java中的随机数,java.lang.Math.random()和java.util.Random.nextDouble() Math.random()方法是生成0.0---1.0区域内的随机数,每次返回的数值都是不一样,应该可以算作随机数, 而Random类,如果初始化时候new Random(12).nextDouble()是这样设置的int seed  这个值一直是12,那么,不论循环多少次,多长时间间隔, 生成的第一个随机数即第一次调用nextDouble()方法返回的结果都是一样的.

概述 碰到一个需求:用js生成固定长度的字符串.在网上查了很多资料,网上的方法都比较麻烦.我自己灵光一现,实现了一个比较简单的方法.记录下来,供以后开发时参考,相信对其他人也有用. js生成随机字符串 js生成随机字符串有一个奇妙的写法: //输出随机字符串 const randStr = () => Math.random().toString(36).substr(2); 浏览器开发者工具输入5次,输出如下: "4cc9gd4sbwd" "ox9r8g6g7h&qu

<?php /* * * 通过一个标识,从一个数组中随机获取固定数据 * $arr 数组 * $num 获取的数量 * $time 随机固定标识值,一般用固定时间或者某个固定整型 * */ function getRandFixedData($arr, $num, $time = 0) { if(empty($arr)){ return $arr; } $time = abs($time); //获取绝对值,防止出现负数 //数组的个数 $listcount = count($arr); /*i

HInton第8课,之所以说之二三,是因为训练RNN的四种方法之一:长短时记忆在lecture7中介绍过了,这里介绍的是第二和第三种方法:HF优化和Echo (这个字觉得翻译成回声是不是欠妥,所以保留着,不过个人觉得"回显"不错)状态网络.这课有两个论文作为背景可以看<Generating Text with Recurrent Neural Networks>和<Echo state network - Scholarpedia>. 一."Hessi

在学习python过程中,没有项目做,就想到哪儿弄到哪儿. 头一发.让机器随机固定一个数字,然后让人去猜. 就这么简单.代码如下: #-*- encoding:utf8 -*- import random def main(): r_num = random.randint(1,100) ck = 1 while True: user_num = raw_input("\n请输入一个1-100的整数,如含有小数将被舍弃:\n\t") try: int_num = int(user_nu

一.对称加密 (Symmetric Key Encryption)  对称加密是最快速.最简单的一种加密方式,加密(encryption)与解密(decryption)用的是同样的密钥(secret key).对称加密有很多种算法,由于它效率很高,所以被广泛使用在很多加密协议的核心当中.自1977年美国颁布DES(Data Encryption Standard)密码算法作为美国数据加密标准以来,对称密码体制迅速发展,得到了世界各国的关注和普遍应用.对称密码体制从工作方式上可以分为分组加密和序列

之前写过一篇: PHP AES的加密解密-----[弃用] 使用的是php5.*之前的mcrypt_decrypt 函数,该函数已经在php7.1后弃用了,上马的是openssl的openssl_encrypt,openssl_decrypt. 上期回顾 在php7.* 环境执行之前代码: <?php define('SECRETKEY', '12f862d21d3ceafba1b88e5f22960d55'); /** * 加密方法 * @param string $str * @return

9月17日,2018 世界人工智能大会在上海拉开帷幕.在 SAIL 榜单入围项目中,我看到了小爱同学.小马智行.微软小冰.腾讯觅影等等,这不仅让我大开了眼界,也不禁让我感慨 AI 的发展神速.犹记得去年在中国乌镇围棋峰会上,AlphaGo 与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以 3 比 0 的总比分获胜,那时候只感觉这条“狗”真牛. 这也让我回想起了更年少打“人机”的时光——“人机”模式总是很简单,电脑很弱,给玩家的体验并不好.我也曾给设计师出过加强电脑实力的主意——这些主意听起来不错,但不足

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得比过去更好. [译] 理解 LSTM 网络:模块内部解析讲得不错. Lecture 07 Lecture 08 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopfield网络(Hopfield network) Elman networks and Jordan network

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com

题目描述 一个人每天需要从家去往公司,然后家与公司的道路是条直线,长度为 \(D\). 同时路上有 \(N\)条河,给出起点和宽度\(W_i\) , 过河需要乘坐速度为\(V_i\) 的渡船; 船在河中的位置随机,固定往返时间. 且该人在陆地上行走速度为 \(1\) .求该人去公司的路途的期望时间. 输入输出样例 输入样例#1: 1 1 0 1 2 0 1 0 0 输出样例#1: Case 1: 1.000 Case 2: 1.000 思路:过一条河最坏用时为\(3l/v\),即到河边时船正好走

目录 numpy模块 一维数组 二维数组(用的最多的) 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的元素的替换 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 点乘和转置(了解) 点乘必须 m*n n *m 求逆(了解) 最大 小值 numpy生成随机数 numpy模块 回顾一下有哪些数据类型 int/float/str/list/tuple/dict/set numpy是python一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型矩阵,比python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构

题目链接 题意翻译 一个人每天需要从家去往公司,然后家与公司的道路是条直线,长度为 \(D\). 同时路上有 \(N\) 条河,给出起点和宽度\(W_i\) , 过河需要乘坐速度为\(V_i\) 的渡船; 船在河中的位置随机,固定往返时间. 且该人在陆地上行走速度为 1 .求该人去公司的路途的期望时间. Solution 让我多了一些对于期望的了解. 考虑过每条河流的最坏情况和最好情况. 1.最坏情况: \((3*W_i)/V_i\) ; 此时即船刚刚走. 2.最好情况: \(W_i/V_i\)

目录 numpy模块 一维数组 二维数组 列表list和numpy的区别 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的合并 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 求最大值最小值 numpy生成随机数 pandas模块 pandas模块有什么用 Series(了解) DataFrame(掌握) 处理缺失值 合并数据 matplotlib模块 matplotlib模块有什么用? numpy模块 numpy模块导入时,注意需要设置别名为 np 一维数组 只有一行,相当于一条线 # 生成一

numpy 模块(多维数组) import numpy as np arr=np.array([1,2,3,4],[5,6,7,8]) print(arr) #[[1 2 3 4] #[5 6 7 8]] arr.shape #(2, 4) 得到的是这个数组有多少行 多少列 #多维数组的索引 arr.shape[0] #2 得到的是行数 arr.shape[1] #4 得到的是列数 arr[1,2] #7 按索引取值 高级功能 import numpy as ap arr = np.array(

效果 分析 真实的火焰效果,通常包括:火.火光.火星等组成部分,而火焰对周围环境的烘焙,可以通过灯光实现,如点光源. 针对火焰组成部分,我们可以创建对应的粒子系统组件,实现相应的效果,如下图所示: 1.Fire 火,火焰的主体部分,因燃烧产生的剧烈化学反应,灵动多变: 2.Flash 火光,即火焰的闪光效果,忽明忽暗: 3.Spark 火星,因高温而升起的燃烧碎屑,行踪飘忽,颜色渐变,效果随机: 4.Point Light 光亮,火焰燃烧对周围环境的烘焙效果: 实现 1.新建工程 1.1.新建3

1.密钥随机生成. import java.security.InvalidAlgorithmParameterException; import java.security.InvalidKeyException; import java.security.NoSuchAlgorithmException; import java.security.SecureRandom; import java.security.spec.AlgorithmParameterSpec; import ja

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

在测试过程中遇到上送字段必需是几个固定值中的一个, 使用读取文件中几个固定值,然后随机在这几个固定值中选择的办法解决问题 __CSVRead() CSV file to get values from | *alias:表示要读取的文件路径 CSV文件列号| next| *alias:表示当前变量读取第几列数据,注意第一列是0: 由此可见我们只需将参数化数据在csv中横向排列,然后用随机函数__Random()指定文件序列号即可. 新建文本文档.txt文件内容:a,s,d,f,g

<?php /** * 随机红包+固定红包算法[策略模式] * copyright (c) 2016 http://blog.csdn.net/CleverCode */ //配置传输数据DTO class RangeDto { //红包总金额 public $totalMoney; //红包数量 public $num; //范围开始 public $rangeStart; //范围结算 public $rangeEnd; //生成红包策略 public $builderStrategy; /