本文向大家介绍PHP的伪随机数与真随机数详解,包括了PHP的伪随机数与真随机数详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 首先需要声明的是,计算机不会产生绝对随机的随机数,计算机只能产生“伪随机数”。其实绝对随机的随机数只是一种理想的随机数,即使计算机怎样发展,它也不会产生一串绝对随机的随机数。计算机只能生成相对的随机数,即伪随机数。 伪随机数并不是假随机数,这里的“伪”是有规律的意思,就是计算
问题内容: 我一直在阅读《 游戏编码完成》(第4版) ,但在理解第3章“有用的东西的袋子”一节中的“一组伪随机遍历”路径时遇到一些问题。 您是否想过CD播放器上的“随机”按钮如何工作?它会随机播放CD上的每首歌曲,而不会播放同一首歌曲两次。这是一个非常有用的解决方案,可确保游戏中的玩家在有机会再次看到相同功能之前,先看到最广泛的功能,例如对象,效果或角色。 在描述之后,将继续讨论我尝试用Java实
给定一个随机数生成器random(7),它可以以相等的概率生成数字1,2,3,4,5,6,7(即每个数字出现的概率为1/7)。现在我们要设计一个随机数(5),它能以相等的概率(1/5)生成1,2,3,4,5。 有一种方法:每次我们随机运行(7),只有当它生成1-5时才返回。如果是6或7,再运行一次,直到它是1-5。 我有点困惑。第一个问题是: 如何用数学方法证明每个数字发生的概率是1/5?例如,假
问题内容: 当我发现一些奇怪的东西时,我正在玩一些代码: 对我来说奇怪的是变量i地址的变化。 我的猜测是内核提供了不同的堆栈起始地址来尝试阻止某种破解。真正的原因是什么? 问题答案: 正是由于这个原因,在多个操作系统上使用了地址空间布局随机化。堆栈指针地址的变化很可能是由这种情况引起的- 在最新版本的Linux和/或* BSD上很可能是这种情况。IIRC Windows的最新版本也可以做到这一点。
生成随机数 # random_random.py import random for i in range(5): print('%04.3f' % random.random(), end=' ') print() # random_uniform.py import random for i in range(5): print('{:04.3f}'.format(ran
我想看看哪个随机数生成器包在我的神经网络中更快。 我目前正在更改github的一个代码,其中两个都是numpy。随机和随机包用于生成随机整数、随机选择、随机样本等。 我之所以更改此代码,是因为出于研究目的,我希望设置一个全局种子,以便能够比较超参数不同设置的精度性能。问题是,现在我必须为随机包和numpy包设置两个全局种子。理想情况下,我只想设置一个种子,因为来自两个随机数生成器序列的图形可能会更