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python3随机种子的使用及理解

什么是随机种子？ 随机种子（Random Seed）是计算机专业术语，一种以随机数作为对象的以真随机数（种子）为初始条件的随机数。...一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。...但是，当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后，其中的 x 可以是任意数字，如10，这个时候，先调用它的情况下，使用 random() 生成的随机数将会是同一个。...参数 x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。 返回值 本函数没有返回值。...)) 以上实例运行后输出结果为： 使用默认种子生成随机数： 0.7908102856355441 使用默认种子生成随机数： 0.81038961519195 使用整数 10 种子生成随机数： 0.5714025946899135

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如何在Python和numpy中生成随机数

如果没有显式地为伪随机数生成器设定种子，那么它可以使用当前系统时间（以秒或毫秒为单位）作为种子。 种子的值无关紧要。你可以选择任何数。重要的是，相同播种过程将导致相同的随机数序列。...该函数是确定性的，意味着给定相同的种子，它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...seed()函数将播种伪随机数生成器，以整数值作为参数，如1或7.如果seed()函数之前没有使用随机性调用时，默认是使用当前系统时间中从时间起点（1970）开始的毫秒。...在机器学习中，你也许正在使用如scikit-learn和Keras之类的库。...seed()函数可以被用于播种的NumPy的伪随机数生成器，需要整数作为seed值。 下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。

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    C-Rand学习

    函数概念 rand()函数–C语言中用来产生随机数的函数。 rand()函数界限–随机产生一个0-0x7fff的数，即最大是32767。...int rand(void); 函数调用 rand()函数 rand()函数需要的头文件是： 调用rand()函数前都会查询是否调用了函数srand(send) 是否给send设定了一个值...()`函数是随机数生成器的初始化函数 函数方法：void srand(int send) 这个函数需要一个种子，如srand(1),用1来初始化种子。...如果这个使用srand()函数播下的种子一样的话，那么随机产生的数也是一样的，有时候为了使产生的随机数不同，会使用时间种子srand(time(NULL)),每次产生随机数的时间不同，所以产生的随机数也不相同...还有另外一种初始化种子的方式如下，用进程的pid作为种子值seed，在同一个程序中，这样的种子的值是相同的 srand((unsigned int)getpid()) 使用方法 ## 使用rand()和

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    Java Math 数学工具类

    参考链接： Java math Math类  包含用于执行基本数学运算的方法，如绝对值，对数，平方根和三角函数。它是一个final类，其中定义的都是一些常量和景甜方法。 ...Random类产生一个随机数  Random类中实现的随机算法是伪随机的，即有规律的随机。随机时，随机算法的起源数字称为种子数seed,在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。...相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字相同。 ...构造方法：  1、public Random()        默认种子数是不一样的  2、public Random(long seed)  自行设定seed  常用函数：  1、public void...nextBytes(byte[] bytes)  2、public int nextInt()  3、public int nextInt(int n)   产生[0,5)之间的随机正数  4、public

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    c语言random函数在vc,C++ 中随机函数random函数的使用方法

    随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。(但这样便于程序调试) 2、C++中另一函数srand()，可以指定不同的数(无符号整数变元)为种子。...但是如果种子相同，伪随机数列也相同。一个办法是让用户输入种子，但是仍然不理想。 3、 比较理想的是用变化的数，比如时间来作为随机数生成器的种子。 time的值每时每刻都不同。...所以种子不同，所以，产生的随机数也不同。...如大家所说，还可以包含time.h头文件，然后使用srand(time(0))来使用当前时间使随机数发生器随机化，这样就可以保证每两次运行时可以得到不同的随机数序列(只要两次运行的间隔超过1秒)。...三、按要求设置概率 比如要设置一个10%的概率问题，我们可以采取rand()函数来实现，在if条件句判断里，用rand()得到的值%一个设定的值，再与另一个值做“==”运算。

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    一个解决Lua 随机数生成问题的办法

    ，只是伪随机数，是以一个真值（也称为种子）为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。...它是根据递归公式实现： RandSeed = (A * RandSeed + B) % M 线性同余法最重要的是定义了三个整数，乘数 A、增量 B和模数 M，其中A, B, M是产生器设定的常数。...0x03 解决方案 问题的解决方案就是：让用户使用randomseed先设一个随机种子。比如在服务器启动的时候设置一个随机种子，让系统产生的随机序列不相同。.../urandom产生随机种子。...其原理是利用当前系统的熵池来计算出一定数量的随机比特，其中熵池是根据当前系统的“环境噪音”，它是由很多参数共同评估的，如内存的使用，文件使用量等等，环境噪音直接影响着所产生的随机种子的有效性。

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    操作系统页式地址重定位模拟算法实现（C语言版）

    4）将逻辑地址中的页内地址送入物理地址寄存器的块内地址字段，拼接，得到最后的物理地址：块号×块长度+W 三、实验内容 当进程在CPU上运行时，如指令中涉及逻辑地址时，操作系统自动根据页长得到页号和页内偏移...#define N 100 //设定的页表最大长度为100 #define True 1 #define False 0 int process; //进程大小 int Page_length...、变化， 所以用它当做种子来初始化发生器， 每次运行程序时，页号对应的块号都会发生变化。...采用"模除+加法"的方法,产生指定范围内的随机整数 在调用rand()函数之前,可以使用srand()函数设置随机数种子, 如果没有设置随机数种子，rand()函数在调用时,自动设计随机数种子...随机数种子相同,每次产生的随机数也会相同。

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    【Java】深入理解Java随机数

    种子是一个数字，可称“种子值”，它为生成新的随机数提供了基础。 只要种子值相同，获取的随机数的序列就是一致的，而且生成的结果都是可以预测的。...在不同线程上并发使用相同的Random实例可能会导致争用，从而导致性能不佳，问题源于使用种子来生成随机数。 首先，旧种子和新种子存储在两个辅助变量上。在这一点上，创造新种子的规则并不重要。...因此，传递给SecureRandom对象的任何种子材料都必须不可预测，并且所有SecureRandom输出序列必须具有加密强度，如RFC 4086：安全性的随机性要求中所述。...算法是可以有很多的，通常如何选择种子是非常关键的因素。 Random的种子是 System.currentTimeMillis()，所以它的随机数都是可预测的， 是弱伪随机数。...重新设定种子的方法从其熵源读取熵输入以重新设定其自身的种子。 setSeed方法要求调用者提供种子。 请注意，并非所有SecureRandom实施都支持种子。

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    随机数是如何生成的

    而这, 是因为其中存在着很大的不确定因素, 如抛硬币的力度、抛硬币的角度、接硬币的力度和角度、硬币的重量、当前风速等等....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?...在计算机中生成随机数, 肯定要告诉它具体的操作步骤, 而步骤一旦确定, 生成的结果序列就确定了, 这也是为什么在调用随机数生成函数的时候需要设定随机种子了, 因为函数是固定的, 如果输入也固定, 那结果就不会发生变化了...这个随机种子在实际中一般都使用当前时间戳. 所以, 现在问题就可以这样描述了: 设定函数 f(x), 结果为[a, b, c, d...]. 其结果序列在随机区间均匀分布. 那么如何生成这个函数呢?...其随机序列生成如下: 接收四位数输入 x s=x^2 若 s 不足8位, 左侧补0 取 s 的中间4位作为随机数y 将y 作为输入, 回到步骤1, 生成下一个随机数 是不是感觉很简单, 这样都能生成随机数

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    为什么不试试神奇的3407呢？

    四、结论问：关于随机种子选择的分数分布是什么？答：随机种子变化时的精度分布相对尖锐，这意味着结果相当集中于平均值。一旦模型收敛，这种分布就相对稳定，这意味着有些种子本质上比其他种子好。...五、实操Pytorch中的随机种子设置话虽如此，但是我们也不妨试试随机种子在实验中的魔力。训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。...为了随机初始化权重（weight）和偏置（bias）等参数，但是现在发论文越来越要求模型的可复现性，这时候不得不控制代码的随机性问题。我们需要在训练模型之前进行随机种子的设定。...如果种子设定为相同的，那么得到的初始权重就是一样的。...(number)：为所有GPU设置种子，生成随机数；如果随机种子相同，每次运行随机函数生成的结果应该都是一样的，那么我们使用3407作为我们的随机种子：import torchtorch.manual_seed

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    数据挖掘：K-Means 算法

    而灰色的点是我们的种子点，也就是我们用来找点群的点。有两个种子点，所以K=2。 然后，K-Means的算法如下： 随机在图中取K（这里K=2）个种子点。...，这个随机种子点太重要，不同的随机种子点会有得到完全不同的结果。...对于每个点，我们都计算其和最近的一个“种子点”的距离D(x)并保存在一个数组里，然后把这些距离加起来得到Sum(D(x))。 然后，再取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。...但是你想一下下面的几个问题： 1）如果不是二维的，是多维的，如5维的，那么，就只能用计算机来计算了。 2）二维坐标点的X, Y 坐标，其实是一种向量，是一种数学抽象。...由此，K算法中很多初始参数都设定完毕了。但这个不是数据挖掘。 模式识别算数据挖掘，但模式识别有两个步骤，一个是特征提取，一个是提取出来的信息进行比对。上述K算法只能算特征提取的工作。

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    XCTF-PWN

    可以看到在输入第一次之后,会进行10次的随机数生成，和你第二次输入的数字进行比较如果十次都相同则输出flag! ? 我们的下手点应该就在rand()函数上面。...rand()函数 调用rand()函数前都会查询是否调用了函数srand(send) 是否给send设定了一个值，如果有就会自动调用srand(send)来初始化一次起始值。...srand()函数 srand()函数是随机数生成器的初始化函数 函数方法：void srand(int send) 这个函数需要一个种子，如srand(1),用1来初始化种子。...如果这个使用srand()函数播下的种子一样的话，那么随机产生的数也是一样的，有时候为了使产生的随机数不同，会使用时间种子srand(time(NULL)),每次产生随机数的时间不同，所以产生的随机数也不相同...，也就是说种子相同产生的随机数也是相同的 可以利用gets()函数来修改seed的值，修改种子，产生十次随机数 第一次输入时，我们发送payload覆盖掉seed 第二次输入时修改种子，然后产生十次随机数

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    【技术分享】k-means、k-means++以及k-means||算法分析

    求所有的距离和Sum(D(x)) 取一个随机值，用权重的方式来取计算下一个“种子点”。...这个算法的实现是，先用Sum(D(x))乘以随机值Random得到值r，然后用currSum += D(x)，直到其currSum > r，此时的点就是下一个“种子点”。   为什么用这样的方式呢？...根据概率的相关知识，如果我们在L上随机选择一个点，那么这个点所在的子线很有可能是比较长的子线，而这个子线对应的数据点就可以作为种子点。...这个算法首先如k-means++算法一样，随机选择一个初始中心， 然后计算选定初始中心确定之后的初始花费ψψ(指与最近中心点的距离)。...在spark的源码中，迭代次数是人为设定的，默认是5。

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    百度NLP | 神经网络模型压缩技术

    重要的词压缩率低一些，如使用维度为 1、量化位数为 8 的乘积量化；次要一些的词使用压缩率高一些的参数，如维度为 2、量化位数为 8；最不重要的词使用压缩率最高的参数，如维度为 4、量化位数为 12。...图 4. a）单种子随机哈希压缩算法；b）多种子随机哈希压缩算法 图 4-a）是 Wenlin Chen 在 ICML 2015 发表的「Compressing neural networks with...the hashing trick」，它的主要思想是通过单种子的随机哈希函数将原始空间和压缩空间连接起来，并通过设定压缩空间大小来达到配置任意压缩率的目的。...相对于单种子随机哈希压缩算法，多种子随机哈希压缩算法具有更低的冲突率，并在多个任务中在效果无损情况下取得更高的压缩率。 ? 图 5....同源多种子随机哈希压缩算法 更进一步地，我们将多种子随机哈希压缩算法推广至其他神经网络层，如卷积层、全连通层。但是这样会带来一个问题，不同层的压缩率如何设置。

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    一键中文数据增强工具

    实体n create_num=3 ：返回最多3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 2.随机同义词替换 参数： base_file ：缺省时使用内置同义词表，...同义词bk ... idn 同义词n1 同义词n2\ create_num=3 ：返回最多3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 3.随机近义字替换 参数：...拼音n 字n1 字n2\ create_num=3 ：返回最多3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 4.随机字删除 参数： create_num=3 ：返回最多...3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子 5.NER命名实体 数据增强 输入标注好的NER数据目录，和需要增强的标注文件路径，和增强的数量，即可一键增强。...是文本文件路径，内容形如（(\t)隔开）： 0 零 〇 1 一 壹 ① ... 9 九 玖 ⑨ create_num=3 ：返回最多3个增强文本 change_rate=0.3 ：文本改变率 seed ：随机种子

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    如何生成全局唯一标识

    引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢?...我想了想, 有一个简单到爆的处理方法, 在后面再拼上0000-9999的随机数, 这样每秒有一万个不重复的, 重复的概率就降低了, 在生成后还需要查询是否已经存在, 若存在则重复生成....方案三 说起来, 要生成这样的随机ID, 总要有一个地方来记录已生成的进度, 如果完全随机生成的话, 就不可避免的需要回查是否存在. 记录生成进度的可以有很多: redis、MySQL等等....要想生成随机ID, 首先, 要有一个不是随机的而又是当前唯一持有的. 在这个前提下, 再各种添油加醋, 生成最终的ID. 就算你要调用随机函数, 也得设置一个随机种子不是?..., 2.用户特征 可以根据不同用户的特征, 如用户的地域、性别、生辰等等, 来生成每个人的唯一标识, 此举可以参考身份证号码的生成, 每个人都是不一样的 3.当前机器特征 找到执行代码时的特定特征, 如:

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