set.seed(),该命令的作用是设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性.如果不设定种子,生成的随机数无法重现.这个函数的主要目的,是让你的模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样了,如果需要重复出现同样的模拟结果的话,就可以用set.seed().在调试程序或者做展示的时候,结果的可重复性是很重要的,所以随机数种子也就很有必要. 括号里的数只是一个编号而已,例如set.seed(100)不应将括号里的数字理解成“一百”,而是应该理解成

美国雪城大学SEEDLabs实验列表 SEEDLabs是一套完整的信息安全实验,涵盖本科信息安全教学中的大部分基本原理.项目组2002年由杜文亮教授创建,目前开发了30个实验,几百所大学已采用.实验楼翻译制作的SEEDLabs在线实验课永久免费并开源. - SEEDLabs官网:http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/index.html - SEEDLabs中文版开源项目:https://github.com/shiyanlou/seedlab - SEEDLabs

缓冲区溢出漏洞实验 本课程详细出自http://www.shiyanlou.com/courses/231,转载请注明出处. 一.实验描述 缓冲区溢出是指程序试图向缓冲区写入超出预分配固定长度数据的情况.这一漏洞可以被恶意用户利用来改变程序的流控制,甚至执行代码的任意片段.这一漏洞的出现是由于数据缓冲器和返回地址的暂时关闭,溢出会引起返回地址被重写. 二.实验准备 本次实验为了方便观察汇编语句,我们需要在32位环境下作操作,因此实验之前需要做一些准备. 1.输入命令安装一些用于编译32位C程序的

from:http://blog.csdn.net/feige2008/article/details/6943885   标准库<cstdlib>(被包含于<iostream>中)提供两个帮助生成伪随机数的函数: 函数一:int rand(void):              从srand (seed)中指定的seed开始,返回一个[seed, RAND_MAX(0x7fff))间的随机整数. 函数二:void srand(unsigned seed):            

$ sqlplus '/as sysdba' SQL*Plus: Release Production on Tue Jun :: Copyright (c) , , Oracle. All rights reserved. Connected to: Oracle Database 12c Enterprise Edition Release - 64bit Production With the Partitioning, OLAP, Advanced Analytics and Real

make:model -m -> 在database/migrations/目录下生成的table表中设置表的字段名和字段类型->在app/目录下对应的模型文件中设置可添加字段 ->运行命令php artisan migrate 生成数据表 ->运行命令make:seed  生成seed表 存在database/seeds/目录下->在seed文件中写入要哪个数据表生成多少条测试数据 就跟在命令行自动生成测试数据的方法一样->然后在database/seeds/Data

安装nodejs 安装python 配置python 环境 安装git 配置git 环境 clone angularJS seed 代码. 环境变量如下: C:\Program Files\nodejs\;C:\Python27;C:\Program Files\Git\bin;C:\Program Files\Git\cmd; 耶搞定

Find the seed of a number. Eg : 1716 = 143*1*4*3 =1716 so 143 is the seed of 1716. find all possible seed for a given number. 辗转相除法,由性质可利用 sqrt(num) <= seed_number <= num/2 缩小范围. def seed_number(num) seed = Math.sqrt(num).to_i while seed <= num /

在python的程序中,发现了如下的伪随机数产生的代码 rng = numpy.random.RandomState(23355) arrayA = rng.uniform(0,1,(2,3)) 该段代码的目的是产生一个2行3列的assarray,其中的每个元素都是[0,1]区间的均匀分布的随机数 这里看以看到,有一个23355这个数字,其实,它是伪随机数产生器的种子,也就是“the starting point for a sequence of pseudorandom number” 对于

 (1)RANDN产生正态分布数的语法: RANDN(N) :产生N× N的矩阵,其元素是按正态分布的数组: RANDN(M,N) and RANDN([M,N]):产生M×N的矩阵: RANDN(M,N,P,...) or RANDN([M,N,P...])产生随机序列: (2)RANDN产生伪随机数的语法: 发生器的状态决定所产生数的序号. S = RANDN('state') 是一个二元向量,包括标准发生器的状态: RANDN('state',S):设置发生器的状态为S(即标准状态):

仿真配置中SEED的概念:仿真随机种子,是产生随机数的种子值,反应随机数的状态.只要选定一个种子值,整个随机事件系统就固定了,复杂仿真的随机过程就成了一次实现.目的是测试仿真系统的稳健性,具体来说,针对不同的Seed 值进行一系列仿真,每次不同Seed 值对应的仿真结果相近,则表明建立的模型有较高的稳健性(Scalability).一般在发布仿真结果之前都要改变仿真种子进行多次测试,如果结果完全改变,则说明模块有疏漏,所得的结果只是一个特例,而不能完全反映系统的性能. 版权声明:本文为博主原创文

用seed()生成随机数字,生成的法则与seed内部的数字相关,如果数字相同,则生成的随机数是相同的. 刷题宝上面的题目: >>> import random >>> random.seed(1) >>> x=[random.randint(1,5) for i in range(5)] >>> x [1, 5, 4, 2, 3] >>> x=[random.randint(1,5) for i in range(5

在使用numpy时,难免会用到随机数生成器.我一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂.很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同. 我有两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同.这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择?在别人的代码中经常看到np.random.seed(Argument),这个参数不一样,有的是0,有的是1,当然还有其他数.那这个参数应该怎么选择呢? 通过对别的博客的理解,我做了以下几组实验: 1．以np.random.rand

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:

任务一:操作环境变量 实验过程一: 用printenv或env打印出环境变量. 在终端输入命令,显示结果如下图所示: 经过实验发现,printenv和env均可输出当前系统的环境变量.不同的是printenv不加参数和env一样,而printenv可以打印指定名称的环境变量. 实验过程二: 使用export或者unset命令设置或去掉环境变量. 任务二:集成环境变量 实验过程:child和child2文件略. 实验结论: 通过比较这两个文件,可以发现,这两个文件输出的环境变量完全相同.说明原环境

第一部分:实验描述 该实验的学习任务是理解环境变量是如何影响程序和系统行为的.环境变量是一组动态命名的变量 第二部分:实验任务 2.1 任务一:操作环境变量 在这个任务中,我们研究可以用来设置和取消设置环境变量的命令.我们在seed实验环境中使用Bash.用户使用的默认shell在/etc/passwd文件(每个条目的最后一个字段)中设置.您可以使用命令chsh 将其更改为另一个shell程序(请不要在该实验中实现).执行以下任务: 使用printenv或env命令打印出环境变量.也可以单独打印

今天又把seed刷了一遍 昨天去了基佬他们公司.第一次去他们公司.米虫科技,在重庆算是一家中型公司吧. 他去公司加班写一个游戏的封面,第一次感觉ui的不给设计图真的很坑.一个页面所有东西 自己凭感觉写,也是醉了.基佬开年之后一直都在写游戏.很少写前端的东西了.昨天写了一半 界面我拿回来帮他写.晚上回来看了界面,卧槽.这写的都是些什么玩意.整个界面全是position .改了一晚上最后又把界面全部写完.还是第一次写移动端的东西.果然要考虑的东西好多呀. 考虑各种大小的设备,很多地方不能写死了.必须

我们在进行多人开发时,发现运行php artisan db:seed --class=填充器名称 发现有报错 Exception trace: 1 ReflectionClass::__construct("LinksTableSeeder") D:\phpStudy\PHPTutorial\WWW\blog\vendor\laravel\framework\src\Illuminate\Container\Container.php:794 2 Illuminate\Containe

console Enable-Migrations 运行这个命令,添加一个文件夹Migrations,Configuration.cs在这文件夹中 打开 Configuration.cs file. 添加如下代码 C# using BookService.Models; C# protected override void Seed(BookService.Models.BookServiceContext context) { context.Authors.AddOrUpdate(x =>

实例 1 import ramdom # random.seed(10) # 未加 seed 的时候 for i in range(5): print(random.random()) # 每次输出结果都不一样 结果 0.08177707852190708 0.7420983175700955 0.7847710751931118 0.5298277841695523 0.2906300754296308 实例 2 # random.seed(10) # 在外层时无效 for i in rang

今天查了一下R语言中set.seed(),该命令的作用是设定生成随机数的种子,种子是为了让结果具有重复性.如果不设定种子,生成的随机数无法重现. > x<-rnorm(10) #随机生成10个随机数 > x [1] 0.3897943 -1.2080762 -0.3636760 -1.6266727 -0.2564784 1.1017795 0.7557815 [8] -0.2382336 0.9874447 0.7413901 > x<-rnorm(10) #再次随机生成1