我在使用C++11的std::uniform_real_distribution编译AppleLLVM版本7.0.2(clang-700.1.81)时看到了一些奇怪的行为。调用operator()会呈现超出分布范围的结果。下面的最小示例程序重现了这个问题//Exampleprogram#include#include#includetemplateconstexpruint64_tpower_of_two(){return2*power_of_two();}templateconstexpruint64_tpower_of_two(){return1;}std::linear_cong
我正在了解这个库，它在很多方面改进了旧的rand和srand。但是对于rand，很明显只有一个随机数生成器在使用rand时被调用和更新，无论它在您的程序中的何处。使用新方法时，我不确定如何以良好的风格有效地模仿这种行为。例如，如果我想要掷骰子，并且模仿在主过程中编写的在线示例，我用这样的方法编写了一个对象:classfoo{public:floatgetDiceRoll(){std::random_devicerd;std::default_random_enginee1(rd());std::uniform_int_distributionuniform_dist(1,6);retu
我是C++初学者，我对C++0x随机数生成器有疑问。我想使用Mersennetwister引擎来生成随机int64_t数字，并且我使用我之前找到的一些信息编写了一个函数:#include#includeint64_tMyRandomClass::generateInt64_t(int64_tminValue,int64_tmaxValue){std::random_devicerd;std::default_random_enginee(rd());unsignedchararr[8];for(unsignedinti=0;i(arr[0])|static_cast(arr[1])(a
好的，所以我有一些RNG代码(当一切都说完了)归结为:#include#include#include#includedoublerandomValue(){//SeedaMersenneTwister(goodRNG)withthecurrentsystemtimestd::mt19937generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());std::uniform_real_distributiondist(std::numeric_limits::lowest(),std::numeric_l
为了检查我的C++代码，我希望能够让Boost::Random和Matlab产生相同的随机数。所以对于Boost，我使用代码:boost::mt19937var(static_cast(std::time(0)));boost::uniform_intdist(1,6);boost::variate_generator>die(var,dist);die.engine().seed(0);for(inti=0;i产生(程序的每次运行):4456464634对于matlab，我使用:RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','s
我正在尝试实现一个类，该类将用作随机库的某种包装器，以便我可以(我认为)在我的代码中的其他地方以更直观的方式使用它的对象和函数。在我的标题中有这样的内容:classRandomDevice{private:unsignedlongrand_seed;default_random_engineengine;public:RandomDevice(unsignedlongn);intrandInt(intmin,intmax);};然后在.cpp文件中我实现了这两个函数(constructor和randInt)，如下所示:RandomDevice::RandomDevice(unsigne
我正在尝试使用std::random_shuffle，并获得汇编错误。我的编译器是V140（VisualStudio2015），并且我在X64，发行模式下工作。我的代码：#include#includevoidfoo(){std::vectorv;std::random_shuffle(v.begin(),v.end());}我遇到的错误：errorC2039:'random_shuffle':isnotamemberof'std'errorC3861:'random_shuffle':identifiernotfound知道问题所在吗？谢谢！看答案该代码使用工具链V140的默认设置进行编译。
在不同的容器上从STL调用std::generate算法两次产生相同的结果。假设我想用-1之间的随机数填充两个float组。和1.:std::arrayx;std::arrayy;std::random_devicerd;std::mt19937_64gen(rd());std::uniform_real_distributiondis(-1.f,1.f);autorand=std::bind(dis,gen);std::generate(x.begin(),x.end(),rand);std::generate(y.begin(),y.end(),rand);您可以在这里进行测试:h
我想做这样的事情:boost::random_devicerd;boost::random::mt19937_64gen(rd());boost::random::uniform_int_distributiondis;uint64_tvalue=dis(gen);但我读到梅森扭曲器在密码学上并不安全。但是，我还读到一个random_device可能是，如果它从/dev/urandom中提取数据，这可能在linux平台(我的主要平台)上。因此，如果random_device是非确定性随机的并且它用于播种梅森扭曲器(如上所示)，这是否也使梅森扭曲器在密码学上是安全的(即使它本身不是)？我
我正在使用神经网络，我想随机创建权重。因此，如果我创建30个神经网络，它们中的每一个最终都具有相同的权重(应该是随机的)，所以当我给它们所有相同的输入时，输出是相同的，而在不应该的时候。有帮助吗？这里是主要功能intmain(){std::vectorv;std::random_devicerd;std::default_random_enginegenerator(rd());std::uniform_real_distributiondistribution(-1.0,1.0);for(inti=0;iinitialize_weights在这里:voidImproved_NN::i
