验证码是一种通过生成包含随机字符的图像或文本，通常包含了不同大小写字母、数字或特殊符号，具有一定的复杂性和随机性，使机器难以识别和破解。 本项目使用 C 语言实现一个简单的人机验证码生成和验证程序。...在生成验证码的过程中，使用了随机数生成函数 rand() 来获取随机数，并结合字符集合来生成随机字符。为了确保每次生成的验证码都是独一无二的，使用当前系统时间作为种子来初始化随机数生成器。...在main函数中，先生成一个随机的4位数验证码，通过调用drawCodeToBMP函数将验证码绘制到BMP图片中，在控制台打印出验证码和生成的图片文件名。...\n", num1, op, num2); // 验证用户输入的结果 int userAnswer; scanf("%d", &userAnswer); int correctAnswer...\n"); generateRandomQuestion(); return 0; } 在generateRandomQuestion函数中生成两个0到19的随机整数和一个随机的加减乘运算符
= 0, trueOrFalseCorrectCount = 0; private int score = 0, seconds = 0, questionIndex = 0; private...接下来是如何将题目展示在GUI界面上以及实现其他的功能逻辑的问题了。...实时显示三种题型的已做数目\总数目\答对数目和当前总成绩和用时，这些信息都放在一个JPanel容器里面。...来看giveQuestion的实现，我们先将题目的顺序打乱，这样每次重新启动程序题目的出现顺序都是随机的。 然后每种题型取前五道题一共十五道题进行展示，分别调用对应的展示函数进行题目展示。...然后给回作答反馈，如果回答正确，给出正确提示和用时，回答错误的时候给出正确答案和用时，再调用更新函数进行状态更新。
游戏核心：数学+故事 游戏采用关卡式设计，包括基础的加减法、代数、几何，甚至概率统计等不同难度的数学问题。玩家需要通过解答这些问题来推动故事情节，成功过关。...开发作品：数字学习游戏 这款游戏旨在让儿童和青少年在玩耍中学习数学。通过编程控制toio™核心Q宝，玩家需解决不同数学问题来推动故事情节，赢得关卡。...核心代码 // 引入toio™的SDK const { CoreCube } = require("@toio/cube"); // 定义数学问题和答案 const questions = [ {...// 显示第一个问题 askQuestion(questionIndex); // 用户输入答案 const userAnswer = prompt("请输入您的答案:");...教育价值：通过实际操作toio™，儿童和青少年能够更直观地理解数学和物理概念。 缺点与改进建议： 电池续航问题：在连续使用的情况下，电池需要频繁充电，这对于长时间的学习或娱乐来说是个问题。
在解决实际问题时，如数学问题、随机问题、商业货币问题、科学计数问题等，对数字的处理是非常普遍的，为了应对以上问题，Java提供了许多数字处理类。...取最大值、最小值、绝对值函数方法 8.3 随机数 8.3.1 Math.random()方法 这个方法默认生成大于等于0.0且小于1.0的double型随机数，即0<=Math.random()<...(int)(Math.random()*n) ：返回大于等于0且小于n的随机数 m+(int)(Math.random()*n)：返回大于等于m且小于m+n的随机数 使用Math类的random()方法也可以随机生成字符...cha1+1)) 注：random()方法返回的值实际上是伪随机数，它通过复杂的运算而得到一系列的数，该方法是通过当前时间作为随机数生成器的参数，所以每次执行程序都会产生不同的随机数。...语法：Random r = new Random() 这种方式实例化对象时，Java编译器将以系统当前时间作为随机数生成器的种子，也可以在实例化Random类对象时，设置随机数生成器的种子： 语法：Random
为了生成下一个随机数，生成器将水龙头和饲料相加得到一个值x，将x存回饲料位置，将整个切片向右移动一个位置（水龙头移动到vec[0]，vec[i]移动到vec[i+1]），然后返回x。...一旦操作系统收集了有意义的随机性数量——比如说，至少有256位——它就可以使用加密哈希或加密算法将那个种子拉伸成一个任意长的随机数序列。（实际上，操作系统也在不断地收集和向序列中添加新的随机性。）...使用crypto/rand仍然更好，因为操作系统内核可以更好地保持随机值对各种窥探者的秘密，内核不断为其生成器添加新的熵，而且内核受到了更多的审查。...以下图表比较了三种生成器在各种硬件上的性能，运行两种操作：原始操作“Uint64”，它返回随机流中的下一个uint64值；以及更高级别的操作“N(1000)”，它返回范围 [0, 1000) 内的一个随机值...相反，我们希望最终所有编程语言都将转向用于“数学”随机性的加密强伪随机生成器，消除这种错误，或者至少大大减少其影响范围。
PART 02 GAN 原理 生成类 GAN主要解决的是生成类问题，即如何从一段任意的随机数中生成图像。...假设给定一段100维的向量X{x1, x2,…, x100 }作为网络的输入，其中x是产生的随机数，一般按照高斯分布或者均匀分布产生，GAN通过对抗训练的方式，可以生成清晰的图像，这个过程是通过GAN不断模拟训练集中图像的像素分布来实现的...GAN的大概流程是，G以随机噪声作为输入，生成出一张图像G(z)，暂且不管生成质量多好，然后D以G(z)和真实图像x作为输入，对G(z)和x做一个二分类，检测谁是真实图像谁是生成的假图像。...然后G和D会根据D输出的情况不断改进自己，G提高G(z)和x的相似度，尽可能的欺骗D，而D则会通过学习尽可能的不被G欺骗。二者相当于是做一个极大极小的博弈过程，称为零和博弈。...下面先介绍生成器和判别器的网络： ? 生成器传进去三个参数，分别是名字，输入数据，和一个bool型状态变量reuse，用来表示生成器是否复用，reuse=True代表网络复用，False代表不复用。
x就是在a, b范围内的随机数。这个算法的时间复杂度为O(1)，因为只需要生成一个随机数，并进行一些简单的数学计算。由于我们只需要调用RANDOM(0,1)一次，因此期望运行时间也是O(1)。...然后，我们调用了 RANDOM() 函数来生成一个介于 0 和 1 之间的随机数。接下来，我们检查这个随机数是否大于等于 0.5。如果是，则抛出一个异常。否则，我们返回这个随机数。...在循环内部，a和b分别被处理，输出值也被重置。在返回时，function()函数返回RANDOM(0，1)。...由于每个随机数生成器的计算开销不同，因此这种实现的期望运行时间取决于具体的实现方式和使用的随机数生成器。如果使用的随机数生成器比较高效，那么这种实现的期望运行时间可能会比其他实现更短。...因为每次递归调用减少了问题规模，所以 X 的期望次数是 O(log(d))，其中 d 是 a 和 b 之间的距离（即问题规模）。因此，该过程的期望运行时间是 O(log(b-a+1))。图片
我再说一遍：就是输入一张图像，然后返回一个数字来表明生成图像是真是假（返回 1 即为真，返回 0 即为假）。 输入：图像；输出：二进制值。 明白了吧？...即让判别器判断伪造图像为 0 来更新生成器。 这个过程继续，直到生成器和判别器达到一个平衡点，这时判别器无法判断生成器生成的图像是真还是假。...换句话说，你是特征和信息（即潜在向量）的来源，会不断地将信息灌输给艺术家，后者将你的描述转化为有形的可见事物（即生成器）。 然而，在 GAN 的传统形式中，潜在向量不会「停留足够长的时间」。...通过将潜在向量注入每一层的生成器，生成器可以不断地参考「风格指南」，就像艺术家可以不断地向你发问一样。 ? 图源：Thiago Barletta 现在来看一下比较难的技术部分。...类比非常简洁，但无礼的电视迷和高瘦的红胡子银行抢劫犯不会自己转化为数学方程。 那么 StyleGAN 是如何在每一层将潜在向量注入生成器的呢？
Contents 1 random模块介绍 2 random 模块常用函数学习 2.1 必须记住的函数 2.2 返回随机整数用函数 2.3 返回随机序列用函数 2.4 返回实指分布函数 3 练习题 4...参考资料 在项目中，我们做随机图像增强或者概率性的需求时，可能会用到随机函数，这里介绍下 Python3 自带的伪随机数生成器模块 random，大多数知识来源于官网教材，我加以总结和添加代码实例 random...random 模块常用函数学习 必须记住的函数 random.sed(a=None, version=2)：初始化随机数生成器。如果 a 被省略或为 None ，则使用当前系统时间。...如果操作系统提供随机源，则使用它们而不是系统时间 random.getstate()：返回捕获生成器当前内部状态的对象。 这个对象可以传递给 setstate() 来恢复状态。...可以和random.getstate()一起配合使用，使得程序中两个不同地方的变量获得相同的随机数状态 返回随机整数用函数 random.randrange(stop)：初始值默认为 0，返回 0-stop
并且，从概率角度来看，这种做法有助于我们将图像生成问题转化为自然的数学框架。我们当然不想随机均匀地挑选图像，因为那样只会产生噪声。相反，我们希望该系统能够了解哪些图像可能是人脸，哪些不是。...从数学角度来看，这涉及对图像的概率分布建模，即一个能够分辨人脸图像的函数。这类问题——在高维空间中建模函数——正是神经网络所要解决的问题。 定义 GAN 的一个重要概念是将这个建模问题设定为一种竞赛。...该网络的核心观念是建立两个相互竞争的网络：一个生成器和一个判别器。生成器尝试创建随机合成的输出（如人脸图像），而判别器则试着将这些输出与真实样本（如名人数据库）区分开来。...图 2：随着训练的进行，假样本的位置不断更新。然后，真实样本和假样本的分布很好地重叠。...如前所述，生成器是将随机输入转换成合成输出的函数。
当然，如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目，它们不但支持数组和矩阵运算，还有丰富的数学和物理方程可供使用。 此外，random包可以用来生成随机数。...随机数不仅可以用于数学用途，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。 math包 math包主要处理数学相关的运算。...number)的原理，那么你可以使用如下: random.seed(x) 来改变随机数生成器的种子seed。...1) 随机挑选和排序 random.choice(seq) # 从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数。...distribution)，意味着某个范围内的每个数字出现的概率相等: random.random() # 随机生成下一个实数，它在[0,1)范围内。
分别调用Math类的random()方法和Random类提供的产生各种数据类型随机数方法。...Math.random()方法： 该方法默认生成大于等于0.0且小于1.0的double型随机数，虽然random（）方法只能产生0~1之间的double型数字，但是可以在原有基础上，乘以n，即可产生任意范围的随机数...random（）方法返回的值实际上是伪随机数，它通过复杂的运算而得到一系列的数，该方法是通过当前时间作为随机数生成器的参数，所以每次执行程序都会产生不同的随机数。...Random类 使用java.util.Random类，可以通过实例化一个Random对象创建一个随机数生成器。...返回一个随机整数 public int nextInt(int n) 返回大于等于0且小于n的随机整数 public long nextLong() 返回一个随机长整形值 public boolean
生成器主要从一个低维度的数据分布中不断拟合真实的高维数据分布，而判别器主要是为了区分数据是来源于真实数据还是生成器生成的数据，他们之间相互对抗，不断学习，最终达到Nash均衡，即任何一方的改进都不会导致总体的收益增加...GANs 出了什么问题？ GANs 通常被定义为一个 minimax 的过程： ? 其中 P_r 是真实数据分布，P_z 是随机噪声分布。...作为对抗训练，生成器需要不断将生成数据分布拉到真实数据分布，Ian Goodfellow 首先提出了如下式的生成器损失函数： ?...抛开上面这些文绉绉的数学表述，其实上面讲的核心内容就是当两个分布的支撑集是没有交集的或者说是支撑集是低维的流形空间，随着训练的进行，判别器不断接近最优判别器，会导致生成器的梯度处处都是为0。 2....2. input layer 假如你的输入是一张图片，将图片数值归一化到 [-1, 1]；假如你的输入是一个随机噪声的向量，最好是从 N(0, 1) 的正态分布里面采样，不要从 U(0,1) 的均匀分布里采样
为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。 在本教程中，你将了解伪随机数生成器，以及何时在机器学习中控制随机性，或用随机性来进行控制。...分别是： 机器学习的随机性 随机数生成器 如何建立随机数生成器 如何控制随机性 常见问题 机器学习的随机性 在应用机器学习中随机性的来源有很多。...伪随机数生成器 在程序和算法中加入的随机性，主要通过一种叫做伪随机数生成器的数学工具。随机数生成器是从真实的随机性来源生成随机数的系统。通常与物理有关，比如盖革计数器，其结果会变成随机的数字。...0和1之间的随机浮点值可以通过调用random.random（）函数来生成。下面的例子是用伪随机数生成器，生成一些随机数，然后重新调用seed函数，以证明生成的是相同的数字序列。...这将在训练数据和学习算法本身中对模型性能进行合理的描述。而且这对于描述模型性能来说十分实用，而且训练数据和学习算法本身的变化都会考虑在内， 常见问题 我能预测随机数吗？
这个词可以拆解成“正则化”和“不完全信息博弈”两部分，我们将在原理详解部分展开介绍。 在博弈过程中，模型不断对生产的答案进行优化，让生成结果更加符合事实。...生成器根据环境（N）随机给出的“正确性参数”生成答案；判别器则只负责判断生成器的答案是否正确，而不看环境参数。 如果判别器的判断与环境参数一致，两者都得到1分奖励，否则都不得分。...回到均衡排名优化法当中，生成器和判别器会先初始化策略，二者的依据分别基于问题或答案。 这一环境下的纳什均衡如下表所示： 初始化完成后，生成器和判别器会进行多轮博弈，逐步更新策略，直到迭代终止。...首先是向生成器和判别器基于客观事实的先验策略，而不是任由其随机初始化。 这些先验策略是生成器和判别器生成策略的“金科玉律”，引导了策略的优化方向。...部分能力超越“谷歌版GPT” 总的来说，均衡排序优化后的Llama在常识推理、阅读理解、数学和对话任务中的表现都十分出色。
一言以蔽之，GAN 包含了两个神经网络，生成器（generator）和辨别器（discriminator），两者互相博弈不断变强，即生成器产出的东西越来越逼真，辨别器的识别能力越来越牛逼。...2 造假和鉴定 生成器和辨别器之间的关系很像造假者（counterfeiter）和鉴定者（Appraiser）之间的关系。 造假者不断造出假货，目的就是蒙骗鉴定者，在此过程中其造假能力越来越高。...生成器：输入是一个 0-1 之间的随机数，输出是图片的像素矩阵 辨别器：输入是图片像素矩阵，输出是一个概率值 ---- 下面动图展示了从生成器到辨别器的流程。...OK，接下来的内容确实不适合普通小孩了，对数学和编程有强烈兴趣的小孩可以继续看下去 。...11 数学推导 辨别器：从像素矩阵到概率 生成器：从随机数 z 到像素矩阵 得到误差函数相对于生成器和辨别器中的权重和偏置的各种偏导数后，就可以写代码实现了。
int nextInt(int n) 返回一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0（包括）和指定值（不包括）之间均匀分布的 int值。...double nextDouble() 返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0之间均匀分布的 double 值。...float nextFloat() 返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。...int nextInt() 返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt(int n) 返回一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的 int值。
这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的，所以这些机器中的数学计算方法是固定的。...Bliev已于6月6日飞回了莫斯科，但他所在的公司却又让他返回美国加入另一个老千组织。...伪随机数 所谓伪随机数，顾名思义就是其生成的数字并非真正意义上的随机。因为伪随机数生成器是由人类通过编码指令创造出来的，所以伪随机数也有其规律可循。...对于黑客来说，仅仅知道老虎机所用的数学公式还远远不够，因为伪随机数生成器的输入取决于每一台老虎机的时间状态，由于随机数种子的值来源于机器的内部时钟，所以这个值会一直发生变化。...不过别担心，MuratBliev和他的同伙也许可以为我们解答这个问题。
在整个概率论中，核心的问题是随机变量的分布。正如我们在离散分布和连续分布中看到的，分布有许多种类。更夸张的是，在满足概率公理的前提下，我们完全可以自行设计分布。...这在自然科学和社会科学的研究中异常重要。在这些学科的研究中有许多随机变量。比如说，为了研究金矿，往往需要知道石头中含金量X的概率分布。...为了观察它们的分布，我们使用随机数生成器，来进行10000次采样。即进行100000次实验，每次实验获得一组随机变量的取值，得到一个均值。总共获得10000个均值。绘制均值分布的直方图。...他经过实验发现，大量正面抛硬币的话，结果(1：正面，0：反面)的均值是一个正态分布。这里，de Moivre研究的分布是多个伯努利分布的随机变量的均值。 ?...硬币投掷：均值的分布 (想像一下，当时没有计算机，更别说随机数生成器了。为了检验结果，de Moivre真的投了几千次硬币…… 数学家是很神奇的动物) 为了更加直观的理解中心极限定律的结果。
但随着训练不断进行，G技能不断提升，最终骗过了D。这个时候，D基本属于“瞎猜”的状态，判断是否为假数据的概率为50%。 第二阶段：固定「生成器G」，训练「判别器D」。...通过不断训练，D提高了自己的鉴别能力，最终他可以准确判断出假数据。 重复第一阶段、第二阶段。通过不断的循环，「生成器G」和「判别器D」的能力都越来越强。...生成器和判别器之间需要很好的同步，但是在实际训练中很容易D收敛，G发散。D/G 的训练需要精心的设计。 模式缺失(Mode Collapse)问题。...批归一化的目标则是为了解决这一问题，通过对每一层的输入进行归一化处理，能够有效使得数据服从某个固定的数据分布。 使用恰当的激活函数。在DCGAN网络框架中，生成器和判别器使用了不同的激活函数来设计。...2)模型均采用Mini-Batch大小为128的批量随机梯度下降方法进行训练。权重的初始化使用满足均值为0、方差为0.02的高斯分布的随机变量。
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
