"Southampton","St Louis, MO","B-5" DecisionTreeClassifier dec = DecisionTreeClassifier() # dec = DecisionTreeClassifier(max_depth=5) 树木可视化 # 不需要归一化 # 缺点(太过于详细,有些异常点) # 创建的树不能很好的适用于测试集:过拟合 # 改进 # 减枝cart算法 (指定叶子属性:例如若到达该叶子的样本数少于5, :多个分类器或模型组合 # 什么是随机森林:包含多个分类器,最后的结果取众数 # 随机森林的过程,优势(n个样本,m个特征 # 单个树的建立过程: # 1,随机在 n个中抽取一个样本,重复n次 样本可能重复 # 2,随机在m个特征中选出M个特征 M<m # 建立10个树,样本,特征大多不同 随机又放回的抽样 bootstrap抽样
58130发布于 2020-05-08 《算法导论》第 5 章-概率分析和随机算法
今天我们来一起学习《算法导论》第 5 章 —— 概率分析和随机算法。在计算机科学中，很多算法的性能会受到输入数据的影响，而概率分析能帮助我们评估算法在平均情况下的表现。 而随机算法则是在算法中引入随机性（如随机排列输入），使得算法的性能不依赖于输入的分布。 随机算法的优势在于： 不需要假设输入的分布 可以避免最坏情况的输入 通常更容易分析 随机化雇用算法 在雇用问题中，如果我们不能保证应聘者是随机到达的，我们可以主动随机化应聘者的顺序。 考虑一个随机算法，它随机选择数组中的一个元素作为主元，然后进行快速排序。请使用指示器随机变量分析该算法的期望比较次数。 希望通过本章的学习，你已经掌握了概率分析和随机算法的基本概念和技巧，并能将它们应用到实际问题中。 以上就是《算法导论》第 5 章的全部内容。所有代码都经过测试，可以直接编译运行。
10810编辑于 2026-01-21- 来自专栏DevOps运维
5、六种产生随机数的方法
RANDOM变量方法 echo $RANDOM 16657 echo $[RANDOM**3] 5181309310464 随机数为纯数值 2.openssl方法 openssl rand -base64 16 YFRJc5PRxt5SUmrJYEbhVQ== 此随机数包含大小写、数字、特殊字符等 3. /dev/urandom方法 head /dev/urandom|cksum 1407612570 1892 以当前系统状态产生的唯一值，纯数字 5.UUID方法 cat /proc/sys/kernel 统一随机数长度（8位） echo $RANDOM|md5sum|cut -c 1-8 f7355ed7 date +%s%N|md5sum|cut -c 1-8 7c10a457 另外4种随机数方法的统一长度 ，都是用md5sum计算后，用cut切出需要的位数就行
1.4K30发布于 2021-11-16 - 来自专栏人工智能
Python数据处理（5）-NumPy的随机化操作
下面介绍np.random中常用的函数： (1)seed (2) permutation/shuffle (3)rand/randint/randn 利用上述的随机化函数，我们可以模拟实现简单的随机漫步
95280发布于 2018-01-03 这5个Python随机数函数太强大了！
这 5 个 Python 随机数函数太强大了！还在为生成随机数据发愁？别担心，5 个 Python 随机函数帮你轻松应对各种场景，让代码效率翻倍！ ，每次输出的列表顺序都是随机的，比如可能是 3, 1, 5, 2, 4，也可能是 2, 5, 1, 4, 3 等。 import random# 生成10到100之间，间隔为5的随机价格price = random.randrange(10, 101, 5)print("随机价格：", price)三个函数对比表格函数 (5)]print("测试数据：", test_data)# 进行测试操作...调试程序：当程序因随机因素出现问题时，设置种子值可以复现问题场景，方便调试。 总结这 5 个 Python 随机数函数各有特色，shuffle 能打乱列表，random、randint、randrange 可生成不同类型和范围的随机数，choice、choices、sample
65810编辑于 2025-08-30- 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景2：struct还是class?
师弟看了上一篇雾中风景的文章，希望我继续把这个系列的文章写下去。坦白说，C++的特性很多，这也不是教学指南的文章，我会选取一些自己在学习C++过程之中值得探讨的问题和大家聊一聊，来抛砖引玉。
88520发布于 2018-09-05 - 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景3：const用法的小结
const关键字，翻译成中文是常量，常数的意思。所以在绝大多数场合之中，const是来定义常量的，定义常量也是好的编程习惯。在C类语言之中，定义常量通常会使用宏定义或const关键字来定义常量。二者的区别就在于：
91430发布于 2018-09-05 - 来自专栏医学和生信笔记
R语言简单随机分组区组随机分层随机
随机分组在临床设计中太常见了，随机分组临床比较常用的也就是4种： 简单随机simple randomization 区组随机blocked randomization 分层随机stratified randomization 简单随机（simple randomization）又称为完全随机，是最简单的一种随机分组方法。医学统计学中经常会遇到完全随机设计的xxx，指的就是简单随机分组！ ] "5" "试验组" ## [6,] "6" "对照组" ## [7,] "7" "试验组" ## [8,] "8" "对照组" ## [9,] "9" "试验组" ## [10,] ，包括但不限于简单随机分组/区组随机/分层随机等。 Eye Sex ## 1 Black Brown Male ## 2 Black Brown Male ## 3 Black Brown Male ## 4 Black Brown Male ## 5
4.9K20编辑于 2022-11-15 - 来自专栏HappenLee的技术杂谈
C++雾中风景8：Lambda表达式
Python代码，过滤一个list之中的偶数，这是一个很简单的需求，我们先看看不使用Lambda表达式的方式： def isOdd(n): return n & 1; nums = [1,2,3,4,5,6 这种场合是最适合使用Lambda表达式的场景，我们来看看Lambda表达式是怎么优化上述代码的： nums = [1,2,3,4,5,6] nums = filter(lambda x:x & 1,nums 同样的，我们来看看上文用python实现的过滤偶数的代码在C++之中是如何实现的： vector<int> nums = {1,2,3,4,5,6,7}; vector<int> newNums 我们来看看Java之中是如何实现上文的逻辑的： public static void main(String[] args) { int[] nums = {1,2,3,4,5,6,7}
76520发布于 2018-09-05
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号