随机抽题的问题！！！！！！！

huaiyintiantian 2002-05-05 08:12:34

我做等级考试的系统时，遇到的问题，产生一个随机数，根据这个随机数（做题号）从题库中抽取题目放入另一个表中（抽取20个题目），这个表可以跟data控件相连！但我的代码执行时，只把原表中的第一条记录赋20次到另一个表中！

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hycao 2002-05-05

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huaiyintiantian 2002-05-05

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up!!!!!!!!

huaiyintiantian 2002-05-05

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up!

不知不觉四天三夜已经过去了，按照比赛的情况最后应该是省一吧（猜的）（mmp封箱前绿激光机还烧了，要不还能更高一些）。虽然成绩不怎么样，但我觉得还是要留一些有用的文字给像我们一样 “没有人带路、没有老师指导、甚至是三个大一的团队” ，毕竟我们也是从头摸过来的，吃过不少亏。对于我们来说，互联网就是我们的老师，所以比赛结束后，思来想去我也才打算写这个文章来回顾一下比赛内容，也算是一种回馈了。同时也希望和我们一样“三无”的同学，看完之后能有点收获。

自增还是UUID？这个问题看似简单，但是能诱发很多思考，也涉及到了很多细节。网上的确有很多有关这方面的资料，但是比较乱，今天我结合这些资料和自己的心得，单独对这个话题写一篇博客出来，希望对大家有所帮助哈。先说下uuid和 auto_increment（数据库自增主键）的优缺点吧，因为是个人理解，如有错误恳请指出： auto_incremen的优点：字段长度较uuid小很多，可以是bigi...

1.1 基本数据结构 1. 数组# 2. 链表，双向链表% 3. 队列，单调队列，双端队列# 4. 栈，单调栈# 1.2 中级数据结构 1. 堆# 2. 并查集与带权并查集# 3. hash 表# 自然溢出% 双hash% 1.3 高级数据结构 1. 树状数组# 2. 线段树#，线段树合并% 3. 平衡树 Treap 随机平衡二叉树% ...

ax.set(facecolor=‘black’,alpha = 1)#设置为黑色。print(np.size(position_x))#查看有几个随机点被保存。rx = np.random.random(n)#随机点x坐标组。ry = np.random.random(n)#随机点y坐标组。rz = np.random.random(n)#随机点z坐标组。t = np.random.random(n)#波函数比较点。#判断哪些随机点可以保存！ax.set_axis_off()#关闭轴面。

把没有标注的数据利用起来！不浪费未标注数据，是算法工程师的一种“必备技能”！低资源少样本NLP问题是JayJay比较关注的一个方向，说白了就是一个问题：标注样本少怎么办？而半监督学习就是解决这一问题的一个重要手段。半监督学习在CV领域早已经“大显身手”，而在NLP领域的应用却不太多。此外，随着BERT等预训练模型的强大，本质上也缓解了少样本问题。而BERT如果能和其他机器学习方法（如：半监督学习或主动学习等）结合起来，或许少样本问题的增益会更加明显。本文JayJay介绍一篇来自...

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