清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。...用图论算法构造迷宫 迷宫是指一种需要玩家从一个指定的起点出发，在用墙隔断形成的分叉道路中辨识选择，最终到达指定终点的游戏。...基本原理 下面我们用较为常见的，外轮廓为矩形，分叉道路横平竖直的矩形迷宫为例，来说明这种构造方法的基本原理。下图就是一个典型的矩形迷宫。...它们都是图形单元，可以单独画出也可以组合在一起，这里为了方便再写一个把迷宫和解答画在一起，其中解答用粗红线表示的函数： 例如： 生成不同样式的迷宫 之前定义的迷宫生成函数不仅仅是针对矩形网格的，从支撑树到求解...用这样的网格生成的迷宫可以看作是一幅图像的迷宫。首先需要根据那篇博客定义一些函数： 最后综合的函数 genImageRegion 有三个参数，分别是图像，初始点间距的大小和迭代次数。
引言 迷宫生成算法在游戏开发和图形学中有着广泛的应用。它不仅可以用于创建迷宫游戏，还可以用于生成有趣的图案。在这篇博客中，我们将使用Python创建一个动态迷宫生成的动画效果。...通过利用Pygame库和深度优先搜索算法，我们可以实现一个自动生成迷宫的动画。 准备工作 前置条件 在开始之前，你需要确保你的系统已经安装了Pygame库。...： pygame.init() screen = pygame.display.set_mode((800, 800)) pygame.display.set_caption("动态迷宫生成") clock...= pygame.time.Clock() 定义迷宫生成类 我们创建一个Maze类来定义迷宫的属性和生成行为： class Maze: def __init__(self, width, height...= current x2, y2 = next self.grid[(y1 + y2) // 2][(x1 + x2) // 2] = 1 主循环 我们在主循环中更新迷宫的生成状态并绘制
前言 学习学习怎么生成相同的随机数 一、mt_srand是什么？ 是一种伪随机数生成算法，它可以生成高质量的随机数序列。...通过mt_srand(123);种子可以生成相同的随机数 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： <?...php mt_srand(123); $randomNumber1 = mt_rand(); mt_srand(123); // 设置相同的种子 $randomNumber2 = mt_rand();
原数组 新数组 <script> var list = [ { id: 1, num: 3, }, { id...
生成数字有两种方法：一种是简单的填个生日日期，另一种是计算AI实验开始时间的天干地支数字，返回一个幸运数字，拿这个数字作为随机种子跑实验。...毕竟科幻小说家海因莱茵有讲过：「你觉得好厉害的超自然现象，都是创造者觉得好麻烦的精密工程现象。」 随机种子 从概念上讲，种子值是用来生成随机数发生器的。...而且，每次使用相同的种子值，都会得到相同的随机值。 也就是说，随机种子可以确保任何重新运行这段代码的人都会得到完全相同的输出。 通常在两个任务中会用到： 1....比如使用工作时的日期（2020年3月1日，种子就是20200301）。 有些人每次都使用同一个种子，而有些人则随机生成。...AI写你的每日星盘 当然，AI作妖这么浪漫的点子，不会仅限于中国码农。用AI写星盘的点子，美国码农也有过。
该生成器网络使用对抗训练进行优化，以产生总是处于合适难度的智能体任务。因此，我们的方法自动生成任务，以供智能体学习。...算法 2：生成式目标学习 ? 图 1：我们的迷宫环境；以橙色显示的智能体必须移动到的一个目标位置（以红色显示），采样工作是在任务开始的时候开始的。迷宫墙呈灰色。 ?...y 轴表示迷宫中所有目标位置的平均回报，x 轴显示了新目标已被采样的次数（对于两种方法，该策略都针对相同次数的迭代进行训练），所有的点均为在 5 个随机种子（seed）上的平均值。 ?...图 3：Goal GAN 采样的目标（与图 4 相同的训练方法）。当前方法与难度相适应就是「好目标」 ? 。 ? 图 4：可视化状态空间不同部分的策略表现（与图 3 相同的训练策略）。...所有的图均为在 5 个随机种子（seed）上的平均值。
最开始是这么生成随机数字的，看上去没问题，每运行一次都会生成一个随机数，符合预期。...随机数生成器的种子 除了在显示生成随机数做测试时会用到随机数生成器，很多其它时候比如做Kmeans聚类时，WGCNA分析时, 随机森林分析时也都会有随机过程，每次运行结果都有可能不同，为了保证结果的可重复性...讲课时，我一般说大家可以选择自己的幸运数字来设置，在R中通常通过函数set.seed来设置： 通常，如果我们没有自己设置种子，大部分程序语言中会调用当前的时间戳作为随机数的种子，每次操作时间都不同，时间戳也就不同...当然这个设置只是对最近的命令有效，下面再运行一次rnorm(5)，又是基于时间戳生成的完全不同的数据。...实际就记住两点： 同一个随机数种子获得的随机数序列是一致的，不管这个种子是10, 20还是 30。 随机数种子可以是任意值，看心情选择就好，课程中选哪个也都是随机的。
（3）迷宫地图由0和1构成的n维方阵表示，0表示可走，1表示障碍物（输出迷宫地图时，障碍物用黑色方块表示，通道块用白色方块表示）。...在创建地图的过程中，我们需要随机地生成迷宫的墙壁和路径，为了实现这一功能，我们借助以time为随机数种子，尽量做到随机，然后利用循环遍历，用0或1对迷宫的每一个格子进行随机赋值，为使得迷宫在大部分情况下能够生成可解的状态...在用户需要帮助时，利用time作为随机数种子生成随机数，以随机地调用这两种方法得到解，对于有解和无解的结果返回对应的模块函数。...生成迷宫时，利用循环遍历迷宫地图GameMap，为了保证大部分条件下生成的迷宫有解，对于每一个格子，用time作为随机数种子生成范围为0~1000的随机数，当生成的随机数可以被3整除时，该格子生成为墙壁...当生成的迷宫非法时，利用循环不断的重新调用生成迷宫的模块函数，重新生成迷宫需要重置之前的MapVis，直到生成一个合法的迷宫为止。
随机数几乎应用于游戏开发的方方面面，例如，随机生成的地图，迷宫，怪物属性等，在Unity中，使用随机数非常方便： 1 // 2 // 摘要: 3 /...但很多时候，我们除了需要随机数之外，可能会有保留上次随机结果的需求，换句话说，从某一时刻起，我们希望每次都能随机出和上次相同的结果，这个时候就该随机种子出场了。...，如果在脚本的一开始执行调用了此方法，那么只有当此次随机种子与上次的种子不相同时，才能随机出不同的随机结果，否则随机的结果总是一样的。...当我关闭Debug模式时，正常的随机种子时刻都不会一样，这里用到了System.DateTime.Now.Ticks来保证得到和上次的种子绝不相同的整型，也可以使用guid等。...所以一开始就决定好整个开发过程中用的随机类也不容忽视，建议要么就全部用Unity中的，要么就全部用System中的，这样调整起来自然更得心应手事半功倍。
gc.setFileOverride(false);// 是否覆盖同名文件，默认是false gc.setActiveRecord(true);// 不需要ActiveRecord特性的请改为...stConfig.setCapitalMode(true) //全局大写命名 .setNaming(NamingStrategy.underline_to_camel) // 数据库表映射到实体的命名策略...,"tb_item_param","tb_item_param_item","tb_order","tb_order_item","tb_order_shipping","tb_user"); // 生成的表...，多个表继续传递即可，String类型的可变参数 //将策略配置对象集成到代码生成器中 mpg.setGlobalConfig(gc); mpg.setDataSource...(dsc); mpg.setPackageInfo(pc); mpg.setStrategy(stConfig); //执行生成 mpg.execute
导语 偶然一次机会被室友看到我邮箱的密码，我就感觉兜不住了，他一直想要看，像我这种花了长时间沉淀下来的东西，怎么可能拱手相让呢？...； 以及一些Python自带的模块。...裙里有大量学习资料，有大神解答交流问题，每晚都有免费的直播课程 截图： 火狐那个就是很简单的抓包： email用sha1加密之后post到： https://monitor.firefox.com.../emailaddr 原理很简单，get请求这个接口就可以实现邮箱的安全性验证了(emailaddr需要用具体的邮箱地址来代替)。...具体实现代码如下： 最后 这就是本文的全部的内容了，同事最后因为技术不过关，没能获取到我邮箱的密码，当然我也不是那种不尽情意的人，于是我会他等价交换，嘻嘻，没想到他的种子比我还多，最后还是赚了！哈哈
生成10个随机数很简单，循环10次，循环里面每次获取一次1-10范围内的一个随机数。 ? 可是结果，出现了相同的数字，不符合我们的要求。 ?...第一种方法 要解决这个问题，第一种方法，就是在加入前，先判断这个列表里面是否有这个数字，没有就加入，直到里面填满10个数，因为不相同，所以也就是1-10范围内的随机且不同的10个数了。...先自己生成一个包含1-10不同的10个数列表，然后每次随机从里面随机获取一个，获取到后添加到新的列表，接着在原来的列表里删除对应的元素，重复10次即可。 下面是实现过程。...1.先生成一个10个数字的列表，数字从1-10不相同。 ? 2.比较添加元素进新列表。 这里为了便于理解，创建了一个pos变量表示元素在原来列表的位置，最后记得一定要删除这个已经添加的元素。 ?...拓展 可以通过自己输入数字，来实现随机范围内的随机不相同数字。 ? ? (全文完) ----
此项目是用 Python 编写的 AI agent，可以学习与环境的交互。这个实验是利用 neuroevolution (神经进化）在迷宫中寻找一条路径。...NeuroEvolution（神经进化）是使用进化算法不断改进人工神经网络的AI。对于每次迭代（生成），程序将基于前一次迭代中的最佳设置生成一组新的神经网络权重。...由先前的 NN(神经网络) 生成一个 NN 的过程叫做 Mutate，它给神经网络中的每个参数添加随机噪声。 一个特别的改进是，我们只存储应用于神经网络的噪声种子列表，而不是存储所有的代权值。...因为在同一个种子下，所有的随机化都是相同的，所以一个种子可以代表一个网络的突变算子。...我们不需要保留每一代的所有权值，我们只需要存储一组从开始到当前一代的种子，然后从这组种子中重新构造权值来得到所有神经网络的权值。
生成10个随机数很简单，循环10次，循环里面每次获取一次1-10范围内的一个随机数。可是结果，出现了相同的数字，不符合我们的要求。 ? 下面这种才符合。 ?...第一种 range(1,10)生成一个1-10之间的列表，接着利用random的sample方法。从序列里面选出10个不同的数字。 ?...第二种 创建一个result的结果空列表，然后循环直到result的长度超过10退出循环，循环里面随机生成一个1-10之间的数，先查看生成的num随机数是否在result列表里，不在就添加进去。 ?...第三种 先利用range()方法生成一个1-10的序列，然后利用shuffle方法将temp有序列表达打乱成无序的列表，接着利用列表生成式直接循环遍历到一个新列表就可以了。 ? (全文完)
本篇再详细讲一下如何用训练好的GAN网络生成和挑选图片。...") nz = 100 # Size of feature maps in generator # ngf = 64 ngf = 64 ndf = 64 nc = 3 nz = 100 接着导入训练好的生成网络和判别网络...results print("Random Seed: ", manualSeed) random.seed(manualSeed) torch.manual_seed(manualSeed) 最后循环生成伪造的图片...while True: if i >1000: break # 只伪造1000张 # 利用生成网络由尺寸为 1x100x1x1 的张量生成 伪造图片 fixed_noise...plt.imsave(f"Pretty_128x128\\fake{i}.png", img) plt.close("None") i += 1 程序生成和挑选出来的伪造图如下
生成式对抗网络 大多数人喜欢用假币制造者和警察的类比来解释GANs。 然而，我不认为这是看待GANs最令人兴奋的方式，尤其是如果你已经被灌输了训练神经网络的狂热中。...生成性对抗网络最重要的部分，是生成图像的东西。不出所料，这部分被称为生成器。 1.生成器 生成器不是一个普通的神经网络。 它使用一种特殊的层称为转置卷积层(有时错误地称为反卷积)。...因此，从生成器网络的角度来看，鉴别器起着损耗函数的作用。 如果生成器更新参数的方式使其生成的图像在通过鉴别器输入时产生接近零的值，则生成的图像看起来像三岁小孩在电视屏幕上击打棒球的结果。...最后，你的GAN应该是这样的: 3.本文小结 总而言之，下面是创建基于GaN的图像生成器的分步过程： 生成器（一个具有转置卷积层的神经网络）生成图像，其中大部分看起来像垃圾。...游戏继续进行，直到生成器和鉴别器都达到平衡点，鉴别器再也无法区分生成器创建的图像和来自数据集的图像。 优雅地扔掉鉴别器，瞧，你现在有了一个生成图像的生成器，其中大部分可能看起来不像垃圾。
python faker的使用 Faker是一个Python包，开源的GITHUB项目，主要用来创建伪数据，使用Faker包，无需再手动生成或者手写随机数来生成数据，只需要调用Faker提供的方法，...即可完成数据的生成。...，默认0~9999，可以通过设置min,max来设置 print('random_int', faker.random_int()) # random_number()：随机数字，参数digits设置生成的数字位数...print('random_number', faker.random_number()) # pyfloat()：left_digits=5 #生成的整数位数, right_digits=2 #生成的小数位数...# chrome()：随机生成Chrome的浏览器user_agent信息 print('chrome', faker.chrome()) # firefox()：随机生成FireFox的浏览器user_agent
传送门：用StyleGAN生成“权力的游戏”人物（上） 本文目录 StyleGAN 映射网络 自适应实例规范化(AdaIN) 学习常数输入 混合风格 随机噪声 塑造你最喜欢的《权力的游戏》角色 StyleGAN...注意，您可以使用相同的基线骨架创建一组不同的角色面孔，然后慢慢地添加更精细的细节。 同样的想法也适用于法医。他/她可能对人脸的大致样子有一个相当不错的概念，即使你根本没有说明任何细节。...通过采样不同的向量，我们得到了不同的图像。 如果我们用一个恒定向量把它映射到一个图像，我们每次都会得到相同的图像。那会很无聊的。 ?...但是，嘿，它是有效的。 随机噪声 在Nvidia 用StyleGAN做了那么多很酷的事情之后，很抱歉我让你们失望了，没有把最好的留到最后。...在制作了假脸，甚至以新颖的方式混合后，如果你发现了一张你喜欢的脸呢? 您可以生成100个相同图像的副本，但是这将非常枯燥。 所以，我们希望有一些相同图像的变化。
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 最近受到b站一个视频的启发，想做一套属于自己的字体，但是又不想写好几千个字，为了偷个懒，调研了一下用神经网络合成字体的算法，最终找到一篇名为W-Net...700多个字才能生成一套字体； 3 Zi2zi，从pix2pix衍生而来的Encoder+Decoder+Discriminator的结构，同样使用GAN的思路来训练，需要2000多个字才能生成一套字体...常数损失：fake_img和real_img分别通过两个分支得到的向量之间的损失 分支分类损失：在左右分支的输出后面各自添加一个用于分类的全连接层，左分支用于提取汉字结构特征，所以用全连接层对汉字进行分类...，右分支用于提取汉字字体风格特征，所以用全连接层对字体进行分类。...梯度惩罚项：模型对于输入求导得到的梯度和，用于防止梯度过大，与梯度剪裁功能相似，但是更加柔和。 论文中得到的生成效果： ?
比起传统的身份验证方法，Token 有扩展性强，安全性高的特点，非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。 验证方法 使用基于 Token 的身份验证方法，在服务端不需要存储用户的登录记录。...客户端每次向服务端请求资源的时候需要带着服务端签发的 Token 6....服务端收到请求，然后去验证客户端请求里面带着的 Token，如果验证成功，就向客户端返回请求的数据 python常用Token生成方法 binascii.b2a_base64(os.urandom(24...可以用base64的地方，选择 binascii.b2a_base64 是不错的选择 —— 根据W3的SessionID的字串中对identifier的定义，SessionID中使用的是base64，但在...Cookie的值内使用需要注意“=”这个特殊字符的存在； 2.
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