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mock.js生成随机数据

如果需要模拟大量数据,json-server也有快速的方法 接下来我们做一个json-server官方的实例(生成1000组user数据) 还是在test文件夹下,新建data.js文件,写入官方例子:...mockjs官方例子 然后运行:json-server data.js -p 3000 成功后地址栏打开localhost:3000你就会发现有1000条user数据 是不是很厉害,很方便。但是!...在实际开发中,我们需要的是更加正常点的数据,比如username应该是“马云”,“马化腾”...而不是千篇一律的user1、user2...并且需要有图片等等数据,如果需要这样的数据,mock.js就太合适了...生成的100条员工信息数据: ?...data.js代码 这段数据包含每条数据对应id、员工id(staff)、员工简介(evaluate)、员工部门(department)、随机1-3张照片 运行之后访问:http://localhost

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PHP 生成时间种子 批量 随机

HP时间种子批量随机数。本文说明PHP如何用时间种子批量生成随机数。 PHP函数mt_rand()和rand()会在批量生成的时候是会有几率出现重复的随机数。...srand()和mt_srand()在PHP4.1开始已经不在显式调用了,在mt_rand和rand的时候会自动生成种子。因为,在批量随机的时候,我们自己显式条用生成种子,就可以避免重复。为什么呢?...因为他是时间种子。 <?...php //存储生存的随机数 $randArr = array(); //生成十万个吧 for($i=0;$i<100000;$i++){ //生成种子 $date = explode(...> 随机生成了。并且不会重复的哦。以时间为种子的好处就是省略了在普通的伪随机数会出现重复的情况时进行do{生成随机数code}while(!isset(新生成的一个随机数))的判断步骤。

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js随机生成器的扩展

0.前言 给你一个能生成随机整数1-7的函数,就叫他生成器get7吧,用它来生成一个1-11的随机整数,不能使用random,而且要等概率。...()*7)+1 //规则:整篇文章,唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展,那么我给小范围随机生成器扩展个几倍,再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围,那么肯定离不开小范围随机生成器get7的多次调用。...我们知道等概率生成某个范围的随机数,想通过这个函数生成一个更小范围的随机数,就应该这样子:超过预期范围,重新抽取,所以叫做拒绝采样。...公式推广: 已知生成器getn能生成1-n的随机数,那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb(a,b都不大于n),可以生成get(a*b): get(a*b) = geta + a*(getb

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随机游动生成时间序列的合成数据

来源:DeepHub IMBA 本文约1300字,建议阅读5分钟 本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。...例如当没有可用信息或没有实时数据可用时,具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时,以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整,行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例,它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...总结 随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下,生成了许多不同的模式。因此,随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。 编辑:黄继彦

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随机游动生成时间序列的合成数据

例如当没有可用信息或没有实时数据可用时,具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时,以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整,行为被添加到随机游走中。...在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。下面是一个示例,它为 2019 年每天生成一个具有一个随机值的df。...随机游走是生成一些逼真行为的可行解决方案。在 Pandas 中创建随机游走需要遍历df的每一行。步行中的每一步都取决于上一步。 下面是生成随机游走的代码。...总结 随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下,生成了许多不同的模式。因此,随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。

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