产生随机数 Math.random*(Max-Min)+Min

vi(vim)可以说是linux中用得最多的工具了,不管你配置服务也好,写脚本也好,总会用到它.但是,vim作为一个“纯字符”模式下的工具,它的操作和WINDOWS中的文本编辑工具相比多少有些复杂.这里,我根据自己个人的使用经验,整理了一套vim的操作以及记忆的方法,希望对大家的学习有所帮助.   VI的三种模式    1,命令模式   2,输入模式   3,末行模式     命令         执行的操作                 记忆方法 :q           退出       

理解是最好的记忆方法 之 CSS中a链接的④个伪类为何有顺序 在CSS中,a标签有4种伪类,分别为: a:link, a:visited, a:hover, a:active 对其稍有了解的前端er都知道,4个伪类是有固定顺序的(LVHA),否则很容易出现预期之外的效果. 大部分人,都会用自己的方式,对这个顺序死记硬背. 熟记顺序,无疑是写样式时最快捷的方法,牛人们的记忆方法也是五花八门. 我见过有酱婶的:lv的包包hao,这倒是实话. 比较奇葩的,我在baidu上输入lvha,竟然自动关联出鹿

转: java Random.nextInt()方法 lic int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值,该值介于[0,n)的区间,也就是0到n之间的随机int值,包含0而不包含n. 直接上代码: package org.xiaowu.random.demo; import java.util.Random; import org.junit.Test; public class RandomDemo { @Test public void Demo(){ Ran

np.random.choice方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了. p表示每个元素被抽取的概率,如果没有指定,a中所有元素被选取的概率是相等的. 默认为有放回的抽样 (

优先级 操作符 描述 例子 结合性 1 ()[]->.::++-- 调节优先级的括号操作符数组下标访问操作符通过指向对象的指针访问成员的操作符通过对象本身访问成员的操作符作用域操作符后置自增操作符后置自减操作符 (a + b) / 4;array[4] = 2;ptr->age = 34;obj.age = 34;Class::age = 2;for( i = 0; i < 10; i++ ) ...for( i = 10; i > 0; i-- ) ... 从左到右 2 !~++

在CSS中,a标签有4种伪类,分别为: a:link, a:visited, a:hover, a:active 对其稍有了解的前端er都知道,4个伪类是有固定顺序的(LVHA),否则很容易出现预期之外的效果. 大部分人,都会用自己的方式,对这个顺序死记硬背. 熟记顺序,无疑是写样式时最快捷的方法,牛人们的记忆方法也是五花八门. 我见过有酱婶的:lv的包包hao,这倒是实话. 比较奇葩的,我在baidu上输入lvha,竟然自动关联出鹿晗. 还有歪果仁们,则戏称LvHa为爱恨原则. 记是记住了,但

vim(vi)常用操作及记忆方法 原文:https://www.cnblogs.com/doseoer/p/6241443.html vi(vim)可以说是linux中用得最多的工具了,不管你配置服务也好,写脚本也好,总会用到它.但是,vim作为一个“纯字符”模式下的工具,它的操作和WINDOWS中的文本编辑工具相比多少有些复杂.这里,我根据自己个人的使用经验,整理了一套vim的操作以及记忆的方法,希望对大家的学习有所帮助.   VI的三种模式    1,命令模式   2,输入模式   3,末行

关于IO流以前写的PPT式笔记请跳转:https://blog.csdn.net/SCORPICAT/article/details/87975094#262___1451 IO流的主要结构 记忆方法 先记住四大抽象类 Write Reader InputStream OutputStream 四类均有的相似类有 (以下内容阅读时忽略空格) Piped Writer/Reader 与 Piped InputStream/OutputStream Filter Writer/Reader 与 Fi

vim分为四种模式: 普通模式(normal mode) 插入模式(insert mode) 可视模式(visual mode) 命令模式(excute mode) 下面整理了常用的快捷键和记忆方法(结合英文的记忆方法法) 普通模式 光标移动: 查找: 剪切, 复制, 粘贴: 滚屏: 插入模式 可视模式(visual mode) 命令行模式 替换命令: 颜色 <ctrl+v+[> 在颜色方案前面插入上述三个按键,效果是蓝色的^[(并不是字符^[,只是这三个键呈现在屏幕的效果)

从多元正态分布中抽取随机样本. 多元正态分布,多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广.这种分布由其均值和协方差矩阵来确定.这些参数类似于一维正态分布的平均值(平均值或"中心")和方差(标准差或"宽度",平方). np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情况生成一个多元正态分布矩阵,其在Python3中的定义如下: def multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_va

random内置模块中的方法注解 random.seed(a=None, version=2) # 初始化伪随机数生成器,若种子a相同,则可以使生成的随机数相同.如果未提供a或者a=None,则使用系统时间为种子. random.random() # 返回一个介于左闭右开[0.0, 1.0)区间的浮点数. random.randint(a, b) # 返回range[a,b]之间的一个整数. random.uniform(a, b) # 返回一个介于a和b之间(含a,b)的浮点数.如果a>b,则

随机取数方法 Math.random() 表示0到1之间随机取一个数 <x< 小数 Math.random()* 表示0<x< parseInt(Math.random()*) 中随机取一个数 公式:表示0到n 的随机取数(整数) parseInt(Math.random()*(n+))

相信 有很多 同仁们,尤其是初学者,在记住 Array对象 sort() 方法的排序,规则上,有点困难: 其实sort()方法已经在实际工作中用到很多遍了,可当我仔细推敲,这个sort()方法,什么时候是升序排列,什么时候是倒序排列 的时候,还真是有点小懵圈: 先来看一下,官网上是怎么说的吧: 这是我在W3C上截来的一张图,起初,读这个说明的时候,大概理解,要表达的意思,可是当我细细琢磨红框框出来的部分的时候,就有点不太理解了: 然后在 W3C上看到,这样一个例子: <script type=&qu

1.不带参数的nextInt()会生成所有有效的整数(包含正数,负数,0) 2.带参的nextInt(int x)则会生成一个范围在0~x(不包含X)内的任意正整数 例如:int x=new Random.nextInt(100); 则x为一个0~99的任意整数 3.生成一个指定范围内的整数 /* * 生成[min, max]之间的随机整数 * @param min 最小整数 * @param max 最大整数 */ private static int randomInt(int min, i

记忆技巧: 箭头的一方为被动方(被调用者): 箭头的端点为主动方(调用者). 箭头为封闭三角形时,表示类间关系 箭头为半封闭尖括号时,表示类内关系.其中,虚线表示参数强制依赖关系,实线表示属性关系.一对一的有:依赖.关联:多对一的有聚合.组合 对于继承(实现):子类(实现)是主动方,父类(接口)是被动方 UML 有几种关系图标:泛化(继承),实现,依赖,关联,聚合,组合 泛化(继承)   B——▷A                     B 类作为 A 类的子类存在. 实现          

minValue 返回的随机数的下界(随机数可取该下界值). maxValue 返回的随机数的上界(随机数不能取该上界值).maxValue 必须大于等于 minValue. 返回值 一个大于等于 minValue 且小于 maxValue 的 32 位带符号整数, 即:返回的值范围包括 minValue 但不包括 maxValue.如果 minValue 等于 maxValue,则返回 minValue. 例子: double val; Random ran = new Random(); v

scp虽然只有把文见发送到远端和从远端copy文件俩功能,但是常常把俩功能的先写什么给计混了,所以我就用通俗的大白话给总结了下,十分容易记忆,这里给大家分享一下.scp 我们常用的两个功能: (1)把文见发送到远端 scp  要send文件的绝对路径 root@远端服务器网址:存放文件路径 scp       log/*        zhangxl@172.168.10.7:/home/zhangxl/aaa/     这里因为是要往我个人服务器下发送,所以把root改为我个人服务器的名字,

先贴参考链接: https://stackoverflow.com/questions/21494489/what-does-numpy-random-seed0-do numpy.random.seed(num):如果使用相同的num,则每次生成的随机数都相同. 1.无num参数 代码: import numpy as np for i in range(5): np.random.seed() perm = np.random.permutation(10) print(perm) 结果:

random.random() 没有参数,选择0到1之间的随机浮点数 random.uniform(a, b) 生成指定范围内的随机浮点数如果a.b哪个大那个小都没关系,生成的都是在小的与大的之间的随机浮点. print random.uniform(10, 20) print random.uniform(20, 10) 18.7356606526 12.5798298022 random.randint(a, b) 用于生成指定范围内的整数,参数上限a比如小于b,否则出错. print ra

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章的介绍. random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限.如果a > b,则生成随机数 n: a <= n <= b.如果 a <b, 则 b <= n <= a. print random.uniform(