我使用下面的代码来测试C++图书馆。为什么每次运行已编译的可执行文件都得到完全相同的序列？是rd()编译时确定性？如何为每次运行获得不同的输出？Windows764位上的GCC4.8.1。使用http://nuwen.net/mingw.html中的MinGW分发.编辑:我用VisualStudio测试了相同的代码。没有问题。输出是不确定的。这可能是我使用的mingwgcc4.8.1中的一个错误。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){random_devicerd;mt19937mt(rd());uniform_int_distribu
我可以在使用arc4random()时设置一个数字范围吗？仅例如50-100。 最佳答案 正如下面其他帖子中所指出的，最好使用arc4random_uniform。(最初编写此答案时，arc4random_uniform不可用)。除了避免arc4random()%x的模偏差之外，它还避免了arc4random在短时间内递归使用时的播种问题。arc4random_uniform(4)将生成0、1、2或3。因此您可以使用:arc4random_uniform(51)只需将50添加到结果中即可获得50和100(含)之间的范围。
这个问题在这里已经有了答案:Arc4randommodulobiased(1个回答)关闭7年前。我已经看过关于Objective-C中random和arc4random之间差异的旧帖子，并且我已经在网上看到了这个问题的答案，但我真的没有理解，所以我希望这里的人能以更容易理解的方式解释它。使用arc4random和arc4random_uniform生成随机数有什么区别？ 最佳答案 arc4random返回一个介于0和(2^32)-1之间的整数，而arc4random_uniform返回一个介于0和您传递的上限之间的整数。来自man3
阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（RandomForestAlgorithm）。二、模型介绍 有一个成语叫集思广益，指的是集中群众的智慧，广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类似的思想，被称为集成学习（Ensemblelearnin
阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（RandomForestAlgorithm）。二、模型介绍 有一个成语叫集思广益，指的是集中群众的智慧，广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类似的思想，被称为集成学习（Ensemblelearnin
我想检查我的std::random_device实现是否具有非零熵(即非确定性)，使用std::random_device::entropy()函数。然而，根据至cppreference.com"Thisfunctionisnotfullyimplementedinsomestandardlibraries.Forexample,gccandclangalwaysreturnzeroeventhoughthedeviceisnon-deterministic.Incomparison,VisualC++alwaysreturns32,andboost.randomreturns10."
我想检查我的std::random_device实现是否具有非零熵(即非确定性)，使用std::random_device::entropy()函数。然而，根据至cppreference.com"Thisfunctionisnotfullyimplementedinsomestandardlibraries.Forexample,gccandclangalwaysreturnzeroeventhoughthedeviceisnon-deterministic.Incomparison,VisualC++alwaysreturns32,andboost.randomreturns10."
Random#rand和Kernel#rand真的有区别吗？据我所知，他们使用了不同的“C”函数。 最佳答案 它们在使用Range调用时表现相同，但在其他几种情况下则不同。当使用负整数-n(如-3)调用时，Random#rand引发ArgumentError，而Kernel#rand的行为就好像你用n调用它(通过(-n).to_int.abs)。当使用0调用时，Random#rand引发ArgumentError，而Kernel#rand就像您调用它时没有任何参数一样。当使用Floatn调用时，Random#rand返回一个介于0之
我正在使用securerandom，问题是它包含数字“0”，如0..56，和0..46而不是1..56，以及1..46(彩票不包含数字0)。0可以在下面的第二个百万数字输出中看到。我以为我找到了一种方法来排除下面的0(char1,char2)，但我失败了。当我使用包含范围的rand(1..56)时，它工作得很好(但一些帖子建议远离rand())。但是，当我尝试在securerandom上使用包含char1和char2的包含范围时，它不起作用。Error:[nil@nillottery]$./mega_millions.rb/dev/null/.rvm/rubies/ruby-2.0.0
Array#sample的文档说它可以接受rng:Ifrngisgiven,itwillbeusedastherandomnumbergenerator.范围如何用作随机数生成器，或者为什么这样有用？此外，散列形式表明还有其他选项，但我找不到关于它们的任何信息。尝试[1,2,3,4,5].sample(3)的行为就像[1,2,3,4,5].sample(3,random:1..2)。 最佳答案 参数应该是随机数生成器(RNG)。如果未提供，则默认为“stock”Ruby实现。它可以用任意RNG替换，比如完全不是随机的:classNo
