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一个解决Lua 随机数生成问题办法

[记录点滴] 一个解决Lua 随机数生成问题办法 0x00 摘要 本文是开发中简略记录,具体涉及知识点有:Lua,随机数。...0x01 背景 Lua语言生成随机数需要用到两个函数: math.randomseed(n) : 用法是 接收一个整数n作为随即序列种子。...0x02 问题 2.1 Lua随机数函数问题 Lua语言随机数函数存在问题: 第一个随机数总是固定,而且常常是最小那个值 如果 seed 很小或者seed 变化很小,产生随机序列仍然很相似。...C语言 rand内部是线性同余法做,因为其周期特别长,所以在一定范围内可以看成是随机。 线性同余方法(LCG)是一种产生伪随机数方法。...Linux下随机数生成函数与常见方法

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python3生成随机数_python随机输出一个区间随机数

# coding:utf-8 “””生成随机数””” import random import time import uuid from hashlib import md5 __author__ =...‘zheng’ def generate_rand_id(sstr=None): “””生成一组16进制随机数,32位:param sstr::return:””” ti = int(time.time...进制:return:””” uuid_str = uuid.uuid1().hex return uuid_str def generate_uuid_token(): “””生成一个40位数16进制...token字段串,因为考虑到直接uuid生成存在连续性问题,后面再加个8位随机数:return:””” uuid_str = get_uuid1_key() rand_str = generate_rand_id...,但同一命名空间同一名字生成相同uuid:param domain::return:””” uuid_str = uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, domain).hex

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当我们自己写了一个C++动态库,给C#调用出现问题与解决方案

不久前,由于C#语言限制(太麻烦,代码量太多,并不是无法实现),我C++写了实现一样功能动态库,供C#调用 在本机调用C++动态库,都正常,但是只要是无开发、C++、C环境电脑下运行,就会提示无法找到...我就直接把解决方案整出来,不说过程了 我们到【项目属性 - 配置属性 - C/C++ -代码生成】  运行库默认是MDd 是Debug就把运行库 改成MTD   ?...在链接时就会在将C和C++运行时库集成到程序中成为程序中代码,程序体积会变大。 MTd  选项:LIB调试版。...MD    选项:使用DLL版C和C++运行库,这样在程序运行时会动态加载对应DLL,程序体积会减小,缺点是在系统没有对应DLL时程序无法运行。...最后说下,当第一次写C++生成会报错【是否忘记了向源中添加“#include "pch.h"”】 如下图设置即可 ?

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伪蒙特卡洛(Quasi-Monte Carlo, QMC)随机

在计算仿真中,通过构造一个和系统性能相近似的概率模型,并在数字计算机上进行随机试验,可以模拟系统随机特性。...蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method) 指的是一类使用随机变量解决概率问题方法。比较常见是计算积分、计算概率、计算期望等问题。...在计算机中,常见随机数是由一系列确定性算法进行生成,通常称之为伪随机数(pseudo random number)。...另一个最重要性质是伪蒙特卡洛使用低差异序列是可复现(replicable),即不会随环境改变而改变,没有随机种子;而普通蒙特卡洛使用随机数会因随机种子不同而导致结果不同,收敛效果也不尽相同。...由于使用随机数“不够随机”,普通蒙特卡洛在同样实验次数下仅能收敛至五位小数精度。 上述方法可扩展至其他随机问题中,非常实用且高效,欢迎大家讨论。

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offload error: cannot find offload entry解决办法

1.问题描述 linux环境下,使用MIC架构Xeon Phi(至强融核)协处理器进行进行host+mic编程时,源程序运行毫无问题,但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时,就会出现offload...2.不生成静态链接库正确版本 为了简化问题,将项目源码缩略为如下示例程序。...))) void test_kernel(){ int thread_num=omp_get_max_threads();//获取处理器最大可并行线程数 #pragma omp parallel...3.生成静态链接库供其他程序使用发生错误 在上面的代码中,将main()修改为调用MIC段代码普通函数,修改结果如下: #include #include #include...xiar是Intel 基于ar封装一个用于生成静态链接库工具。

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Mongo ObjectId 早就不用机器标识和进程号了

今天我在看 mongo 官方 golang 驱动时,发现了奇怪地方,其中关于生成 ObjectId 实现是这样: var objectIDCounter = readRandomUint32()...mongo C++ 源码中,设置 ObjectId 中间 5 个字节函数叫 setInstanceUnique,而在官方 golang 驱动中叫 processUnique,字面意思相近,都是说明这个值作用是...先说机器标识码,ObjectId 机器标识码是取系统 hostname 哈希值前几位,问题来了,想必在座各位都有干过吧:准备了几台虚拟机,hostname 都是默认 localhost,谁都想着这玩意儿能有什么...再说进程号,这个问题就更大了,要知道,容器内进程拥有自己独立进程空间,在这个空间里只用它自己这一个进程(以及它子进程),所以它进程号永远都是 1。...综上,与其使用一个固定值来“区分不同进程实例”,且这个固定值还是人类随意设置或随机生成 hostname 加上一个可能恒为 1 进程号,倒不如每次都随机生成一个新值。

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C++ 动态新闻推送 第26期

:只是并行了,但对于任务拼接处理不够好,也就是DAG任务流模式,缺少这种模型支持 如果上面的例子openmp重写,是这样 #include // OpenMP is a lang...} #pragma omp task depend(in: B_D, C_D) { std::cout << ”TaskD\n” ; } } return 0 } ...我看不懂,但我大受震撼 Library Approaches for Strong Type Aliases 和上一个话题差不多,还是讲强类型 类型可能由于顺序问题导致语义变了 比如 char const...port,一个是fd,混了 作者给了一个strong_typedef来解决 原有的基础类型塞到积累当value,通过子类或者其他基类把方法暴漏出来,这和上面那个方法差不多 事实上,我觉得,这就是个定义问题...至于sleep这种参数误用,api一定要确认好api要求 Converting a State Machine to a C++ 20 Coroutine 手把手教你吧状态机改成协程,说实话我看到协程那几个关键字就头疼

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UE4学习笔记(四): 开发体验

当然, 这样减少了上手难度 C++运行时编译加载 实际下来感觉还没做到位, 因为只限于不改变属性和函数代码修改 一旦增加属性/函数, 必须重启Editor 另外, C++编译速度还是慢, 大型项目的话..., 这个特性估计实用性会大大降低 C++ Reflection 在UE4C++类中会加一些宏关键字, 跟Qt做法差不多, 编译时通过工具解析生成一些额外代码 看一下生成那些代码, 明显跟UE3...当然, 两者功能也差不多 下来感觉还是比UnrealScript好用不少, 起码编码和调试效率大大提高了 资产导入 内容浏览器看起来只是那么一个小窗口, 实际上功能很强大, 资产管理全在这里了...每次导入完成后可以, 但是如果没保存的话(跟工程保存是分开), 下次打开会出错, 算是不太人性化地方 每一个资产在代码中引用时有奇怪路径...好在可以直接在Editor中拷贝这个路径 输入响应...高性能专业性强交给C++, 简单逻辑和状态切换交给Blueprint 动画状态机跟Blueprint还是联系非常密切, 就是相当于可以把动画跟游戏逻辑非常好地结合在一起 关于调试, 不知道是我问题还是版本问题

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OpenMP并行编程简介

运行OpenMP代码不需要安装任何额外库或工具,标准C/C++代码编译器执行环境就可以执行。...下面是一个简单OpenMP例子: //file name: test_openmp.c #include #include int main(int argc...test_openmp.c来编译,运行生成可执行文件,得到结果如下: hello from thread0 hello from thread3 hello from thread1 hello...omp parallel for:并行部分包含一个for循环; #pragma omp critical:并行部分代码一次只能由一个线程执行,相当于取消了并行化 #pragma omp barrier...可以看到线程数是在程序编写过程中指定 通过omp_get_thread_num来获取当前线程编号 通过omp_get_num_threads来获取线程总数 一个例子 这里举一个更完善例子来说明。

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【OpenMP学习笔记】编译制导指令

当使用这些组合结构体时候, 编译器可以知道下一步要做什么, 从而可能会生成更高效代码....属性, 在C/C++中只支持default(none | shared), 其中default(shared)设置所有的变量默认为共享, default(none)取消变量默认属性, 需要显示指定变量是共享还是私有的..., 但是也不是绝对, 最终选用哪种方式还是要根据具体问题....语法形式为: #pragma omp atomic statement 在C/C++中, statement必须是下列形式之一 x++, x--, ++x, --x x binop= expr...func函数执行是原子, 即多个线程可以同时执行func函数, 如果要使func执行也是原子, 可以使用临界区. locks 互斥锁, 提供了一个更底层机制来处理同步问题, 比使用critical

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【笔记】《C++Primer》—— 第四部分:高级主题(完)

get函数来取得tuple元素 tuple常见用途是从一个函数返回多个值 bitset类型可以很好地处理位运算问题,比直接使用位操作符清晰方便很多。...std命名空间中regex_constants命名空间中使用 17.3有一些正则表达式语法项 C++中我们应该使用随机数库来生成更好随机数随机数库包含了生成随机unsigned整数序列随机数引擎和利用引擎生成符合特定分布随机数随机数分布器...当我们想要从一个分布和一个范围中生成随机数时,我们应该使用随机数分布器,常用随机数分布器就是uniform_int_distribution均匀整数分布器和uniform_real_distribution...均匀实数分布器,初始化分布器时候模板参数是目标分布最大值和最小值,实例化完成后我们调用时给分布器传递随机数引擎作为参数即可,注意需要直接传递引擎因为分布器可能在内部需要多次调用引擎 新标准库还可以生成非均匀分布随机数...C,当需要指示多个函数时可以大括号把函数都括在一起,这称为多重声明 多重声明可以包括头文件,而且链接指示可以嵌套 我们也可以对一个C++定义函数标记链接指示,这样会使得这个函数可以被目标语言调用

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C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行

C++与并行计算:利用并行计算加速程序运行在计算机科学中,程序运行效率是一个重要考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务程序,使用并行计算技术可以大幅度加速程序运行速度。...C++并行计算工具C++作为一种高级编程语言,提供了多种并行计算工具和库,可以方便地实现并行计算。...下面是一个简单OpenMP例子,演示了如何在C++中并行执行一个for循环:cppCopy code#include #include int main() {...在多线程或多进程环境下,需要合理地管理共享数据访问,避免出现竞争条件和死锁等问题。性能测试和调优:并行计算程序性能取决于多个因素,包括硬件环境、任务划分、算法优化等。...在使用并行计算技术时,需要注意数据依赖性、负载均衡、数据共享和性能调优等方面的问题。合理地使用并行计算工具和技术,并注意这些注意事项,可以使C++程序在大规模数据处理和复杂计算任务中发挥出更好性能。

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【笔记】《C++Primer》—— 第17章:标准库特殊设施

表示前面的组件时可选 17.4 随机数 C语言中我们往往rand函数来获取随机数,但这个方法有很多问题和局限性,例如我们通常用rand返回值除我们想要随机数上限来得到一个范围内随机数,...作为改进,在C++中我们应该使用随机数库来生成更好随机数 随机数库包含了生成随机unsigned整数序列随机数引擎和利用引擎生成符合特定分布随机数随机数分布器 随机数引擎是函数对象类,重载了一个不需要参数调用运算符...伪随机数序列是随机数引擎生成数值核心,是使用特定方法如对某个数学公式(例如平方取中法)计算,生成一个有周期性规律数字序列,这个序列数字在单个周期内各方面来看都接近一个真正随机数序列,生成方法可以理解为在这个序列中从某个位置开始一个一个取出数字...因此伪随机序列特点就是这第一个参数"种子"会决定这个序列开始位置,是随机数生成随机性最重要来源,如果我们输入种子是相同那么接下来生成随机数序列都会是相同 C++中default_random_engine...,然后设置为static,尔后我们随机数都从这个引擎中取数,让引擎保持状态让我们从序列中取数至少会符合序列设计时随机性 当我们想要从一个分布和一个范围中生成随机数时,我们应该使用随机数分布器,常用随机数分布器就是

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Numpy.random.seed()和numpy.random.RandomState()用法

Numpy.random.seed() 设置seed()里数字就相当于设置了一个盛有随机数“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”,当我们在seed()括号里设置相同seed,“聚宝盆”就是一样...如果不设置seed,则每次会生成不同随机数。(注:seed括号里数值基本可以随便设置哦) 但是有时候你明明设置了seed()没有变,但生成随机数组还是不同,这是怎么回事呢?...[0.18249173 0.17545176 0.53155137 0.53182759] numpy.random.RandomState() numpy.random.RandomState()是一个随机数生成器...那么伪随机数是什么呢? 伪随机数确定性算法计算出来似来自[0,1]均匀分布随机数序列。并不真正随机,但具有类似于随机数统计特征,如均匀性、独立性等。...np.random.RandomState(0) rng.rand(4) Out[379]: array([0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318]) 看,是不是生成了一样随机数组呢

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网络推理 | PyTorch vs LibTorch:谁更快?

因为我们都拥有一个共识:没有特殊优化情况下,C++程序一定不会比Python慢!...07 PyTorch vs LibTorch:特别的环境变量 线程数 在类似问题github issue中,Gemfield先后看到有人提到了: OMP_NUM_THREADS at::init_num_threads...() Gemfield尝试如下: 设置环境变量OMP_NUM_THREADS(会影响C++at::get_num_threads()): #从4到16 export OMP_NUM_THREADS...C++代码进行实验: #include #include ...... std::cout<<"userEnabledCuDNN: "<<at...为了方便LibTorch用户调试性能问题,我们引入了如下步骤。依据此步骤,你可以最大限度排除多余变量,从而使得性能变化只取决你硬件和驱动版本,从而加速问题调查。

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C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积

参考链接: C++ fma() 本篇基于可分离卷积性质,按照 X Y Z顺序,依次计算每个维度一维卷积。 ...Y维度计算是将一个Z平面上二维数据中每行与卷积核中一个点相乘,并将31个点卷积核计算出结果累加至一行,更新到中间缓存目标位置。...Z维度计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中一个点相乘,并将31个点卷积核计算出结果累加至一个二维平面,更新到结果目标位置。这里对Y 和 Z维度计算都是通过编译器ICC实现向量化。...这里执行这个指令原因是将一维卷积核一个点展开成一个向量,但是根据反汇编中broadcast指令执行次数和fmadd是一个数量级,推断ICC在这里应该是内层循环每次迭代都做了一次broadcast...由Z维度计算逻辑设计所限制,每次迭代必须要访问这么多内存数据,因此目前针对内存访问问题,还没找到很好解决方案。

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概率论数学基础

在我们能恰当地讨论概率之前,我们需要先打下坚实基础。所以,让我们从事件开始。 事件 “我这个骰子掷奇数概率是多少?” 当我们谈到概率时,这个简单问题作为一个例子出现在我们脑海中。...在我们情况下,我们有 ? 当Ω是实数集时,出现了一个更有趣情况。稍后我们将看到,如果实数所有子集都被视为事件,那么会发生非常奇怪事情。 描述σ-代数 这些σ-代数定义事件空间很难描述。...随机数 一个更有趣例子是随机数生成。如果你熟悉Python,那么可能已经使用了随机函数,它给你一个介于0和1之间随机数。虽然这看起来很神秘,但是概率空间来描述它是相当简单。 ?...看到选择一个特定数字概率为零,可能会令人惊讶。所以,在生成随机数并观察结果之后,要知道它发生概率正好为0。然而,你面前还有一个结论。 ❝零概率事件是可能发生。...对于前面的随机数生成示例,我们有 ? 这称为[0,1]上均匀分布。 ? 总而言之,如果你给我一个概率测度,我会给你一个描述概率测度分布函数。 然而,这并不是关于分布函数最佳选择。

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Rust修仙笔记之炼气期

hello rust cargo new 01-hello-rust --name hello-rust 当我们在终端执行以上命令后,就会生成下面几个文件 当我们在项目根目录执行cargo run...我们注意到在基础项目里有一个Cargo.toml文件,这是在rust工程文件使用cargo创建项目后生成文件,其中有默认几个参数 name 该项目的名称 version 版本号 edition 为年份...("请输入一个1到100之间数字"); // let定义了一个不可变变量 let secret_number = rand::thread_rng().gen_range(1..=...首先我们在使用随机数时,主要是由于我们引入了use rand::Rng,在我们使用这个1-100随机数时,是直接使用定义了一个不可变量screct_number,rand::thread_rng().gen_range...("{}", name); // Maic } 当我们使用循环时,我们使用了loop,使用{}代码块包裹 在使用match时,match input.cmp($screct_number),并且接着代码块是非常奇怪语法

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