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随机洗牌似乎产生了相同的结果，但仅在前两个实例中。我该如何避免这种情况？

随机洗牌产生相同结果的情况可能是由于伪随机数生成器的种子相同导致的。为了避免这种情况，可以采取以下几种方法：

使用不同的随机数种子：在进行随机洗牌之前，可以使用不同的随机数种子来初始化伪随机数生成器。可以使用系统时间、进程ID、随机数发生器等作为种子，以增加随机性。
增加随机性源：可以引入更多的随机性源来增加随机性。例如，可以结合用户的鼠标移动、键盘输入等随机事件作为种子，或者使用硬件随机数生成器来获取真随机数。
使用更强的随机算法：选择更强的随机算法来生成随机数，以减少重复的可能性。常见的随机算法包括Mersenne Twister、Xorshift等。
检查随机数生成器的周期：某些伪随机数生成器具有较短的周期，可能会导致重复结果的出现。可以选择具有较长周期的随机数生成器来避免这种情况。
验证随机性：在进行随机洗牌之后，可以对结果进行验证，确保没有重复的元素或者相同的顺序。可以编写测试用例来验证随机性，并进行多次洗牌以增加验证的准确性。

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“连连看”小析

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从 setState 聊到 React 性能优化

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（二）

4.2 新闻线分类：一个多类别分类示例在前一节中，您看到了如何使用密集连接的神经网络将向量输入分类为两个互斥类别。但是当您有两个以上的类别时会发生什么？...一个随机分类器的分类准确率约为 19%，所以从这个角度看，我们模型的结果似乎相当不错。...这似乎是一个荒谬的错误，但这种情况出奇地常见。因此，你通常应该在将数据拆分为训练集和测试集之前随机洗牌你的数据。...4.2 新闻线分类：一个多类别分类示例在前一节中，您看到了如何使用密集连接的神经网络将向量输入分类为两个互斥类别。但是当您有两个以上的类别时会发生什么？...这似乎是一个荒谬的错误，但这种情况出奇地常见。因此，你通常应该在将数据拆分为训练集和测试集之前随机洗牌你的数据。

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多线程死锁的产生以及如何避免死锁

} } 三、如何避免死锁在有些情况下死锁是可以避免的。...三种用于避免死锁的技术：加锁顺序（线程按照一定的顺序加锁）加锁时限（线程尝试获取锁的时候加上一定的时限，超过时限则放弃对该锁的请求，并释放自己占有的锁）死锁检测加锁顺序当多个线程需要相同的一些锁...这段随机的等待时间让其它线程有机会尝试获取相同的这些锁，并且让该应用在没有获得锁的时候可以继续运行(译者注：加锁超时后可以先继续运行干点其它事情，再回头来重复之前加锁的逻辑)。...如果只有两个线程，并且重试的超时时间设定为0到500毫秒之间，这种现象可能不会发生，但是如果是10个或20个线程情况就不同了。...如果线程B确实有这样的请求，那么就是发生了死锁（线程A拥有锁1，请求锁7；线程B拥有锁7，请求锁1）。当然，死锁一般要比两个线程互相持有对方的锁这种情况要复杂的多。

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一套系统是不是“理论高可用”，就看能否解决这3个棘手问题

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Deadline的思考

虽然我有时候也会有拖延症，但还是会尽量避免踩着Deadline交作业，因为那是非常危险的事。 01 Deadline的存在，虽然会让人感到压力巨大，但它是提高一个人生产力的关键所在。...很多人，尤其是拖延症患者，坚信Deadline 是第一生产力。尽管结果可能是以低分飘过，Bug和问题频出，但最后期限的存在确实帮助我们建立起了秩序感，让事情可以按照计划一步步顺利执行。...如果有Deadline前发生了其他事件，那你将没有冗余的时间，相信我，墨菲定律多数情况下，还是会生效的。 02 对于我个人而言，我是不太信任在Deadline前做突击的。...在研发过程中，我们需要避免这类Deadline思维。面对研发过程，作为测试人员，我们需有目的、有步骤地推进测试工作。...做好需求实例化，提供可靠的测试用例供研发做冒烟测试，尝试自动化先行，积极推进探索性测试，把事情坐在前面，避免Deadline思维。 03 其次，并不是所有的事都有Deadline。

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游戏常用算法-洗牌算法

种结果中的一种基于Unity的洗牌算法代码实现 GitHub链接抽牌洗牌原理这是完全合乎现实洗牌逻辑的算法。...就是抽出纸牌的最后一张随机插入到牌库中，这般抽54次就完成了对扑克牌的洗牌复杂度空间O（1），时间O（n^2) 优缺点如果牌库是以一个数组描述，这种插入式的洗牌不可避免地要大量移动元素。...Fisher_Yates算法原理取两个列表，一个是洗牌前的序列A{1,2….54)，一个用来放洗牌后的序列B，B初始为空 while A不为空随机从A取一张牌加入B末尾复杂度空间O（n），时间...每次从未处理的数据中随机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。...Inside_Out算法 C++ stl中random_shuffle使用的就是这种算法原理在[0, i]之间随机一个下标j，然后用位置j的元素替换掉位置i的数字通过54次生成的随机数取1/1,1

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