随机数生成器在C#中仅在给定的几个数之间进行选择 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的

2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 <= n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10，结果对998244353取模，实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!

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2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为

2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 i32 { //repeat(vec!

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【Java】深入理解Java随机数

public double nextDouble()：返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中介于0.0和1.0之间的均匀分布的double值。...public float nextFloat()：返回下一个伪随机数，此随机数生成器的序列在0.0和1.0之间均匀分布的float值。...public int nextInt(int bound)：返回一个伪随机数，它从此随机数生成器的序列中提取，在0（含）和指定值（不含）之间均匀分布的int值。...public long nextLong()：返回下一个伪随机数，该随机数是从此随机数生成器的序列中均匀分布的long值。...像Math类使用的全局Random生成器一样，ThreadLocalRandom会使用内部生成的种子进行初始化，否则无法进行修改。

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java random函数原理_详解JAVA中Random()函数的用法

在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。产生随机数有多种不同的方法。...这些方法被称为随机数发生器。随机数最重要的特性是：它所产生的后面的那个数与前面的那个数毫无关系。...double nextDouble()：返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、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，它是取自此随机数生成器序列的、在0.0和1.0之间均匀分布float值。...int nextInt(int n)：返回一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在(包括和指定值(不包括)之间均匀分布的int值。

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如何在Python和numpy中生成随机数

在本教程中，你将了解如何在Python中生成和使用随机数。完成本教程后，你会学到：可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...随机数生成器是从真实的随机源生成随机数的系统。经常是物理的东西，比如盖革计数器，其结果会变成随机数。我们在机器学习中不需要真正的随机性。因此，我们可以使用伪随机性。...播种随机数生成器 伪随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。它需要一个参数来启动序列，称为种子。该函数是确定性的，意味着给定相同的种子，它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...下面的示例演示了对伪随机数生成器进行播种，生成一些随机数，并显示重新播种生成器将导致生成相同的数字序列。...例如，如果列表有10个在0到9之间的项，那么可以生成0到9之间的随机整数，并使用它从列表中随机选择一项。该choice（）函数可以实现此功能。选择是的可能性是一样的。

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在Python中进行机器学习，随机数生成器的使用

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。...在随机森林算法中，为设定值选择随机的输入特征子集。在人工神经网络中设定随机初始权值。...这些数字是按一种序列生成的。这种序列是确定的，并以初始数编排好。如果你没有伪随机数生成器，那么它可能会像seed那样，在几秒或几毫秒中使用当前系统时间。seed值并不重要。选择任何你希望使用的值。...数据准备过程可能需要使用随机性，例如数据编排或值的选择,数据准备必须是一致的，在安装、评估和对最终模型进行预测时，总是以相同的方式进行数据准备。...确认在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器。探索在一定范围和高斯随机数之间生成整数的例子。确定能建立非常简单的伪随机数生成器的方程式。

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ExcelVBA与python产生不重复随机数

=======ExcelVBA===== VBA编程实现不重复随机数输出。VBA里的随机函数是RND，在工作表中随机函数是RAND，一字之差，可要记好了。...对最初给定的种子都会生成相同的数列，因为每一次调用 Rnd 函数都用数列中的前一个数作为下一个数的种子。　　...在调用 Rnd 之前，先使用无参数的 Randomize 语句初始化随机数生成器（若带参数，则产生由参数对应的一个特定序列的随机数），该生成器具有根据系统计时器得到的种子。...===== Python产生一个数值范围内的不重复的随机数，可以使用random模块中的random.sample函数，其用法如下： >>>import random >>>random.sample...(population,k) 函数从序列或集合population中返回一个长度为k的随机数列表，并且列表中的随机数元素之间是不重复的，如：【方法一】 >>>a =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20

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C# Random 生成不重复随机数

Random 类命名空间：System 表示伪随机数生成器，一种能够产生满足某些随机性统计要求的数字序列的设备。伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。...所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。伪随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。...但是，因为时钟的分辨率有限，所以，如果使用无参数构造函数连续创建不同的 Random 对象，就会创建生成相同随机数序列的随机数生成器。通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。...返回随机数。 NextBytes ● 用随机数填充指定字节数组的元素。 NextDouble ● 返回一个介于 0.0 和 1.0 之间的随机数。 ...用 C# 生成不重复的随机数 我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：第一种方法不指定随机种子，系统自动选取当前时间作为随机种子： Random ro = new Random(); 第二种方法可以指定一个

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C# Random 生成不重复随机数

Random 类命名空间：System 表示伪随机数生成器，一种能够产生满足某些随机性统计要求的数字序列的设备。伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。...所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。伪随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。...但是，因为时钟的分辨率有限，所以，如果使用无参数构造函数连续创建不同的 Random 对象，就会创建生成相同随机数序列的随机数生成器。通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。...返回随机数。 NextBytes ● 用随机数填充指定字节数组的元素。 NextDouble ● 返回一个介于 0.0 和 1.0 之间的随机数。 ...用 C# 生成不重复的随机数 我们可以使用两种方式初始化一个随机数发生器：第一种方法不指定随机种子，系统自动选取当前时间作为随机种子： Random ro = new Random(); 第二种方法可以指定一个

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random和np.random函数详解

导入库 import random import numpy as np import pandas as pd 一、random模块 Python中的random模块实现了各种分布的伪随机数生成器。...在内部，相对权重在进行选择之前会转换为累积权重，因此提供累积权重可以节省工作量。...number # 原数据是不变的 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] random.seed random.seed(a, version)：自定义随机数生成器的起始编号，...中同样也有一个random能够用于生成各种随机数据，同时也能够用于数据的随机采样 np.random.rand() 生成指定维度的的[0,1)范围之间的随机数，输入参数为维度 np.random.rand..., 5, 2, 9, 4]) 还可以指定每个元素被抽取的概率，p中所有元素的和为1，且个数必须为待抽取的序列中的个数相同： np.random.choice([1,2,3,4,5],

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硬核 - Java 随机数相关 API 的演进与思考（上）

API 和底层实现类以及他们的属性，性能以及使用场景，如何选择随机算法等等，并对 Java 的随机数对于 Java 的一些未来特性的适用进行展望这是第一篇。...如何生成随机数 我们一般使用随机数生成器的时候，都认为随机数生成器（Pseudo Random Number Generator， PRNG）是一个黑盒：这个黑盒的产出，一般是一个数字。...即根据当前 Seed 乘以一个系数 A，然后加上一个偏移 B，最后按照 C 进行取余（限制整体在一定范围内，这样才能选择出合适的 A 和 B，为什么要这么做后面会说），得出随机数，然后这个随机数作为下次随机的种子...那么如何能保证不同的随机数生成器之间间隔比较大呢？...异或运算是最常见的单比特线性函数：对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入，再对寄存器中的每个 bit 进行整体移位。

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用香蕉驱动一个随机数生成器，靠谱吗？

为了更好地理解随机数，我们必须要理解一组数字成为随机数的两个必要不充分条件：每个数字出现在列表中的概率必须与其他每个数字相同（取一个参考区间），也即均匀分布。数字的序列必须是事先无法预测的。...具体来说，这里说的是40K同位素，它占自然界中钾的0.01%。（以及很搭配与柠檬和糖一起吃）这么来看的话，“以香蕉为动力的随机数生成器”瞬间变得合理了不少。...Dieharder是一个被认为是随机数生成器的黄金标准的测试套件，它进行非常彻底的测试，但需要数千兆字节的样本来运行。在这里我们当然选择ent。准备一下数据，我们用ent进行第一次测试。...由于数值在0到255之间，所以它应该大约等于127。用蒙特卡洛方法计算π的值：在这里更多的是一个漂亮的数据，而不是一个有用的方法。自相关：表示系列值之间的依赖性，在最佳情况下必须等于零。...香蕉与卡方的关系卡方是统计学中的一个概念，主要用于测试一组数值与理论上预测的分布的拟合程度。如果给定了一个数据集，频率为一个给定的数据项出现的次数，自由度为可能值的数量减去1。为什么要减1？

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用香蕉驱动一个随机数生成器，靠谱吗？

为了更好地理解随机数，我们必须要理解一组数字成为随机数的两个必要不充分条件：每个数字出现在列表中的概率必须与其他每个数字相同（取一个参考区间），也即均匀分布。数字的序列必须是事先无法预测的。...具体来说，这里说的是40K同位素，它占自然界中钾的0.01%。（以及很搭配与柠檬和糖一起吃）这么来看的话，“以香蕉为动力的随机数生成器”瞬间变得合理了不少。...Dieharder是一个被认为是随机数生成器的黄金标准的测试套件，它进行非常彻底的测试，但需要数千兆字节的样本来运行。在这里我们当然选择ent。准备一下数据，我们用ent进行第一次测试。...由于数值在0到255之间，所以它应该大约等于127。用蒙特卡洛方法计算π的值：在这里更多的是一个漂亮的数据，而不是一个有用的方法。自相关：表示系列值之间的依赖性，在最佳情况下必须等于零。...香蕉与卡方的关系卡方是统计学中的一个概念，主要用于测试一组数值与理论上预测的分布的拟合程度。如果给定了一个数据集，频率为一个给定的数据项出现的次数，自由度为可能值的数量减去1。为什么要减1？

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Python 数学应用（二）

在本章中，我们将涵盖以下示例：随机选择项目生成随机数据更改随机数生成器 生成正态分布的随机数 处理随机过程使用贝叶斯技术分析转化率使用蒙特卡罗模拟估计参数...我们将在这里考虑从离散集合中选择项目的方法，并在“生成正态分布随机数”示例中处理连续情况。如何做… 执行以下步骤从容器中随机选择项目：第一步是设置随机数生成器。...choice方法使用生成器给出的随机数进行选择，这意味着使用相同种子的相同类型的两个 PRNG 在使用choice方法时将选择相同的项目。...正如我们所看到的，数据大致均匀地分布在整个范围内：图 4.1：在 0 和 1 之间生成的随机数的直方图它是如何工作的… Generator接口提供了三种简单的方法来生成基本的随机数，不包括我们在随机选择项目示例中讨论的...更改随机数生成器 NumPy 中的random模块提供了几种替代默认 PRNG 的选择，它使用了 128 位置换同余生成器。虽然这是一个很好的通用随机数生成器，但对于您的特定需求可能不够。

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Numpy常用random随机函数

Numpy常用random随机函数 seed 向随机数生成器传递随机状态种子只要random.seed( * ) seed里面的值一样，那随机出来的结果就一样。...(5) # 第二参数是维度和元素个数，一个数字是1维，数字是几就是几个元素 a = np.random.choice(5,3) print(f'从range(5)中拿随机数，生成只有3个元素的一维数组是...：\n{d}') shuffle(数组)把一个数进行随机排列 import numpy as np 一维数组 = np.arange(10) print(f'没有随机排列前的一维数组{一维数组}') np.random.shuffle...numpy as np 数组 = np.random.uniform(1,10,(2,3)) print(f'在1到10之间生成2行3列共计6个随机数：\n{数组}') 结尾: 在数据科学的世界里，随机性是不可避免的...，而NumPy的random模块为我们提供了一个强大而灵活的工具箱，使我们能够在实验和模拟中更好地模拟真实世界的复杂性。

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深度学习500问——Chapter07：生成对抗网络（GAN）（2）

公式如下： Wasserstein distanced可以衡量两个分布之间的相似性。距离越小，分布越相似。特点：如果特征空间选择合适的话，会有一定的效果。但是计算复杂度为太高。...VAE原理图如下[6]：在VAE中，真实样本通过神经网络计算出均值方差（假设隐变量服从正态分布），然后通过采样得到采样变量并进行重构。VAE和GAN均是学习了隐变量到真实数据分布的映射。...比如对mnist数据生成，就是一个one-hot向量，某一维度为1则表示生成某个数字的图片。同样地，判别器的输入也包括样本的标签。这样就使得判别器核生成器可以学习到样本和标签之间的联系。...GAN原始判别器的Loss在判别器达到最优的时候，等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度，由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性，使得生成器面临梯度消失的问题；可是如果不把判别器训练到最优...公式如下：由于上式是对每一个梯度进行惩罚，所以不适合使用BN，因为它会引入不同batch中不同样本的相互依赖关系。如果需要的话，可以选择Layer Normalization。

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C++11 的随机数的分析

在 Linux 系统中，std::random_device 通过读取 /dev/urandom 设备来产生真随机数；而在 Windows 系统中，std::random_device 通过 rand_s...总结和思考我们对于随机数生成器，可以选择使用std::random_device作为种子，来保证生成的随机数更加随机。...使用std::mt19937作为生成器，并结合不同的分布函数，可以生成不同类型的随机数。需要注意的是，在生成器初始化时，需要将种子传入生成器中。...分布函数需要结合生成器使用，从而生成具有特定分布特征的随机数。我们在使用随机数生成器和分布函数时，需要考虑生成的随机数的范围和分布情况，以及生成的随机数是否满足要求。...在进行模拟和实验时，随机数的质量直接影响着结果的准确性和可靠性。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

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LLM最喜欢的随机数是什么？答案竟是ta！

编辑：乔杨【新智元导读】计算机程序可以生成很像真随机的「伪随机数」，而LLM表示，干脆不装了，我就有自己最喜欢的数。计算机程序中，「随机」是一个常见的概念。...一个好的随机数生成器会以相等的概率选择给定范围内的所有数字。这和人类选择随机数的思维过程完全不同。...比如，我们会故意避开5和10的倍数，也不会选择66和99这样重复的数字，而且几乎从不选择0、1和100，因为它们看起来「不够随机」。最近，一群工程师突发奇想：LLM会怎样输出随机数？...于是他们做了一个非正式的实验，让GPT-3.5 Turbo、Claude 3 Haiku和Gemini 1.0 Pro三个模型从0-100中选择随机数，并将实验结果和源代码都公布了出来。...他们的研究仅仅让模型在微调过程中接触100条数据，就可以注入新的偏见，并改变模型的行为。而且，ChatGPT似乎比Llama更容易受到偏见的操控和影响。

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伪随机数生成算法

写在前面伪随机数生成算法在计算机科学领域应用广泛，比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行随机采样、密码设计、仿真领域等等，背后都会用到伪随机数生成算法。 [骰子] 说随机，那什么是随机呢？...谈随机数，一定是在序列当中，单拿出一个数谈随机是没有意义的。给一个数字序列，如果能在其中发现规律可以预测或以一定概率（大于“猜”的概率）预测接下来的数，那么这个序列就不是随机的。...伪随机数生成算法多种多样，总要分出个孰好孰差，如何对各自的随机性进行定量评估呢？主要有两类方式，其出发点都是试图定量评估序列中是否隐含某种规律或模式：实证检验。...给定一个随机序列而不告知其背后的生成方式，尝试对观测到的分布进行拟合，以预测后面的序列,或者查看其中是否具有某些统计规律，比如查看分布是否均匀、连续值的相关性、某些数出现位置的间隔分布是否有规律等等。...目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的伪随机数发生器，被认为是更可靠的伪随机数发生器。

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研究人员发现了一种读取加密数据的新型侧信道攻击

除此之外，它不需要对硬件中那些乱七八糟的指令进行分析，它主要依赖的是低权限用户通过操作系统就能够获取到的简单系统调用。”...由于攻击本身只需要花几毫秒的时间，因此攻击者有足够多的时间来做他们想做的事情，比如说读取用户的键盘击键数据和那些涉及到加密密钥查询的明文响应数据。 ?...他们在邮件中写到：“研究人员已经演示了如何利用现代操作系统架构中的漏洞来在孤立的进程之间创建隐蔽的数据传输信道，而且攻击者设置还可以存储键盘记录，并监视随机数生成器。...研究人员还举了个例子，比如说PHP框架中就使用了PHP函数microtime()来作为伪随机数种子，并用来进行密码操作。...由于攻击者可以捕捉到返回的微时间以及调用密码生成器的请求，所以他们就能够了解加密的基本信息，从而使解密的过程变得更加简单。 ?

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