pi近似下的rand_r()与rand() - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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求 pi 的近似值题型汇总

（注：暂时先记录这些问题，后期会持续更新）一、用格雷戈里公式计算π的近似值，精度要求：最后一项的绝对值小于0.00001 1，用while循环实现 int denominator,flag;...denominator第i项的字母，初始为1 item = 1.0; //item中存放第i项的值，初值取1 pi = 0; //置累加和pi的初值为0 while...(fabs(item)>=0.00001){ item = flag*1.0/denominator; //计算第i项的值 pi = pi + item; //累加第...} pi = pi*4; //循环计算的结果是 pi/4 printf("pi=%.4f\n",pi); return 0; ?...(e); //调用函数，把返回值赋值给pi printf("pi=%f\n",pi); return 0; } double funpi(double e) //定义计算pi的函数

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Java 水题系列（2）Pi的近似值

2.Pi的近似值 ? 思路：水题，考察循环和Swing，按题目给的近似式去做就好了，感觉也没啥好说的.....噢对了有意思的是这个级数收敛极慢….运行结果：右图是输入1000时的结果 /** * @Title: b.java * @Description: TODO * @author 菱形继承...JOptionPane.showInputDialog("please in put an Integer n:"); int check=Integer.parseInt(user_input); double pi...=0; for(int j = 1;j <= check;j++){ pi +=4* Math.pow(-1,j+1) / (2*j-1);...} JOptionPane.showMessageDialog(null, "PI is approximately equal to: "+pi); } }

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PHP随机数函数rand()与mt_rand()的讲解

PHP中rand()与mt_rand()都是用于产生一个指定范围内单独随机数的函数，如果需要产生多个不重复的随机数，请参考：PHP生成指定范围内的N个不重复的随机数。...rand() 函数默认使用 libc 随机数发生器，很多老的 libc 的随机数发生器具有一些不确定和未知的特性而且效率很低；mt_rand() 则是用了 Mersenne Twister 中已知的特性作为随机数发生器...，它产生随机数值的平均速度比 libc 提供的 rand() 快四倍。...所以在PHP中mt_rand()函数是非正式用来替换rand()的。语法： rand(min,max) mt_rand(min,max) min,max 皆为可选，规定随机数产生的范围。...例如，想要 1 到 100（包括 1 和 100）之间的随机数，用 rand(1, 100) 或 mt_rand(1,100)。

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生成随机数的方式你选对了吗？

rand rand函数声明如下： #include int rand(void); rand函数返回[0,RAND_MAX）范围的随机整数，在我的机器上，RAND_MAX为2147483647...但是还有一个问题，如果这种方式在多线程下使用，也是不可取的，因为rand不是可重入函数。它的每次调用都会修改一些隐藏的属性，因此在多线程中使用它并不合适。...rand_r 为了在多线程下使用，我们使用rand_r，使用方式和rand是一样的： #include int rand_r(unsigned int *seedp); 使用示例...unsigned int seed = time(NULL); int i = 0; while(i < 5)//生成5个随机数 { printf("%d ",rand_r...另外与rand类似，需要使用srandom函数设置种子。具体的例子就不再放出了。生成指定范围随机数前面的例子都是生成[1,RAND_MAX]之间的数，如果要生成指定区间的随机数呢？

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生成随机数的方式你选对了吗？

rand rand函数声明如下： #include int rand(void); rand函数返回[0,RAND_MAX）范围的随机整数，在我的机器上，RAND_MAX为2147483647...但是还有一个问题，如果这种方式在多线程下使用，也是不可取的，因为rand不是可重入函数。它的每次调用都会修改一些隐藏的属性，因此在多线程中使用它并不合适。...rand_r 为了在多线程下使用，我们使用rand_r，使用方式和rand是一样的： #include int rand_r(unsigned int *seedp); 使用示例...unsigned int seed = time(NULL); int i = 0; while(i < 5)//生成5个随机数 { printf("%d ",rand_r...另外与rand类似，需要使用srandom函数设置种子。具体的例子就不再放出了。生成指定范围随机数前面的例子都是生成[1,RAND_MAX]之间的数，如果要生成指定区间的随机数呢？

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C++ rand 与 srand 的用法

1.rand() 功能: 随机数发生器用法: ? 所在头文件： ? rand() 的内部实现是用线性同余法做的，它不是真的随机数，因其周期特别长，故在一定的范围里可看成是随机的。...rand() 返回一随机数值的范围在 0 至 RAND_MAX 间。RAND_MAX 的范围最少是在 32767 之间(int)。...3.使用当前时钟作为随机数种子 rand() 产生的随机数在每次运行的时候都是与上一次相同的。若要不同, 用函数 srand() 初始化它。...； 3) 根据需要多次调用rand()，从而不间断地得到新的随机数； 4) 无论什么时候，都可以给srand()提供一个新的种子，从而进一步"随机化"rand()的输出结果。...要取得 0～1 之间的浮点数，可以使用 rand() / double(RAND_MAX)。

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生成随机数的方式你选对了吗？

rand rand函数声明如下： #include int rand(void); rand函数返回[0,RAND_MAX）范围的随机整数，在我的机器上，RAND_MAX为2147483647...但是还有一个问题，如果这种方式在多线程下使用，也是不可取的，因为rand不是可重入函数。它的每次调用都会修改一些隐藏的属性，因此在多线程中使用它并不合适。...rand_r 为了在多线程下使用，我们使用rand_r，使用方式和rand是一样的： #include int rand_r(unsigned int *seedp); 使用示例...unsigned int seed = time(NULL); int i = 0; while(i < 5)//生成5个随机数 { printf("%d ",rand_r...另外与rand类似，需要使用srandom函数设置种子。具体的例子就不再放出了。生成指定范围随机数前面的例子都是生成[1,RAND_MAX]之间的数，如果要生成指定区间的随机数呢？

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C语言实例_stdlib.h库函数功能及其用法详解

【5】字符串处理函数 rand_r(unsigned int* seedp)：可重入版本的 rand() 函数。...3.2 字符串转换与随机数函数这里是给这些字符串转换函数和随机数函数的例子和用法介绍：【1】atoi(const char* str)：将字符串转换为对应的整数并返回结果。...3.5 字符串处理函数【1】rand_r(unsigned int* seedp)：可重入版本的 rand() 函数，用于生成伪随机数。...(&seed); printf("%d ", randomNum); } printf("\n"); return 0; } 在这个例子中，使用 rand_r...通过向 rand_r 函数传递一个指向种子的指针，确保每次调用 rand_r 函数时都使用不同的种子，使其成为可重入函数。

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MySQL中数学函数学习--MySql语法

该参数应为一个字符串，而且在不是字符串的情况下会被作为字符串处理（若有可能）。...MOD() 对于带有小数部分的数值也起作用，它返回除法运算后的精确余数： mysql> SELECT MOD(34.5,3); -> 1.5 PI() 返回 ϖ (pi)的值。...ROUND(X) ROUND(X,D) 返回参数X, 其值接近于最近似的整数。在有两个参数的情况下，返回 X ，其值保留到小数点后D位，而第D位的保留方式为四舍五入。...，正数则上舍入到邻近的整数值，负数则下舍入临近的整数值。...(换言之, 其舍入的方向是数轴上远离零的方向）。对于一个分数部分小于.5 的值，正数则下舍入下一个整数值，负数则下舍入邻近的整数值，而正数则上舍入邻近的整数值。对于近似值数字，其结果根据C 库而定。

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基于Pytorch的从零开始的目标检测 | 附源码

这里唯一需要记住的是确保包围盒也以与图像相同的方式进行转换。..., r_pix=8): """ Returns a random crop""" r, c,*_ = x.shape c_pix = round(r_pix*c/r) rand_r...= random.uniform(0, 1) rand_c = random.uniform(0, 1) start_r = np.floor(2*rand_r*r_pix).astype..., r_pix=8): """ Returns a random crop""" r, c,*_ = x.shape c_pix = round(r_pix*c/r) rand_r...= random.uniform(0, 1) rand_c = random.uniform(0, 1) start_r = np.floor(2*rand_r*r_pix).astype

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Python 3.14 将比 C++ 更快🤭

采用一个在平面上生成数字的随机数生成器：, 。圆上的点与正方形上的点之间的比率（读取：所有点）是面积比的近似值，我们可以用它来近似 Pi。...(Python 3.11 is 36.9% faster) Python 3.11 的基准测试平均耗时 6.46 秒。与之前的版本 (3.10) 相比，这几乎快了 37%。...x = (double)rand() / RAND_MAX; y = (double)rand() / RAND_MAX; radius_squared = x*x + y*y;...我们以假设这个速度会保持下去（是的，超级安全的假设）。在这种势头固定的情况下，Python 何时会超越 C++ 呢。我们当然可以使用外推法来预测下几个 Python 版本的循环时间，见下图。...下面就是免责声明的时间： python 3.11的速度的有了很大的进步，虽然与编译语言相比还差了很多但是开发团队还在速度优化这个方向努力，所以希望Python的运行速度还有更大的进步。

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Python 3.14 将比 C++ 更快🤭

采用一个在平面上生成数字的随机数生成器：, 。圆上的点与正方形上的点之间的比率（读取：所有点）是面积比的近似值，我们可以用它来近似 Pi。...; i++) { x = (double)rand() / RAND_MAX; y = (double)rand() / RAND_MAX; radius_squared...我们以假设这个速度会保持下去（是的，超级安全的假设）。在这种势头固定的情况下，Python 何时会超越 C++ 呢。...我们当然可以使用外推法来预测下几个 Python 版本的循环时间，见下图看到了吧，经过我们的严密的分析和预测，如果保持这个速度，Python 3.14 将比 C++ 更快。...下面就是免责声明的时间： python 3.11的速度的有了很大的进步，虽然与编译语言相比还差了很多但是开发团队还在速度优化这个方向努力，所以希望Python的运行速度还有更大的进步。

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cc++产生随机数

而且当种子为1时，与不使用srand()函数时一样的，也就是说rand()函数默认情况下初始化种子值为1；在stdlib.h 中这两个函数的原型是： int rand(); void srand...因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。.../P> 就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。...令 X1=sqrt(-2*log(U1)) * cos(2*PI*U2); X2=sqrt(-2*log(U1)) * sin(2*PI*U2); 那么X1, X2服从N(0,1...log(a[j]))*cos(2*3.1415926*b[j]); 第二种：近似生成标准正态分布，独立同分布的多个随机变量和的分布趋近于正态分布,取k个均匀分布的(0,1)随机变量，，…… ，则它们的和近似服从正态分布

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详解各种随机算法

但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte...4、舍伍德算法 Sherwood 利用随机算法改造已有算法，使得算法的性能尽量与输入数据无关，即平滑算法的性能。它总能求得问题的一个解，且求得的解总是正确的。...方法：产生随机序列 d称为种子；m取值越大越好；m，b互质，常取b为质数；案例伪随机数在实际编程中，我们使用rand()函数来产生随机数，rand()函数返回0到一个最大值之间的一个随机数。...pi/4 = k/n , pi=4*(k/n) printf("n=%-10d k=%-10d ",n,k); return(float)4*k/n; } intmain() { printf("pi...蒙特卡罗（Monte Carlo）算法拉斯维加斯算法是：不一定能给出解，给出则必正确蒙特卡罗算法是：一定能给出解，但不一定正确蒙特卡罗算法在一般情况下能够保证对问题的所有实例都以高概率给出正确解。

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强化学习（八）价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

环境会在每一个时间步内告诉个体当前的水平与垂直坐标、当前的速度在水平和垂直方向上的分量以及目标的水平和垂直坐标共6项数据，奖励值为个体与目标两者中心距离的负数，也就是距离越大奖励值越低且最高奖励值为0。...必须要对问题的建模做修改了，而价值函数的近似表示就是一个可行的方法。 2. 价值函数的近似表示方法　　　　由于问题的状态集合规模大，一个可行的建模方法是价值函数的近似表示。...approx q_{\pi}(s,a)$$ 　　　　价值函数近似的方法很多，比如最简单的线性表示法，用$\phi(s)$表示状态s的特征向量，则此时我们的状态价值函数可以近似表示为：$$\hat{v}(...DQN的输入是我们的状态s对应的状态向量$\phi(s)$，输出是所有动作在该状态下的动作价值函数Q。Q网络可以是DNN，CNN或者RNN，没有具体的网络结构要求。　　　　...我们回忆一下Q-Learning，它是有一张Q表来保存所有的Q值的当前结果的，但是DQN是没有的，那么在做动作价值函数更新的时候，就需要其他的方法，这个方法就是经验回放。

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《Experiment with MATLAB》读书笔记（八）

读书笔记（八）这是第八部分指数函数复制代码即可运行 %% 指数函数与近似导数 a = 2; t = 0:.01:2; h = .00001; y = 2....%% 计算e format long format compact h = 1; while h > 2*eps %软件定义的很小的一个数 h = h/...2; e = (1 + h)^(1/h); disp([h e]) %在命令行输出 end %% 计算e^t的另一种方法 t = rand %随机数....10 h = 1/12 n = 36 p = (1+r*h)^n/((1+r*h)^n-1)*r*h*y0 %% 复数作指数 theta = (1:2:17)'*pi...%% 欧拉公式 exp(i*pi) + 1 ?

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Linux笔记（7）| 获取系统信息

1、rand函数和srand函数 int rand(void); int rand_r(unsigned int *seedp); void srand(unsigned int seed); 连续多次调用...rand函数可以返回一个伪随机数序列,srand函数用来设置rand获取的伪随机序列的种子 (1)单纯使用rand重复调用n次，就会得到一个0-RAND_MAX之间的伪随机数，如果需要调整范围，可以得到随机数序列后再进行计算...(2)单纯使用rand来得到伪随机数序列有缺陷，每次执行程序得到的伪随机序列是同一个序列，没法得到其他序列 (3)原因是因为rand内部的算法其实是通过一个种子（seed，其实就是一个原始参数，int类型...），rand内部默认是使用1作为seed的，种子一定的算法也是一定的，那么每次得到的伪随机序列肯定是同一个。...总结和说明：(1)在每次执行程序时，先用srand设置一个不同的种子，然后再多次调用rand获取一个伪随机序列，这样就可以每次都得到一个不同的伪随机序列。

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如关于 sinx 与 cosx 是用如下两个多项式来近似表达的

在数学上对一些复杂的函数，为了便于研究，往往用一些简单的函数来近似表达。常用多项式来近似表示函数，只需对自变量进行有限次数的加、减、乘、除运算便能求出函数值来。...例如关于 sinx 与 cosx 是用如下两个多项式来近似表达的 ? 在实际计算时对误差控制的方法是只要余项的绝对值小于一个预定值ε即可，ε可设为 10-5或 10-6等。...根据题目的描述可以看出，sinx 是用一个多项式来近似表示的，而多项式中的各项均有规律，其通项可以用如下公式来表示。 ?...(4) 通项的项数加 1，即 i=i+1；在以上的四个步骤中，最关键的是求通项的值，通项是一个分式，其分子是指数与通项位置数有关的幂函数 xn，分母是与通项位置数有关的阶乘数 n！...说明：本程序在主函数中调用自定义的正弦函数 my_sin()的同时调用了 C 语言系统的标准正弦函数，其目的为了与自定义正弦函数做正确性的对比。 ?

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利用matlab实现非线性拟合（补）

之前在群里看有人问过三维拟合的问题。回去思考了一下，感觉和之前的非线性拟合还是有很多共同之处的。...所以，这次将之前PSO方法的非线性拟合代码改动了一下，将其更改为适用性更广的高维拟合。没看过前面两篇文章的强烈建议回看一下。之前的一些应用背景和方法就不再重复说了。...离散点已知的条件下，三维直线的两平面表达式不唯一。最终拟合效果如下： ?...离散点距离假想方程的距离，需要用该点距方程上每个点的距离中的最小值，来近似判断。依然是展示两个例子。第一个是计算三维李萨如图形。...(AB,varargin) %生成区间[A,B]之间的随机分布 %除了AB之外，其余输入与rand相同 [A,B]=Value(AB); X=rand(varargin{1:end}); X=A+X*(

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优化算法之模拟退火算法的matlab实现【数学建模】

可如果用贪婪算法来求解，得到的往往解往往只是局部最优，难以达到全局最优。在这种基础上就有人提出，能不能通过降低解的精度来达到减少计算量，找到一个近似最优解。这就是现代优化算法的由来。...2、模拟退火算法 2.1 模拟退火算法的基本原理模拟退火算法出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。...2.2 模拟退火过程在高温条件下，粒子的能量较高，可以自由运动和重新排列。在低温条件下，粒子能量较低。如果从高温开始，非常缓慢地降温（这个过程被称为退火），粒子就可以在每个温度下达到热平衡。...就表示城市 i 到城市 j 的距离 3.2.2 新解的产生任选序号 u,v （u < v ）交换u 与v 之间的顺序，此时的新路径为 ? 产生新解的路径差为： ?...3.2.3 目标函数即求路径的最小值：min f(1……n+2) 在后面的代码中我们计算了23个城市的路线图 ? 注：每次运行的结果都不相同，可多运行几次，找到近似最优解。

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