urandom是多么随机？_在QueryDSL上选择更新是可能的吗？多么?_什么是随机预言？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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德国机械：无敌让是多么寂寞....

德国日尔曼机械体现的淋漓尽致无敌是多么寂寞 ▼ 这收割机自动化程度 ▼ 超乎想象飘飘的草瞬间成捆 ▼ 美女与草成捆的草迅速装车自动化的哟 ▼ 迅速成田梗 ▼ 整齐划一拿你的千分尺量一量...▼ 环卫工人一样先进自动化程度不逊色 ▼ 自动感触躲避障碍物 ▼ 这是变形金钢还是伐木机一具几得 ▼ 效率之得超乎想象 ▼ 植树竟然是这样为以后的移载做好准备 ▼ “挖个坑埋点土小小树苗进小坑...第一步：连根拔起胜似鲁智深但是我们是连根带土 ▼ 第二步：原封不动放你入新家 ▼ 第三步：放稳坑平 ▼ 鲜花采摘一直不敢想象 ▼ 鲜嫩花朵会不会损坏也许不可想象 ▼ 摘菜收菜是不是自动化有点浪费呢...看看这后期初加工是不是效率很高 ▼ 一动一闪呼呼呼 ▼ 去皮还能这样玩我家萝卜全拿去明年多种点 ▼ 运输货物怎么办铁路运输看下如何铺的 ▼ 如何让铁轨更牢固牢固不牢固全靠这个公路高速无论你是出城还是返程...▼ 圆艺工在国外是技术活更重要的还是劳动力很高 ▼ 这插秧与我们的插秧高手相比如何呢？

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大数据分析是多么的重要！

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。...大数据三个特征第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。第二个特征是数据价值密度相对较低。...如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是大数据时代亟待解决的难题。第三个特征是处理速度快，时效性要求高。...1、变革价值的力量 2、变革经济的力量生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。

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一个好的驱动是多么的重要

我们知道时钟是整个系统的基础，所有的外设配置都与时钟有关系，我们以PWM模块为例来介绍。在PWM初始化中我们要来配置PWM的周期，用于PWM的定时器，占空比等。...那么PWM的定时器是与系统时钟有关系的,如下图所示： ?...根据上面的公式我们可以计算PRx的值，进行PWM配置在46k22的手册中有详细的模块介绍，我们知道用于PWM的定时器2/4/6是8位定时器，用于PWM的话有三种预分频1/4/16,所以PRx最大只能取...如果这时候客户需要的是1k频率的PWM，那么怎么办呢，从公式入手，则可以调整系统时钟，首先可以关掉PLL，使用板载10M晶振，则带入公式可以计算出 PRx为156 PWM周期 = 【(PRx)+1】*4...4)/16 = 156 < 255, 满足要求，也可以考虑使用内部晶振，如果你的系统时钟模块设计不好的话，这时候改起来就比较麻烦，所以最初我们就要考虑时钟模块的可配置性，可以参考许多官方的SDK，尽量是你的驱动模块化

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什么是随机和伪随机

其实真正的随机是不存在的，至少在代码层面不存在，因为随机数在代码层面都是用算法来计算，而算法只能通过优化来确保随机数在某个空间上均匀分布。...这里的原理是， Random会用算法把 100 转换成随机数区间 0 - 10 中某一个点，之后生成的随机数都会与上一次结果有关而且呈均匀分布。...虽然这样子可以生成接近理想的随机数，但是也有个严重的问题，如果我们用同样的种子去生成随机数的话，就可能导致结果是可以预测的。...10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); System.out.println(r4.nextInt(10)); } } 我这边的输出结果是...这里的原因就是种子，当选用同样的种子时，在同样的算法下，在相同区间中生成的随机数序列是一致的，也就是说如果年会的抽奖算法用了某一个固定的种子，那么结果早在年会前就确定了。

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被表扬是一件多么开心的事情啊！

今天我想说，很多管理者尤其是越有职权的领导者，为了向外展示自己的权威和地位，大多数都会表现的严肃，让人不敢靠近。...二、表扬是一门艺术！善言必然导致善行。表扬能给人以积极的心理暗示，会激发人择善而从，不断地提高自己，让平凡者变得优秀，让优秀者更优秀。...二、表扬要如实在公开场合表扬部属，最好是有一说一，有二说二，防止假大空的现象。其次，容易助长不务实、图虚名的不良风气。因此，表扬务必恰当求实，切忌随意拔高。...这样，对方才感到你的表扬是诚实的，不是在吹捧，从而才有积极的效果。

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一篇文章来告诉你可视化是多么重要

总第199篇/张俊红今天这一篇文章希望通过一个例子来告诉大家可视化或者说绘图是多么重要。在1973年，统计学家F.J. Anscombe造了四组非常神奇的数字，这四组数字具体有多神奇呢？...x_I 和 y_I是一组数据、 x_II 和 y_II是一组数据, x_III 和 y_III是一组数据, x_IV 和 y_IV是一组数据，我们可以看到这四组数据是完全不一样的。...我们可以看到x_I、x_II、x_III、x_IV这四个指标的均值和标准差是完全一样的，y_I、y_II、y_III、y_IV这四个指标的均值和标准差也是完全一样的(忽略小数点差异)，几列完全不同的值，...也是我们本篇文章要告诉大家的核心，可视化是多么重要，如果不做散点图，我们怎么也不会想到这四组之间的实际分布相差会这么大。

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随机森林是森林吗？

随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。...随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。...具体而言，随机森林可以通过引入随机性来降低过拟合的风险，并增加模型的多样性。对于分类问题，随机森林采用投票机制来选择最终的类别标签；对于回归问题，随机森林采用平均值作为最终的输出。...鲁棒性强：随机森林对于噪声和异常值具有较好的容错能力，因为它的预测结果是基于多个决策树的综合结果。...总的来说，随机森林是一个强大的机器学习方法，它通过构建多个决策树，并根据一定规则进行集成，以提高模型的准确性和稳定性。喜欢点赞收藏，以备不时之需。

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【spark】什么是随机森林

1.什么是随机森林随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。...解读下上面的话： 1.随机森林属于集成算法，属于集成算法中的bagging，另一种就是boosting了，集成意味着着该算法是多个算法组合而成 2.随机森林是由决策树集成的...所以它叫森林，所以你想弄明白什么是随机森林，就必须先整明白什么是决策树。...随机森林的出现是为了解决决策树泛化能力比较弱的特点，因为决策树就有一棵树，它的决策流只有一条，泛化能力弱。而随机森林就比较好解决了这个问题。森林我们知道是什么了，那么随机是什么？...随机主要是2个方面，一个是随机选取特征，一个是随机样本。比如我们有N条数据，每条数据M个特征，随机森林会随机X条选取样本数据和Y个特征，然后组成多个决策树。

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男人的三十岁是个多么大的分水岭？

我是一名老程序员，也早过了30岁。因此，无论是我本人的经历，还是曾经见过的，还是眼前的30岁的程序员都不少。所以，今天我就以“过来人”的身份谈一下，程序员该如何度过30岁的关键岁月。...今天回头看，对一名程序员来说，职业生涯有3个关键点：一个是刚毕业入行时，一个是30岁的时候，另一个是35岁的时候。每个点都有自己的关键所在。...师哥是个挺热心的人，前前后后给我分享了不少东西，都是肺腑之言。很多观点，就拿现在的标准看，也不过时，也对我此后10年的职业生涯帮助巨大。...因此无论是Spring配置，还是代码，都非常粗糙和丑陋。真出了问题也是惊慌不堪，只能东改一下代码、西修一下配置。到最后，代码可能是正常运行了，但细细审视，其中却充满了冗余和腐烂。...这尽管是一个糟糕的现实，但也给那些“有心人”带来了提升的契机：何不去阅读Spring源码，彻底理解它，掌握它，“无真相不自由”。虽然这个过程很痛苦，但痛苦之后却是超越，是脱颖而出。

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在游戏中，爆出神装是真随机还是假随机？

本文公众号来源：漫话编程作者：漫话编程你觉得你在游戏的抽奖是真随机还是假随机？周末，陪女朋友去电影院看了《复仇者联盟4：终局之战》，作为一个漫威粉三个小时看的是意犹未尽。...并且，灭霸还说，这个抹除过程是：随机性的、不夹私情、绝对公平、无论贵贱。 ? 那么，到底什么是随机？他所谓的随机真的如他所说是不夹私情、绝对公平以及无论贵贱的吗？...随机性随机性这个词是用来表达目的、动机、规则或一些非科学用法的可预测性的缺失。一个随机的过程是一个不定因子不断产生的重复过程。...真随机数生成器真正的随机数是使用物理现象产生而不是计算机程序产生的。生成随机数的设备我们称之为真随机数生成器。...量子力学在产生随机性方面表现更好，量子随机是真正的随机，因为对处于‘叠加’状态的量子粒子进行测量，得到的结果基本上是不可预测的。”

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随机数是如何生成的

引出在现实中, 会有抛硬币猜正反的操作, 硬币要么是正, 要么是反, 在揭晓之前, 我们谁也不知道它现在的状态....但是在计算机中, 要想生成一个随机数, 就需要通过一个算法来实现, 那么生成随机数的算法是如何实现的呢? 简单想一下这个事情, 通过确定的输入, 确定的步骤, 输出不确定的值?...当然不是, 所以一直都在说函数生成的是伪随机数而不是真正的随机数. 伪随机数是什么呢?...我理解的就是, 虽然生成的数不是随机的, 但是在进行概率统计时是均匀分布的, 虽然数字不是真正随机的, 但是可以满足日常使用就够了..... ---- 等等吧, 有很多生成随机数的方法, 不过具体怎么生成并实现我并不关心, 我只是想了解一下它大概是如何工作的, 能够如何生成随机数.

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【学术】你真的知道什么是随机森林吗？本文是关于随机森林的直观解读

对于那些认为随机森林是一种黑箱算法的人来说，这篇文章可以提供不同的观点。我将介绍4种解释方法，这些方法可以帮助我们从随机森林模型中得到一些直观的解释。我还将简要讨论所有这些解释方法背后的伪码。...把思想分解成简单的步骤: 1）.训练随机森林模型(假设具有正确的超参数) 2）.找到模型的预测得分(称为基准分数) 3）.发现更多的预测分数p，p是特征的数量，每次随机打乱第i的列特征 4）.比较所有的...(这4张图片是4个不同的组合) 如果我们有高偏差和低方差(第三个)，我们就会不断地远离中心。相反，如果我们有高方差和低偏差(第二个)，结果就是随机的。...制作PDP图的步骤如下: 1.训练随机森林模型(比方说F1…F4是我们的特征和Y是目标变量。...与线性模型相比，随机森林的缺点是于对结果的解释。但我们可以通过讨论来解决错误的反对意见。

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用python爬取 20w 表情包之后，感叹我族人是多么强大！

是这样的有一次想要斗图配图就在网上搜索表情包然后发现了一个表情巨多的网站不小心动起了邪念产生了兴趣那就把它们存下来吧用 requests 请求了一下发现这个网站没有做反爬发现这里有...4k+ 的页面简单的切换一下页面可以发现第一页的链接是这样的 https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/1.html 所以以此类推构建一下所有url

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女朋友生气是随机事件？？？

我们试着从概率上解释下，女朋友生气是不是随机的（滑稽脸.jpg）。说到概率，有一个特别经典的问题：存在三个盒子，其中一个盒子中存放着大奖。现在你随机挑选了其中一个，中奖的概率是1/3。...随机随机是我们进行概率推导的基石之一。我们的统计学中经常说一枚硬币抛正面的概率是50%，就是基于每次抛硬币都是随机事件。插播一条笑话：一个身患重病的人决定去动手术。...拿上面的笑话举例，每次手术的成功率都应该是1%，这种相互独立的，不受其他事件的发生而影响，才是真随机。伪随机我们程序员都知道，程序给定条件，得到的是确定的结果。...而很多伪随机算法更多的是在照顾用户的感受。介绍几个程序里经常使用的伪随机方案。洗牌算法各大音乐播放器中的“随机播放”之中。...图2 PRD公式其中，C是一个小于1的常数（算法复杂，可以查表），N表示尝试次数，P为概率。公式表明的意义是：从事件发生起，每次不成功的尝试都会增加1个固定值。当触发暴击后，概率N重新计算。

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Java案例-判断随机整数是否是素数

判断随机整数是否是素数产生 100 个0-999 之间的随机整数，然后判断这100 个随机整数哪些是素数，哪些不是？...Math.random() * 1000); PrimeTest t = new PrimeTest(); if (t.isPrime(num)) { System.out.println(num + "是素数

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面试突击38：notify是随机唤醒吗？

开发的小伙伴，对 wait 方法和 notify 方法应该都比较熟悉，这两个方法在线程通讯中使用的频率非常高，但对于 notify 方法的唤醒顺序，有很多小伙伴的理解都是错误的，有很多人会认为 notify 是随机唤醒的...，但它真的是随机唤醒的吗？...是顺序唤醒的，否则则是随机唤醒的，notify 测试代码如下： import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class NotifyExample...也就是说 notify 的唤醒规则，最终取决于 JVM 厂商，不同的厂商的实现可能是不同的，比如阿里的 JVM 和 Oracle 的 JVM，关于 notify 的唤醒规则可能是不一样的。...总结 notify 唤醒线程的规则是随机唤醒还是顺序唤醒取决于 JVM 的具体实现，作为主流的 HotSpot 虚拟机中的 notify 的唤醒规则是顺序的，也就是 notify 会按照线程的休眠顺序，

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高级码农设计的程序能解耦，是多么重要的一件事情！

一、前言能解耦，是多么重要的一件事情！摔杯为号、看我眼色行事、见南面火起，这是在嘎哈么？这其实是在通过事物传播进行解耦引线和炸弹，仅仅是这样的一个解耦，它放到了多少村夫莽汉，劫了法场，篡了兵权！...如果A.isAssignableFrom(B)结果是true，证明B可以转换成为A,也就是A可以由B转换而来。四、实现 1....ApplicationEventMulticaster 接口是注册监听器和发布事件的广播器，提供添加、移除和发布事件方法。...// isAssignableFrom是用来判断子类和父类的关系的，或者接口的实现类和接口的关系的，默认所有的类的终极父类都是Object。...如果A.isAssignableFrom(B)结果是true，证明B可以转换成为A,也就是A可以由B转换而来。

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从拜登的3B计划能看到芯片和5G是多么重要

拜登公布的基础设施计划包括四个大项：一是投资交通基础设施和建立能够抵御天气灾害的"弹性基础设施”。二是改造和建造200多万套经济适用房和商业地产，更换全国所有铅管和服务电缆，投资通用宽带。...三是改善护理经济，帮助老年人和残疾人获得负担得起的医疗护理，并扩大护理人员队伍。投资气候研究与制造业。四是提高企业税，以支付8年的支出计划。...美国银行认为在该领域的最佳选择是应用材料(AMAT.US)。拜登是要立志振兴半导体制造能力，这几年中国台湾台积电、韩国三星有点太嚣张了，盖过了“爸爸”的能力，必须敲打敲打了。

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什么是条件随机场 CRF: Conditional Random Fields

Conditional Random Fields 条件随机场，是一种判别模型，可以用于预测序列数据，通过使用过去的上下文信息，使模型达到更好的预测效果。定义： ?...CRF 是一个无向图模型，它的节点可以分为两个不相交的集合观测集 X，输出集 Y，然后可以对 P（Y|X）进行建模。...它们的区别是： HMM 是有向图，CRF 是无向图； HMM 计算的是状态和观测的联合概率，而 CRF 计算的是状态基于观测的条件概率。 HMM 多用于那种状态“原生”，观测是状态“生成”出来的场景。...如，用 HMM 来生成一段语音，则状态对应的是音节（声韵母）或文字，而观测则是这个音节所对应的声学特征。 CRF 则多用于那种观测“原生”。状态“后天”产生，用来标记观测的情况。...这个时候，“苹果”是观测，而“水果”则是对应的状态。

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Linux 中的 devrandom 和 devurandom 是什么？

在Linux系统中，/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件，用于生成随机数。在本文中，我们将深入探讨这两个设备文件的区别，以及它们在Linux系统中的作用。...由于它只在系统上有足够的环境噪声时才能生成随机数，因此/dev/random生成的随机数是高质量的。.../dev/urandom 与/dev/random不同，/dev/urandom是一个伪随机数生成器设备文件，它通过使用内部熵池来生成随机数。它会持续生成随机数，无论系统上的环境噪声有多少。...因此，/dev/urandom生成的随机数速度比/dev/random快得多。由于/dev/urandom使用的是伪随机数生成算法，因此在某些情况下，可能会产生较低质量的随机数。...总结在Linux系统中，/dev/random 和 /dev/urandom 是用于生成随机数的特殊文件。

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