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生成随机且不重复的Uid: 方法与实现

用途 Uid(唯一标识符)是用来在系统中唯一标识一个对象或实体的字符串。在开发中,使用随机且不重复的Uid可以用来避免重复数据和安全问题。...方法 生成随机且不重复的Uid的方法有很多,下面列举几种常用的生成方法。 使用UUID(Universally Unique Identifier) 这是一种标准的生成唯一标识符的方法。...先检查生成的Uid是否已经存在于数据库中或其他存储介质中,如果存在则重新生成。...在生成Uid时,使用更加复杂的随机数算法,如crypto.getRandomValues(),这个方法是在浏览器的crypto API中,它会生成一个基于安全随机数生成器的随机值。...总的来说,要确保生成的Uid唯一,需要结合多种方法来实现,如使用更加复杂的随机数算法,检查生成的Uid是否已经存在于数据库中等。

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ASP.NET (Web) + C#算法 | 生成随机数字序列(随机数字+每个数字取随机不重复的位置和颜色)

关于今天的一个关于ASP的课后作业,是要求在ASP上实现随机生成数字序列: 具体要求: 随机位置:每个数字的位置相对随机; 随机颜色:每个数字的颜色随机且不重复; 随机数字:从0到9随机取出四个数;...for (int i = 0; i 的内容:最小值+(从 0 到 最大值减一 ),及intList为一个特殊规律的不重复的递增数组...; i++) { int index = rand.Next(0, n);//随机取一个0到n之间的数 intRet[i] = intList...//不断用最后面的值来覆盖选中到的值,再把最后面的值去掉(通过n--实现,抽象意义上“截短”提供数字的intList),由此实现不重复序列 详细解析见以上的代码截图。...new PointF(0, 300)); int[] rdlist = common.GetRandom(0,cr.Length,textString.Length);//产生一个随机的不重复的

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    问与答90:如何将随机函数生成的数字固定下来?

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect Q:我有一个工作表,其中含有随机函数生成的数字,然而每当我修改工作表单元格或者重新打开工作簿或者保存工作簿时,这些数字都会发生变化,我想要随机函数生成这些数字后不再变化...尝试将工作表计算选项改为手动,如下图1所示,但是每当修改工作表单元格后保存时生成的数字仍会变化。 ? 图1 A:只能使用VBA代码来解决。...示例工作表如下图2所示,在单元格区域B2:B4中由RAND函数生成的数字。 ?...图2 可以使用代码: Range("B2:B4").Copy Range("B2:B4").PasteSpecial xlPasteValues 如果还需要使用随机函数生成随机数,可以将工作簿另存并使用上述代码将随机数变成固定数字

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    Oracle数据库,详解Oracle生成随机数字、字符串的方法

    在日常生活中,随机数对于我们而言并不陌生,例如手机短信验证码就是一个随机的数字字符串;对于统计分析、机器学习等领域而言,通常也需要生成大量的随机数据用于测试、数据抽样、算法验证等。...那么今天我们就来谈谈如何在 Oracle 数据库中生成随机数据。 计算机生成的都是伪随机数,并不是真正的物理随机数。...生成随机数字 Oracle 提供了一个系统程序包 DBMS_RANDOM,可以用于生成随机数据,例如随机数字、随机字符串等。...生成 0 到 1 之间的随机数 DBMS_RANDOM.VALUE 函数可以用于生成一个大于等于 0 小于 1 的随机数字。例如: ?...DBMS_RANDOM.VALUE 函数返回的数据包含 38 位小数,每次返回不同的数据。 有时候,例如测试时,我们想要确保每次运行时生成相同的随机数。

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    (数据科学学习手札03)Python与R在随机数生成上的异同

    随机数的使用是很多算法的关键步骤,例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程,因此对于任意一种语言,掌握其各类型随机数生成的方法至关重要,Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转(twister...)来生成高质量的随机数,但在语法上存在着很多异同点。...random中内置的各种随机数生成方法,下面针对其中一些常见的举例说明: 1.random.random_sample()与random.random() 生成[0,1]之间的服从均匀分布的浮点随机数...0.5388888490671446 0.00587378555105833 0.6731524781805254 0.21002426217873815 2.random.random_integers() 生成指定范围内的可重复整数...而真正的随机算法里是默认以系统时间等我们认为充分随机的数字作为起点 > set.seed(42) > sample(1:10,5,replace=F) [1] 10 9 3 6 4 > set.seed

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    总结numpy中的ndarray,非常齐全

    np.random.rand(): 生成一个0到1(不包含1)之间的随机数,如果传入生成的数据个数,则生成一维数组,数组中的每个值都是0到1之间的随机数。...这三个函数在生成随机数组时,数据范围内的每个数概率相等,数据是均匀分布的。 np.random.randn(): 按标准正太分布(均值为0,标准差为1)生成一个随机数。...,注意乘法运算与列表的乘法运算不同,列表与数字相乘是拼接,而ndarray与数字相乘是数组中的每一个数据与数字相乘生成一个新数组。...矩阵相乘的条件是第一个矩阵的列与第二个矩阵的行相等,(M行 * N列) * (N行 * L列) = (M行 * L列)。 mat(): 将二维的数组转换成矩阵。...将两个数组转换成矩阵后,如果满足矩阵的相乘条件,即可将它们相乘。 matmul(x1, x2): 矩阵相乘,传入两个满足相乘条件的矩阵,也可以是二维数组或列表,会自动转换成矩阵。

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    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)

    最后,我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先,我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框,我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后,我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先,我们将创建U和M矩阵,但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数,所以如果我们现在乘以U和M,结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先,我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。

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    python机器学习:推荐系统实现(以矩阵分解来协同过滤)

    最后,我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先,我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框,我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后,我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先,我们将创建U和M矩阵,但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数,所以如果我们现在乘以U和M,结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先,我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。

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    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

    最后,我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先,我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框,我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后,我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先,我们将创建U和M矩阵,但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数,所以如果我们现在乘以U和M,结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先,我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。

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    python推荐系统实现(矩阵分解来协同过滤)|附代码数据

    最后,我们将predict_ratings保存到一个csv文件。 首先,我们将创建一个新的pandas数据框来保存数据。...对于这个数据框,我们会告诉pandas使用与ratings_df数据框中相同的行和列名称。然后,我们将使用pandas csv函数将数据保存到文件。...首先,我们将创建U和M矩阵,但将所有值设置为随机数。因为U和M都是随机数,所以如果我们现在乘以U和M,结果是随机的。下一步是检查我们的计算评级矩阵与真实评级矩阵与U和M的当前值有多不同。...但是我们将忽略评级矩阵中所有没有数据的点,只看在我们有实际用户评论的地方。我们将这种差异称为成本。成本就是错误率。接下来,我们将使用数字优化算法来搜索最小成本。数值优化算法将一次调整U和M中的数字。...首先,我们将使用pandas的读取CSV功能加载电影评级数据集。 我们还会使用read_csv将movies.csv加载到名为movies_df的数据框中。

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    文末福利|特征工程与数据预处理的四个高级技巧

    特征工程包括特征的创建,而预处理涉及清理数据。 我们经常花费大量时间将数据精炼成对于建模有用的东西。为了使这项工作更有效,我想分享四个技巧,可以帮助你进行特征工程和预处理。...它通过观察目标的特征空间和检测最近邻来生成新的样本。然后,在相邻样本的特征空间内,简单地选择相似的样本,每次随机地改变一列。...例如,不仅可以对列进行相乘,你也可以选择先将列A与列B相乘,然后再添加列C。 首先,让我介绍将用于示例的数据。我选择使用人力资源分析数据^人力资源分析数据,因为这些特征很容易解释: ?...这里我们选择将数值变量相加或相乘。 ? 正如你在上面的图中所看到的,我们仅使用几行代码就创建了另外668个特征。...这样样本就产生了一个孤立编号,这个孤立编号由随机决策树中孤立该样本所需的分割数来计算。这个孤立编号在所有生成的树上进行平均。 ?

    1.2K40

    预测随机机器学习算法实验的重复次数

    本教程假定您有一个工作的Python 2或3 SciPy环境安装NumPy,熊猫和Matplotlib。 1.生成数据 第一步是生成数据。...我们将假设我们将一个神经网络或其他随机算法放入一个训练数据集1000次,并在数据集上收集了最终的RMSE分数。我们将进一步假设数据是正态分布的,这是我们将在本教程中使用的分析类型的要求。...以下代码生成1000个随机结果的样本,并将其保存到名为results.csv的CSV文件中。 我们使用seed()函数来生成随机数生成程序,以确保每次运行这个代码时总是得到相同的结果。...我们可以通过将实验的重复次数与这些重复的平均分数进行比较来获得一个初步的想法。 我们预计随着实验重复次数的增加,平均得分将迅速稳定。它应该经历一个最初混乱但最后趋于稳定的过程。 以下是代码。...该图确实能够更好地显示样本平均值的偏差。 ? 进一步阅读 没有多少资源将所需的统计数据与使用随机算法的计算实验方法联系起来。

    1.9K40

    pandas 入门2 :读取txt文件以及描述性分析

    因此,如果两家医院报告了婴儿名称“Bob”,则该数据将具有名称Bob的两个值。我们将从创建随机的婴儿名称开始。 ?...要使用上述五个名称随机列出1,000个婴儿名字,我们将执行以下操作:生成0到4之间的随机数,为此,我们将使用函数seed,randint,len,range和zip。...seed(500) -- 建立随机种子 randint(low=0,high=len(names)) --产生一个位于0与names的长度之间的整数随机数 ? 生成0到1000之间的随机数 ?...我们可以将文件命名为births1880.txt。函数to_csv将用于导出。除非另有说明,否则文件将保存在运行环境下的相同位置。 ?...您可以将数字[0,1,2,3,4,...]视为Excel文件中的行号。在pandas中,这些是dataframe索引的一部分。您可以将索引视为sql表的主键,但允许索引具有重复项。

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    高级性能测试系列《27. sqlite数据库中的这份数据可以用于性能测试:设置属性、获取属性,与csv这份数据比较有什么优劣?》

    1.对比csv文件。 2.保存响应到文件,可以直接保存为csv文件吗? 3.一定要保存成csv文件怎么办? 三、现在的数据来源是项目的数据库中来的,有没有其它方式生成账号?...sqlite数据库中的这份数据可以用于性能测试。 二、设置属性,需要设置n多个属性,这n多个属性是否占用资源,与csv这份数据比较,有什么有优劣?...三、现在的数据来源是项目的数据库中来的,有没有其它方式生成账号? 如果没有数据库的权限,拿不到数据库里面的数据。...那么可以先调用注册接口, 同时把注册成功的账号和密码,写一份到本地的sqlite数据库中。同时本地的文件也将这份数据保存了。 图2:线程数是1,循环次数是1....random随机生成的数字会有重复的。 我注册一批账号,这批账号,在被测项目的数据库中存在,那么就可以用于后续的登录相关的测试。

    1.3K20

    教程 | 仅需六步,从零实现机器学习算法!

    在看过这些资料之后,我将感知器分成下列 5 个模块: 初始化权重 将输入和权重相乘之后再求和 比较上述结果和阈值,计算输出(1 或 0) 更新权重 重复 接下来我们详细叙述每一个模块的内容。 1....为与前文保持一致,将学习率 η 的值设为 0.1。为了便于阅读,我将对每次权重的更新进行硬编码。 权重更新完成。 5. 重复 现在我们完成了每一个步骤,接下来就可以把它们组合在一起了。...在继续之前,我先解释一下绘图的代码。我用 Pandas 导入 csv,它可以自动将数据放入 DataFrame 中。...将数据分割成训练集/测试集 现在我们已经确定数据可线性分割,那么是时候分割数据了。 在与测试集不同的数据集上训练模型是很好的做法,这有助于避免过拟合。...为了结果的可重复性,我设置了随机种子 (5)。完成后,我试着改变随机种子,并观察结果会产生怎样的变化。接下来,我将 70% 的数据分为训练集,将 30% 的数据作为测试集。

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    教程 | 仅需六步,从零实现机器学习算法!

    在看过这些资料之后,我将感知器分成下列 5 个模块: 初始化权重 将输入和权重相乘之后再求和 比较上述结果和阈值,计算输出(1 或 0) 更新权重 重复 接下来我们详细叙述每一个模块的内容。 1....为与前文保持一致,将学习率 η 的值设为 0.1。为了便于阅读,我将对每次权重的更新进行硬编码。 权重更新完成。 5. 重复 现在我们完成了每一个步骤,接下来就可以把它们组合在一起了。...在继续之前,我先解释一下绘图的代码。我用 Pandas 导入 csv,它可以自动将数据放入 DataFrame 中。...将数据分割成训练集/测试集 现在我们已经确定数据可线性分割,那么是时候分割数据了。 在与测试集不同的数据集上训练模型是很好的做法,这有助于避免过拟合。...为了结果的可重复性,我设置了随机种子 (5)。完成后,我试着改变随机种子,并观察结果会产生怎样的变化。接下来,我将 70% 的数据分为训练集,将 30% 的数据作为测试集。

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    R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化

    X0 = read.csv("sample1.csv") 读取名为"sample1.csv"的CSV文件,并将其存储在X0变量中。该文件包含了用于投资组合分析的数据。...ex = t(too) * qo ex 计算投资组合预期收益率ex,通过矩阵乘法将too转置后与权重qo相乘。...最后,根据随机选择的列索引,创建一个时间序列对象X,其中包含了X0数据集的选定列。...col = sample(2:ncol(X0), 5) 从X0数据集中随机选择5个列,将这些列的索引存储在变量col中。这些列将用于构建时间序列对象X。...ex = t(too) * qo; ex 将too转置后与权重qo相乘,得到投资组合预期收益率ex。 对ex的每一列求和,得到预期收益率的向量exr。

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    宽度学习详解(Broad Learning System)

    宽度学习(Broad Learning System) 1:Introduction 1.1:级联相关网络(本节来自周志华《机器学习》) 1.2:随机向量函数连接网络(RVFLNN) 2:宽度学习系统...再看宽度学习的基本结构: 这是随机向量函数连接网络(RVFLNN)的结构,也是宽度学习的基础。你可以看到他与级联相关网络的相似之处。...那么我们的输入X就是500×4的矩阵。我们设定需要的增强节点为300个,那么输入就是500×304,而我们想要的权重则是304×3的矩阵。如此,输入矩阵与输出矩阵相乘,得到的就是500×3的矩阵。...4.3:直接求训练集X的伪逆,进而求得W 在不含增量学习的bls中,通过对训练集的X乘上一系列随机的权重,得到的结果再乘上一系列随机的权重。最后组合在一块,求其伪逆,和y相乘得到权重W。...那么,如果我们不乘那么多随机权重呢。而是直接用原始数据集X求伪逆,再求W呢?

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