现在介绍生成整数与浮点数的随机数。 ...+i) { cout << e() << ends; } return 0; } 此时可生成不同的随机数，如果在生成随机数之前时差超过1秒则随机率高。...i) { cout << u(e) << ends; // 生成0-9的随机数 } return 0; } 在以下的例子，随机数是一致的： // main.cpp...产生浮点数随机数，使用随机数分布类uniform_real_distribution，该类是模板类，产生浮点随机数，如果使用整型类型unsigned等会产生编译错误： // main.cpp #include... func() { static std::default_random_engine e; // 数据数引擎静态类型 std::uniform_real_distribution<double
问题描述 在使用flask_sqlachemy时，给price字段选择了Float类型，数据库用的mysql，生成数据库表后，发现 from sqlalchemy import Float,Column...Column(Float(as_decimal=True)) float_4 = Column(Float(precision=10, scale=2),default=0.00) 上面方法无论哪种生成的结果
计算π的值 定积分的精确定义 对于定积分 ,在[0,1]内随机取一个数r，通过 转换成矩形的高。再乘以矩形的宽度1，就是一个矩形的面积。 ?...经过多达1000000000次的重复计算，并把这些面积相加，再除以重复计算的次数，得到的值应该是一个接近PI的实数。且计算的次数越多，误差就越小。...::random_device rd; std::default_random_engine rng{ rd() }; std::uniform_real_distribution values{ 0.0, 1.0 }; //生成随机数种子 double sum{}; for (auto counter{ 1 }; counter <= n; ++counter...对于uniform_real_distribution是半开范围[ )。也是就是说上面的例子中，能产生0.0，但不会产生1.0。
.)"); puts(R"OWenT(I'm OWenT \ "OWenT" is a ID.)OWenT"); 这个东西总感觉没什么用，只是限定了字符的长度。而目前输入和输出都不能直接操作这些编码。...也就是关键的部分还得自己来。 伪随机数 这个库主要是提供了多钟生成符合统计学里各种分布的随机数和随机数生成引擎，这部分我觉得不怎么用得上所以只是大略看了一下，下面是我看的时候做的记录。...C++11 的随机数功能分为两部分： 第一，一个乱数生成引擎，其中包含该生成引擎的状态，用来产生乱数。第二，一个分布，这可以用来决定产生乱数的范围，也可以决定以何种分布方式产生乱数。...乱数生成对象即是由乱数生成引擎和分布所构成。...C++11 将会提供三种随机数算法，每一种算法都有其强项和弱项: 模板类 整数/浮点数 品质 速度 状态数 linear_congruential 整数 低 中等 1 subtract_with_carry
Intel最近 发布了AVX-512，据说对浮点运算有很大提升，我的机器目前不支持AVX-512，但是支持AVX2，按照之前Intel给出的数据，据说能提速将近8倍: Introduction to...Intel® Advanced Vector Extensions 测试环境 可能这篇文章有点偏老，我这边也想验证一下没有优化的C/C++浮点运算和AVX2优化后的浮点运算到底快多少。...::random_device rd; std::mt19937 gen(rd()); std::uniform_real_distribution dis(-1.0f, 1.0f);...第一次：120ms第二次：119ms第三次：117ms 第一次：116ms第二次：119ms第三次：162ms 结论 可以看出来， VS2017对浮点有做比较好的优化，估计我测试的这种场景比较简单，...如果不用编译器优化，这个时候，AVX2大概比普通的C/C++浮点运算代码快2倍左右，不像宣传的那样厉害嘛。
void init() { //矩阵中所有元素初始化为极大值 f_test.fill(inf); pos_mat.fill(inf); //生成范围随机数 static...std::mt19937 rng; static std::uniform_real_distribution distribution1(-1, 2); static...std::uniform_real_distribution distribution2(-2, 4); for (int i = 0; i distribution(0, 1); for (int step = 1; step < iters; ++step...std::ptrdiff_t minRow, minCol; temp_test.minCoeff(&minRow, &minCol);//获取每一列的极小值对应的位置
我们把迭代器当做指针，去修改它指向的值不就行了吗？...实际上，std::set声明一个allocator_type，默认为std::allocator。...说人话就是std::set其实不允许将元素定义成const，既然元素不是const类型，那么就说明理论上是可以修改的。...后者表示迭代器本身是一个常量，即迭代器本身指向的位置不能修改。而前者表示迭代器指向的位置是一个const常量，迭代器本身可以修改，指向不同的位置，但我们不能修改它指向的位置的值。...这也是为什么C++ Primer里强烈建议大家不要修改set中元素值的原因，如果真的要修改，只能先删除再添加了。虽然这样会牺牲一点点性能，但至少可以保证set里的数据都是安全有序的。
new_check的一个属性值，然后在不改变new_check对象本身的情况下，我们在外部修改了var的值。...如果在这之前操作，会因为push_back的操作导致指针移位，使得定义好的指针不再有意义，输出的结果也会是不可预测的随机值。...这里使用的空间坐标，我们用c++的随机数生成器产生一个均匀分布的随机二维矩阵： #include #include using namespace std; vector...e; // 产生[-0.5, 0.5]之间的均匀分布随机数 std::uniform_real_distribution u(-0.5, 0.5); e.seed...e; std::uniform_real_distribution u(-0.5, 0.5); e.seed(random_seed); vector<vector
一个好的权值初始值有以下优点： · 梯度下降的收敛速度较快 · 深度神经中的网络模型不易陷入梯度消失或梯度爆炸问题 该系列共两篇文章，我们主要讨论以下两个话题： 1、为什么在线性回归和逻辑回归中可以采用...0初始化，而在神经网络中不能采用（实际上不光是0初始化，将权值初始化为任意相同值，都很有可能使模型失效）； 2、常用的三种权值初始化方法：随机初始化、Xavier initialization、He initialization...在这一篇文章中 我们主要谈论第一个话题 0 初始化 在线性回归和逻辑回归中，我们通常把权值 w 和偏差项 b 初始化为0，并且我们的模型也能取得较好的效果。...我们看一下使用权值 0 初始化的神经网络训练并测试该数据集的结果： ?...测试结果 在100次的迭代中，每一次迭代，损失值都没有变化 模型检测的准确度为11.35%，几乎完全没有检测出来 总结一下：在神经网络中，如果将权值初始化为 0 ，或者其他统一的常量，会导致后面的激活单元具有相同的值
我只知道如果用malloc初始化的数据是没有对齐的。 问题2：SSE耗时并没有少于C++的，为什么？ 不过的确version2不用在loop内set了，耗时比version1少。...问题2我查了一下，不知道是不是别人说的“测试方式不太对,因为这种测试如果放到一个简单的环境里,CPU的缓冲机制不能达到最优状态,所以你的测试结果很可能不正确而且会差很远.如果把这个代码放到一个比较复杂的环境里...,得出的结果可能会正确一些.”...第二个例子 向量内相邻元素相加得到新的结果，但这个为什么SSE并没有快 ？而第三个例子却快呢？初始化问题？...，这样会让并行/矢量操作正确性受影响； 少用指针； 直接使用数组下标作为循环计数，而不要另外搞个单独的计数器； 循环次数尽量是已知的。
右值：不能取地址的没有名字的东西就是右值。 纯右值：运算表达式产生的临时变量、不和对象关联的原始字面量、非引用返回的临时变量、lambda表达式等都是纯右值。 将亡值：可以理解为即将要销毁的值。...A() = default; int a; A(int i) { a = i; } }; int main() { A a1; A a2 = a1; // 正确，调用编译器隐式生成的默认拷贝构造函数...A a3; a3 = a1; // 正确，调用编译器隐式生成的默认拷贝赋值操作符 } 而我们有时候想禁止对象的拷贝与赋值，可以使用delete修饰，如下： struct A { A...为什么要内存对齐 硬件平台限制，内存以字节为单位，不同硬件平台不一定支持任何内存地址的存取，一般可能以双字节、4字节等为单位存取内存，为了保证处理器正确存取数据，需要进行内存对齐。...// 整数均匀分布 std::uniform_real_distribution real_dis(0.0, 1.0); // 浮点数均匀分布 for (int i = 0;
问：Java对象的hashCode()值是可变的吗？发生GC之后会变吗？为什么？hashCode值如何生成？ 答：Java对象的hashCode()默认实现是不可变的，即使GC之后也不会变。...因为： 1、如果Java对象的hashCode()方法重写即自定义hashCode值的实现，参与hash计算的变量一旦被赋值后就不能再改变，hash值与map容器相关，一旦改变，map取值：可能发生业务异常...2、默认Java对象的hashCode()方式的实现是native级别的，即JVM层实现，生成hashCode值后会保存到对象的对象头MarkWord中，即缓存在对象头MarkWord中，不会重复计算。...，使用位移和异或运算生成随机数的方法）。...： 上述找到的ObjectSynchronizer::FastHashCode方法实现部分代码： HashCode的生成方法： 可以看到HashCode的生成有好几种策略，此openjdk默认的策略时最后一种
大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。...其生成的随机数范围是由系统定义的，可以由 e.min() 和 e.max() 函数来查看。因此，和rand函数一样，我们依然不能只使用该引擎来生成随机数，毕竟和我们的要求可能会有出入。...注意，是用引擎对象e本身作为参数传递给分布对象u，如果写成了 u(e())，那么实际上是将 e() 生成的一个随机数作为值传递给u了。...使用rand生成随机浮点数不太方便，有一些数永远不会得到，而random库要生成则很方便。...我们只需要使用另一种类型的分布对象即可： #include uniform_real_distribution u(0, 1);// 定义一个范围为0~1的浮点数分布类型
问题背景 背景就简单点儿说，当初一个项目 C# 编写，涉及浮点运算，来龙去脉省去，直接看如下代码。（为什么有这个问题产生，是因为当初线上产生了很诡异的问题，和本地调试效果不一致。）...若是用两个double相乘可得正确且合理的运算结果。// 就别纠结我用的“正确、合理”这两个词是否恰当了。问题是为何C#下X64和X86结果不一致？...正确的结果-202014162怎么得来？...，但貌似没从根本回到为什么？...C#的浮点是支持该标准的，其中其官方文档也提到了浮点运算可能会产生比返回类型更高精度的值（正如上面的返回值精度就超过了float的精度），并说明如果硬件支持可扩展浮点精度的话，那么所有的浮点运算都将用此精度进行以提高效率
拷贝算法：fill()：用指定值替换容器中的所有元素。fill_n()：用指定值替换容器中从指定位置开始的一定数量的元素。generate()：根据给定的生成函数，替换容器中的所有元素。...一般而言，自定义swap函数应该优先使用std::swap进行值交换，从而可以借助std::swap的优势提高交换效率。...该函数库提供了多个随机数引擎和分布函数，可以用于产生各种类型的随机数，例如在给定范围内生成整数或浮点数、生成布尔值等。...std::uniform_real_distribution：用于生成随机的浮点数分布，可以指定实数范围。std::normal_distribution：用于生成随机的标准正态分布或自定义正态分布。...std::bernoulli_distribution：用于模拟一个伯努利分布，即二项分布的情况，可以生成布尔值。
拷贝算法： fill()：用指定值替换容器中的所有元素。 fill_n()：用指定值替换容器中从指定位置开始的一定数量的元素。 generate()：根据给定的生成函数，替换容器中的所有元素。...该函数库提供了多个随机数引擎和分布函数，可以用于产生各种类型的随机数，例如在给定范围内生成整数或浮点数、生成布尔值等。...std::uniform_real_distribution：用于生成随机的浮点数分布，可以指定实数范围。...std::normal_distribution：用于生成随机的标准正态分布或自定义正态分布。...std::bernoulli_distribution：用于模拟一个伯努利分布，即二项分布的情况，可以生成布尔值。
include #include #include #include #include using namespace std... random_real_x(0, X); uniform_real_distribution random_real_y(0, Y); uniform_real_distribution...究其原因，是在生成随机数的时候很费时间而且做了很多的无谓的运算。因此就有了前面讲的定向移动的办法。这样子虽然不是完全模拟了退火，但是也满足了温度高的时候移动距离大，温度低移动距离小的条件。...并且省去了生成随机数的过程，运算速度高了很多。 思路大概是这样子，然后就是代码实现了。...include #include #include #include #include using namespace std
浮点数关于有效范围一些问题 上一篇大概地说了浮点数的精度问题和有效范围大小，还是有些东西没有说出来，我觉得还是应该说一说，我们常说的单精度有6 ~ 7位的有效范围，而双精度有15 ~ 16位的有效范围...至于为什么会使用无符号的类型来存储，这是因为十六进制常用来表示内存地址，内存地址是没有符号的，因此unsigned int 比 long更适合来表示十六位的地址。...// 指针常量指向的地址不能改变，但是地址中保存的数值是可以改变的。...int number = 666； const int * const p = &number； // p既不能改变指向地址，也不能改变值，这个属于它们三个中的大哥。...bool b1 = true // 正确 bool b2 = 4； //正确，但4会被替换为1 int a = b2； // a的值为1，而不是4，也不是true 6.
此函数生成均匀分布的伪随机整数，每个随机数的范围在 0和一个系统相关的最大值（至少为 32767）之间。...假如有一个程序需要随机浮点数，最常用但不正确的方法是用 rand()的结果除以 RAND_MAX。因为随机整数的精度通常低于随机浮点数，这会导致有一些浮点值永远都不会生成了。...默认情况下，打印数值时，没有可见的线索指出使用的是几进制。使用 showbase操纵符，可以在输出结果中显示进制。 可以控制浮点数输出的三个格式。 以多高精度（多少个数字）打印浮点值。...默认情况下，精度是指不包括小数点在内的数字的总数，并且浮点值按当前精度舍入而非直接截断，浮点值按六位数字精度打印。 数值是打印为十六进制、定点十进制还是科学计数法形式。...默认情况下，浮点值的小数部分为 0时，不显示小数点。showpoint操纵符强制打印小数点。
运行结果正确的显示了A，但单引号引起来的A与双引号引起来的A并不是同一个数据类型；在C++中规定，使用单引号标记就是字符，使用双引号则表示字符串。为什么使用双引号也能显示字符A呢？...确实是显示了100，但我在上一节说过，在C++只能够双引号表示的值是字符串，所以这一串是用字符串的类型输出，这个100其实是字符串类型。可能有些同学觉得为什么那么麻烦？规定这规定那。...变量中有一个值那么就会输出变量的内容，如果是一个式子1+1则会显示1+1的值；我们首先看变量输出的结果： ?...2.6 其它类型变量 C++中还存在其它变量类型，例如字符型、浮点型（小数）；浮点数又分为单精度与双精度浮点数，在此只讲解一般的浮点数，也就是我们常规下理解的小数。...三、总结 了解基本常用的数据类型整形int、字符型string、浮点型float、字符型char 了解了一个用来存储值的容器就是变量
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
