小编Žig*_*pan的帖子

我有一个 3D numpy 数组，其中最后一个维度中包含每个类别的概率。就像是：

import numpy as np
from scipy.special import softmax

array = np.random.normal(size=(10, 100, 5))
probabilities = softmax(array, axis=2)

如何从具有这些概率的分类分布中进行采样？

编辑：现在我正在这样做：

def categorical(x):
    return np.random.multinomial(1, pvals=x)

samples = np.apply_along_axis(categorical, axis=2, arr=probabilities)

但它非常慢，所以我想知道是否有一种方法可以向量化这个操作。

因此，在我的express应用程序中，我有一个单独的文件database.js，其中包含用于插入、删除、更新等的所有模型和函数。我还为每个模型都有一个单独的控制器。

数据库.js

module.exports = {
    createUser: function (username, email, password) {
        return sequelize.sync().then(function () {
            User.findOrCreate({
                where: {
                    username: name,
                    email: email
                },
                defaults: {
                    username: username,
                    password: password,
                    email: email
                }
            }).then(([user, created]) => {
                console.log(user.get({plain:true}));
                console.log(created)
                });
            });
        }
    };

控制器/user.js

const database = require("../database.js");
module.exports = {
    register: function (req, res) {
        database.createUser(req.body.username, req.body.email, req.body.password);
        res.json({...
        })

    }
};

所以基本上我想获取用户对象和布尔值，告诉我它是否已创建到路由器，以便我可以检查用户是否已创建并做出适当的响应。