Erlang:关于分布，有没有更好的方法来获得特定范围内的随机整数_有没有更好的方法来获得一个特定字段的向量，形成一个结构的向量？ - 腾讯云开发者社区

如果将这个写成一个带参数的方法，那么只要用户输入需要生成随机数的最大值，就可以让这个方法来生成制定范围的随机数。...在Java中定义自己的工具库　　【生成随机偶数或奇数】有时候程序员可能需要生成一个指定范围内的随机偶数或者奇数。此时是否可以通过这个方法来实现呢?答案是肯定的。...只有在生成一些比较特殊的随机数时采用Random类。如现在需要生成一个概率密度为高斯分布的双精度值随机数时，则通过采用Random类的方法来创建随机数相对来说比较简单一点。　　...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。...random调用不同的方法，获得随机数。

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想让你的程序更有趣？加上这个Java的Random类的小技巧！

Java提供了一个Random类来生成随机数。Random类可以获得不同种类的随机数，如整数、浮点数、字节数组等。本文将对Java的Random类进行解析，探讨其应用场景和优缺点。...Random类概述 Random类是Java中一个用于生成伪随机数序列的类，它可以用来产生均匀分布或高斯分布的随机数。...Random类提供了一系列方法来生成不同类型的随机数，如nextBoolean()、nextInt()、nextDouble()等，还提供了可以生成指定范围内的随机数的方法，如nextInt(int n...nextInt public int nextInt(int bound) 用于生成指定范围内的随机整数。...通过本文的阅读，读者可以更好地了解Random类在Java开发中的应用，以及其优缺点和使用方式。

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扩散模型的基本内容介绍

在这篇文章中，你能了解到关于扩散模型的一切。扩散模型是生成模型，在过去的几年里已经获得了显著的普及。...连续分布的KL散度的数学形式：双杠表示该函数关于其参数不对称下面你可以看到分布 P（蓝色）与参考分布 Q（红色）的 KL 散度的变化。...虽然有更复杂的方法来参数化，我们只需设置：也就是说，我们假设多元高斯分布是具有相同方差的独立高斯分布的乘积，方差值可以随时间变化。我们将这些方差设置为我们的前向过程中的方差策略中的值。...在反向过程结束时，回想一下我们正在尝试生成一个图像，它由整数像素值组成。因此，我们必须设计一种方法来获得所有像素中每个可能像素值的离散（对数）似然。...给定中相应像素的单变量高斯分布，像素值 x 的概率是以 x为中心的 [x−1/255,x+1/255]范围内的单变量高斯分布下的面积区域。

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笔记：Gamma 分布的转化

在α 比较大时，曲线接近于正态分布。 Erlang 分布当β 为正整数 n 的时候，那么λ=1/n，Γ(n,α) 满足 Erlang 分布。Erlang 分布经常用来表示独立随机事件发生的时间间隔。...比如一个车站从第一辆车到达，直到恰好有 n 辆车到达所需要的时间分布。 Erlang 分布有两个参数：k 表示阶数 (stage)，μ 表示均值。...概率密度符合：概率密度符合 k 阶 Erlang 分布。指数分布当β=1 时，Γ(1,α) 表示参数为α 的指数分布 exp(α)。...指数分布也经常用来表示独立随机事件发生的间隔，电子产品的寿命分布一般服从指数分布。...n 个相互独立的随机变量，均服从正态分布，那么这 n 个随机变量的平方和构成的新随机变量，分布规律符合χ2(n) 分布。所以卡方分布曲线下总面积为 1，x 取负值没有意义。

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Python数据分析常用模块的介绍与使用

low和high参数指定元素的下界和上界。如果不指定high参数，则默认生成[0, low)范围内的整数。...详细的用法可以参考Numpy官方文档。关于randint numpy.randint函数是用于生成随机整数的函数，它可以生成指定范围内的随机整数，包括上下界。...，由最后一位参数是元组还是列表决定关于rand 在Python的NumPy库中，rand函数用于生成指定形状的随机数数组，这些随机数是从[0, 1)的均匀分布中随机抽取得到的。...如果想生成其他分布的随机数，可以使用NumPy中的其他随机函数，比如randn（生成标准正态分布的随机数数组）、randint（生成指定范围内的随机整数数组）等。...通过调整各种参数和选项，可以定制化图形的样式和布局，使得最终的图形能够更好地展示数据的特征和关系。

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rand（）,srand()产生随机数

基于这个函数，我们可以构造出一些特定的随机数生成器来满足我们的需求。...()<<1)+rand()%2); } 有了32bits的随机数生成方法，就可以构造32bits范围内的随机整数区间了，方法和之前16bits的情况一样。...（五）32bits范围内的随机整数区间 //generate a random 32bits integer number in [start,end) int uniform_integer_32(...除此之外，利用rand()函数构造任意分布的随机数也是个值得探讨的问题。理论上可以通过(0,1)的uniform分布，加上标准采样方法（sampling）获得。但是实现还是不那么容易的。...伪随机数其实是一个很值得研究的课题，这里只是抛砖引玉，欢迎讨论，欢迎提出更好的方法。续一：在本文发布后，有人提出来boost库有关于随机数的东西，我查了一下，确实如此。

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面向联邦学习的模型测试和调优怎么整？这篇三万字长文给你答案

目前主要有三种 NAS 方法，它们利用进化算法、强化学习或梯度下降方法来为特定数据库上的特定任务搜索最佳架构。...联邦随机方差降低梯度（FSVRG）通过采用分布式方法实现 SVRG（Stochastic Variance Reduced Gradient）来应对联邦学习的挑战（关于 SVRG 的详细介绍，请读者参考...本文使用 Erlang 框架实现分布式的联邦学习，Erlang 很适合处理将计算分配给本地客户端节点的问题。一般使用 Erlang 或者 C 语言实现客户端的计算。...这里的 "更好" 既指最终获得的测试精度，也指在线评估设置即测试超参数优化在中间阶段的表现如何。...我们这篇文章的内容仅仅是对这一领域的简单介绍，关于这方面的工作还有待研究人员不断深入的分析和研究，以推动联邦学习更快、更好的在实际场景中推广应用。

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.Net RabbitMQ系列之环境搭建于RabbitMQ基本介绍

、基础环境安装 (1)、安装Erlang 因为RabbitMQ是基于Erlang开发的,所以使用RabbitMQ前,必须安装Erlang 下载地址http://erlang.org/download/?...最后可以查看服务有没有开启, ?...ok,环境安装完毕,到这里可以在Windows下正常的使用RabbitMQ了. 2、基本介绍关于消息队列的前世今生这里就不介绍了,可以去问百度. (1)、AMQP协议和Erlang AMQP是解决市面上鱼龙混杂的消息队列所产生的一个更好的消息通信解决方案...Erlang是一个为了电话交换机而开发的编程语言,而且RabbitMQ作者注意到了其在分布式编程和强大的故障恢复的优点,且在当时它的社区足够强大,并且在当时找不出比Erlang更适合编写RabbitMQ...服务器的编程语言,最后Erlang胜出.

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变点检测 —— 一种贝叶斯方法

有各种各样的模型和方法来处理这些问题。但由于本文不旨在对这些模型进行描述性分析，我想建议你查阅范登伯格和威廉斯（2020）的工作，以更好地了解这些方法。...先验分布h(θ)反映了我们对问题的先前知识。似然函数f(x|θ)反映了获得的数据，并必须纳入先验分布。这将导致一个我们感兴趣的后验分布h(θ|x)。这就是我们使用贝叶斯定理的方式。...根据Gelman等人（2003）的说法，任何马尔可夫链模拟的目标“是创建一个稳态分布由p(θ | x)指定的马尔可夫过程。”运行足够的模拟可以使我们获得足够接近稳态和后验分布的分布。...我们使用Hastings（1970）给出的转移规则：换句话说，我们可以使用由模糊聚类给出的两组连续变量，从给定变点检测的先验分布中随机拒绝抽取的值。...首先是为需要找到的每个参数设置一个先验分布。对于参数m，我们使用1到60之间的均匀分布，这意味着算法在时间序列中随机选择一个变点候选。对于参数a、b、c和d，我选择了弱信息的伽马分布。

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关于提高机器学习性能的妙招

而关于预测建模的首要问题就是：怎样我才能得到更好的结果？这个备忘录里有我最好的建议，这些建议是我从多年来自己的应用程序和学习顶尖机器学习从业者和竞赛获胜者们中提炼出来的。...也许你可以使用一个小得多的数据样本来加快实验速度，或者，对特定类型的观测值进行降采样或过采样，以便在数据集中更好地表示他们。重构你的问题：试试改变你正解决的预测问题的类型？...将数据重新架构为拟合、二元/多类别分类、时序、异常检测、评级、推荐系统等类型的问题。重新调整数据。你可以重新调整数字输入变量吗？...对一个学习算法来说，使输入数据更高斯分布或把它通过一个指数函数，可能会更好地在数据中显露它的特。投影数据：你能把你的数据投影到一个更低维的空间吗？...也许像结构或学习率这种参数可以使用直接搜索程序（如模式搜索）或随机优化（如遗传算法）来进行调整。替代实验。这个算法还有哪些实验可用？也许这个方法的一种替代实验能在相同的数据上获得更好的结果。

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Python 随机数生成：深入探索 random 模块的功能与应用

通过设置相同的种子，可以确保在不同的运行中获得相同的随机数序列，这对于调试和重现实验结果非常有用。...(start, stop[, step])random.randrange(start, stop[, step])函数生成一个在指定范围内以指定步长递增的随机整数。...无论是用于模拟实验、数据采样还是密码学领域，random模块提供了强大的工具来处理随机数。确保在实际应用中选择适当的函数，并根据需求设置合适的参数，以获得所需的随机性。...)通过理解这些分布的生成函数，可以更好地在统计建模、模拟实验等应用中使用random模块，满足不同分布的随机数需求。...同时，通过深入了解各种分布的生成函数，我们能够更好地模拟和处理不同领域的实际问题。最后，我们强调了在实际应用中，根据具体场景选择适当的随机数生成函数是非常关键的。

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2022年，谁在数学史上永远留下了姓名

十年前，一个自17世纪以来一直存在的，关于如何在三维空间中最有效地排列球体的猜想，得到了证明。但更高的维度一直是个谜。 Viazovska证明，特定的八维晶格提供了在八维空间中堆积球体的最有效方式。...Dennis Sullivan因其对拓扑学的贡献，而获得Abel奖，其中包括提出一种对某些类型的流形(manifold)进行分类的新方法——空间在小范围内看起来是平坦的，但在整体检查时会更加复杂。...因为更好地理解了用于模拟电子行为的准周期算子(quasi-periodic operators)，Svetlana Jitomirskaya 获得了第一届Ladyzhenskaya 数学物理学奖。...其他一些团队使用机器学习来解决图论和组合学中的问题，创造了更好的矩阵乘法技术，并提出纽结理论中的新猜想。...随机结构的出现三月份发表的一个非常简短的证明证明了Kahn-Kalai猜想，这个猜想列出了结构在随机图中出现的条件。

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Java随机数算法（一）(r11笔记第14天)

类的nextInt方法来得到1-10的int随机数生成0到1之间的任意随机小数：生成[0,d)区间的随机小数，d为任意正的小数，则只需要将nextDouble方法的返回值乘以d即可。...[n1，n2] 也就是 ra.nextDouble() *(n2-n1)+n1 java产生随机数的几种方式一.在j2se里我们可以使用Math.random()方法来产生一个随机数，这个产生的随机数是...二.在java.util这个包里面提供了一个Random的类，我们可以新建一个Random的对象来产生随机数，他可以产生随机整数、随机float、随机double，随机long，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法...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。...random调用不同的方法，获得随机数。

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Scannerl：模块化分布式指纹识别引擎工具

Scannerl是由Kudelski Securit开发的模块化分布式指纹识别引擎，它可以在单个主机上识别数以千计的目标指纹，也可以在多个主机上分布执行分布式的指纹识别。...分布式扫描的要求所有主机都需要安装相同版本的Erlang 所有主机都可以使用SSH公钥相互连接所有主机的名称解析（如未设置正确的DNS，请使用/etc/hosts）所有主机都具有相同的Erlang..., port, result} module：使用的模块（Erlang atom） target：IP或主机名（字符串或IPv4地址） port：端口（整数） result：见下文结果部分的形式为：...，因此向它添加新模块相当的容易： Fingerprinting module：查询特定协议或服务。...例如，fp_httpbg.erl模块允许检索HTTP响应中的服务器条目。 Output module：输出到特定数据库/文件系统或以特定格式输出结果。

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Python3 生成伪随机数

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...对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。...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...之间的随机数整数 random.randrange(start, stop[, step])：从 range(start, stop, step) 返回一个随机选择的元素。...以下函数生成特定的实值分布，如常用数学实践中所使用的那样, 函数参数也以分布方程中的相应变量命名： random.random()：返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。

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终于有人把正态分布和二八法则讲明白了

导读：在现实生活中，绝大多数的随机不是均匀分布的。作者：徐晟来源：大数据DT 如果你是一位程序员，编程时就一定用过随机（random）函数。它的功能是在特定取值范围内随机生成一些数。...例如，要从1到100之间随机生成一个整数，写程序时就要事先定义一个1到100的取值范围，然后调用随机函数，得到一个该取值范围内等概率的随机数，就是说这100个数中出现任何数字的概率都是1/100。...用惯了随机函数的程序员会误以为“随机”就代表了均匀分布的数据，即等概率事件。这是一个误区。在现实生活中，绝大多数的随机不是均匀分布的。...比如，大部分人的身高都在一个区间范围内，太高或太矮的人不多。仔细观察身边的人，可以发现非常聪明或者非常愚笨的人很少。统计全社会范围内的收入，中档次收入的人比较多，特别贫穷和特别富裕的人较少。...关于作者：徐晟，某商业银行IT技术主管，毕业于上海交通大学，从事IT技术领域工作十余年，对科技发展、人工智能有自己独到的见解，专注于智能运维（AIOps）、数据可视化、容量管理等方面工作。

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伪随机数算法_伪随机数预测工具

这里使用了System.nanoTime()方法来得到一个纳秒级的时间量，参与48位种子的构成，然后还进行了一个很变态的运算——不断乘以181783497276652981L，这里的nanotime可以算是一个真随机数...好了，现在我不得不佩服这位工程师的变态了：到目前为止，这个程序已经至少进行了三次随机： 1、获得一个长整形数作为“初始种子”（系统默认的是8682522807148012L） 2、不断与一个变态的数—...随机数产生的质量与m，a，c三个参数的选取有很大关系。这些随机数并不是真正的随机，而是满足在某一周期内随机分布，这个周期的最长为m（一般来说是小于M的）。...，先调用next函数生成一个31位的随机数（int类型的范围），再对参数n进行判断，如果n恰好为2的方幂，那么直接移位就可以得到想要的结果；如果不是2的方幂，那么就关于n取余，最终使结果在[0,n)范围内...上文中的线性同余法，主要用来生成整数，而某些情景下，比如科研中，常常只需要（0，1）之间的小数，这时，乘同余法是更好的选择，它的基本公式和线性同余法很像： Xn+1=（a*Xn ）(mod m ）其实只是令线性公式中的

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前沿观察 | SageDB：一个自学成才的数据库

SageDB背后的核心思想是构建一个或多个关于数据和工作负载分布的模型，并基于这些模型自动为数据库系统的所有组件构建最佳数据结构和算法。...SageDB则是通过学习数据和工作负载的分布来缩小与专用解决方案之间的差距。考虑一个极端情况：我们希望使用连续整数键来存储和查询固定长度记录的范围。...这种情况下使用传统索引没有任何意义，因为连续整数键本身可以用作偏移量。AC程序将100M整数加载到一个数组中，并在一个范围内求和，运行时间约为300ms。...为此，可以使用有效的局部排序，例如插入排序。 ? 下图显示了从正态分布中随机采样的64位双精度数据，随数据大小分类的学习方法的结果。...如果成功，我们相信这种方法将产生新一代大数据处理工具，可以更好地利用GPU和TPU，并在存储消耗和空间方面提供显着优势。

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Python伪随机数模块random

random模块该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。(包括在实数轴上计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。...关于random模块的更多详细内容，请参考官方文档random — 生成伪随机数下面列举一下该模块常用的功能。...常用整数随机函数 random.randrange(stop) random.randrange(start, stop[, step]) randrange()返回一个[start, stop)区间内随机选择的元素...random.random() 返回 [0.0, 1.0) 范围内的下一个随机浮点数。...此函数要稍快于下面所定义的 normalvariate() 函数。多线程注意事项：当两个线程同时调用此方法时，它们有可能将获得相同的返回值。这可以通过三种办法来避免。

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数据科学中常见的6个概率分布及Python实现

如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。...数据集由两种主要类型的数据组成：数值（例如整数，浮点数）和标签（例如名字，电脑品牌）。数值数据还可以分为其他两类：离散和继续。...如果获得成功概率（p）和试验次数（n），则可以使用以下公式计算这n次试验中的成功概率（x）。 ? 正态（高斯）分布正态（高斯）分布是数据科学中最常用的分布之一。...根据正态分布的特性，68％的数据位于均值的一个标准差范围内，95％的数据位于均值的两个标准差范围内，99.7％的数据位于均值的三个标准差范围内。 ? 许多机器学习模型被设计为遵循正态分布有最佳效果。...当使用泊松分布时，我们可以确信发生不同事件之间的平均时间，但是事件发生的确切时刻在时间上是随机间隔的。泊松分布可以使用以下公式建模，其中λ表示单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 ?

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产生随机数算法

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