前言 学习学习怎么生成相同的随机数 一、mt_srand是什么? 是一种伪随机数生成算法,它可以生成高质量的随机数序列。...通过mt_srand(123);种子可以生成相同的随机数 二、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): <?...php mt_srand(123); $randomNumber1 = mt_rand(); mt_srand(123); // 设置相同的种子 $randomNumber2 = mt_rand();
在看模拟器的时候,出现了关于Simulator和Emulator两种词汇;都可以翻译为模拟器;但在调研游戏模拟器的时候,多为Emulator; 两者词汇的含义和应用场景有什么异同呢?...相同: Simulator和Emulator两者都可以在灵活的软件定义的环境中执行软件测试。而且这种方式比在真机中测试更快速更简单。真机测试往往在软件发布以用于生产力之前。...不同: Simulator用于创建包含了应用程序真实生产环境中的变量和配置的模拟环境。...通常你需要使用汇编语言来编写emulator来实现这个目的。 从某种程度来说,你可以认为Emulator是Simualtor和真机之间的一层。...Simulator Emulator 一定程度上模拟其它系统 精确模仿其它系统 不一定遵循所有的被模拟系统的规则 严格遵循被模拟系统的参数和规则 应用程序和事件的模型 就是其它系统的拷贝 参考链接:
Python随机数中种子的使用 1、random.seed()可以给随机数设置种子,使用相同的种子会生成相同的随机值。 2、使用两个种子,一个0,一个1。...相同体现在随机数与种子的距离,与相同种子距离相同的随机数相同。...random.random()) # Random number 1 : 0.8444218515250481 # Random number 11 : 0.13436424411240122 # 生成同一个随机数...0.7579544029403025 # Random number 22 : 0.13436424411240122 # Random number 33 : 0.8474337369372327 # 生成同一个随机数...0.13436424411240122 # Random number 55 : 0.8474337369372327 # Random number 66 : 0.763774618976614 以上就是Python随机数中种子的使用
python随机数种子在多维数组的使用 说明 1、运行test_mult_shape函数,设定相同的随机数组,两次运行两个一行的多维正态分布的结果。...与一次运行两行的多维正态分布的结果的第一行完全相同。 2、对相同类型的随机数分布,形状特征不会影响分布的生成秩序。...程序中,np.random.randn(1, 2),这一行不像是第二次运行多维正态分布的随机数组,它"几乎"是后缀于它的前一行一次性生成的。...6.39495190686897 0.23026272839629136 17 7.8388969285727015 0.2511510083752201 49 5.777313434770537 以上就是python随机数种子在多维数组的使用
p=10809 简介 本文档用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过程和输出。 ...尽管HLM软件的网站声明可以用于交叉设计,但这尚未得到确认。下面的SAS,Stata,R,SPSS和Mplus中使用的过程是其多层次或混合模型过程的一部分,并且可以扩展为非嵌套数据。...但是,重要的是要意识到,方法的选择会影响随机因素的估计,标准误差和p值,并且可能会影响宣布随机因素是否重要的决策。SAS,HLM,R和SPSS默认使用REML,而Stata和Mplus使用ML。...这些结果与其他程序和本文得出的结果相同。请注意,像SAS和Mplus一样,SPSS报告方差分量的标准误差,而HLM和R报告标准差。...总体而言,我们发现SAS,Stata(带有reml选项),HLM,R和SPSS产生的实际估计值之间没有太大差异。Mplus使用另一种估算方法ML,这导致其估算值与其他估算值有所不同。
随着科技的发展,我们生活中生产的数据日益增加,数据可视化变得至关重要!通过大数据的可视化,使我们更能读懂其中的奥秘! 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言,尤其适合于统计可视化。...它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂,目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn,我们来分开介绍一下: ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...通过组合和调整这些概念,ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。它的语法简洁明了,易于学习和使用,同时也具有很高的灵活性和扩展性。...尽管不同的包或库的绘制风格不同,但它们的绘制过程是一致的,如下图所示: 先画出图的大致轮廓,再根据需求,添加更多的细节和细节调整,一张完美的图就出来了啊!...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧!
01 由于Java不支持多继承,而有可能某个类或对象要使用分别在几个类或对象里面的方法或属性,现有的单继承机制就不能满足要求。 与继承相比,接口有更高的灵活性,因为接口中没有任何实现代码。...当一个类实现了接口以后,该类要实现接口里面所有的方法和属性,并且接口里面的属性在默认状态下面都是public static,所有方法默认情况下是public.一个类可以实现多个接口。...02 写在后面 本文章将以“指导面试,智取Offer”为宗旨,为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍,成为面试官眼中的精英,朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”,坦然面对每个面试官的“拷问”,做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务,视之为翘首可及;退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务,视之为探囊取物。
目录 一、引入同级目录模块类 1、项目结构 2、引入规则 3、配置环境 二、引入不同级目录的模块类 1、项目结构 2、引入规则 3、案例代码 一、引入同级目录模块类 1、项目结构 2、引入规则 从SyncMysqlMongo...中引入MongoDBUtil.py和MySQLUtil.py中的两个类(这里的类名和文件名一致) 语法:form 文件名 import 类名 from MongoDBUtil import MongoDBUtil...pycharm中即使是包目录也不会默认当前目录在环境变量中 需要手动配置,右击目录 -> Mark Directory as -> Sources Root,配置之后编译器就不会提升报错了 二、引入不同级目录的模块类...1、项目结构 2、引入规则 ## 将上级目录加入python系统路径 sys.path.append(r'..') ## from 包名.文件名 import 类名 from MongoDB.MongoDBUtil...import MongoDBUtil 3、案例代码 #-*- encoding: utf-8 -*- import sys sys.path.append(r'..') from MongoDB.MongoDBUtil
对于网络电缆,正确的方法是使用术语“插入损耗”,指链路远端的信号强度损耗,包括电缆和通路上所有连接点(例如连接器和接头)引起的衰减,以及信号反射造成的信号损耗。...光纤与铜缆的插入损耗有哪些相同点 尽管有诸多不同因素影响铜缆和光纤的插入损耗,但无论哪种介质,过长的长度和连接不良都是两个重要原因。...如果链路未能通过插入损耗测试,就需要使用光时域反射计(OTDR)进行测试,也就是2级认证,观察具体连接点和电缆长度的损耗。...光纤与铜缆的插入损耗有哪些不同点 与铜缆相比,光纤的插入损耗非常低,所以被广泛用于较长距离和远程骨干网应用。...在铜缆布线中,衰减与线规的关系也非常大——23 AWG线缆的衰减比相同长度24 AWG (更细)线缆的衰减小。
今天有个朋友问我一个SQL问题,大体是一个update语句,看起来逻辑没有问题,但是执行的时候却总是报错。...语句和报错信息为: UPDATE payment_data rr SET rr.penalty_date = '2017-4-12' where rr.id = (SELECT min...)); ERROR 1093 (HY000): You can't specify target table 'rr' for update in FROM clause 对于这个问题,如果不想使用中间表...,还是有很大的差别,我们先在MySQL复现一下。...Oracle:无报错,可以正确解析和执行。
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个(或更多个)数组的键值,并返回交集数组,该数组包括了所有在被比较的数组(array1)中, 同时也在任何其他参数数组(array2...,并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是,本函数除了比较键值, 还比较键名。...// Array ( [a] = red [b] = green [c] = blue ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...// Array ( [d] = yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值 ,并返回差集。 <?...$result); // Array ( [d] = yellow ) 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子(交集和差集)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个(或更多个)数组的键值,并返回交集数组,该数组包括了所有在被比较的数组(array1)中, 同时也在任何其他参数数组(array2...,并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是,本函数除了比较键值, 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个(或更多个)数组的键名和键值 ,并返回差集。 <?...$result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子(交集和差集)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持
既然存储有两套不同的编码系统,在大脑不同的区域编码不同的信号信息。大家可以猜测一下,先天盲人怎么表征“彩虹”和“雨”?盲人什么都看不见,但雨还是能感受到的,比如湿度、触觉等等,但是看不见彩虹。...这时候的大脑活动其实也不是噪音,而是有很多内在规律。我们把不同脑区之间的连接强度提取出来,构成一个由点和边组成的图,就得到了大脑不同脑区之间的连接方式。...前面发现的提取颜色知识时的两种编码脑区正好就分布在绿色子网络和红色子网络里。所以总体来说,这两个系统在全脑水平上呈现出两个不同类型的网络模块,分别进行语言符号获得知识的编码和感觉获得知识的编码。...所以,我们可以理解,对于沙发、锤子等物体,盲人和正常人的视觉组织方式是很相似的,这是因为他们有可能在视觉和运动信号对应上是比较透明的。盲人虽然没有视觉,但是以同样的方式使用这些物体。...按照特定感觉信息所编码的知识体系,不仅仅是感觉信号本身,还要考虑到不同系统之间的对应关系。所以,人脑的感觉知识编码和仅对标签分类进行训练的深度学习是非常不同的。 ?
福哥答案2020-10-22: 简单回答: 相同点:都是多个单元操作。 不同点:LongAdder相加,LongAccumulator自定义计算规则。...中级回答: 相同点: LongAddr与LongAccumulator类都是使用非阻塞算法CAS实现的,这相比于使用锁实现原子性操作在性能上有很大的提高。...不同点: 1.LongAccumulator相比于LongAddr不同之处在于调用casBase时,LongAccumulator使用 r = function.applyAsLong(b = base..., x)来计算,LongAddr使用casBase(b = base, b + x)来计算。...2.通过LongAccumulator和LongAddr的longAccumulate()方法可知:当fn为null时就使用v+x加法运算,这时候就等价于LongAddr,当fn不为null时,则使用传递的
索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做?...分别指定为x轴和y轴)指定绘图属性,但如果列名字是一个R对象呢?...library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下:就需要使用sym和!!了,都来源于rlang包。...兜兜转转,2步转换把想传的值传进去了。 # 注意sym和!!...的使用 # ggplot_points <- function(data, xvariable, yvariable){ xvariable_en <- sym(xvariable) yvariable_en
循环取出数据 1、for循环一个A数组; 2、使用array_search判断元素是否存在B数组中; 3、存在后unset A和B中的该元素; 4、将该相同元素添加到sameArr数组中 具体代码:...2.2、方案二:利用PHP内置函数array_diff和array_intersect 同样也可以使用array_diff分割,获取在A中而不在B中的元素或者在B中而不在A中的元素,但是无法获取相同元素...,要获取相同元素的话,需要使用。...函数大小在千数级别时两者的效率是差不多的代码如下: 使用array_search和for循环执行 <?...可以看出大数组情况下最好使用PHP的内置函数,尽量减少for的循环调用。
一直对正片和负片的概念比较模糊,今天研究了一下, 记录在此做个总结。...图1 正片和负片的区别(左正片,右负片) 当你使用Allegro画了1个PCB,有的层设置成了正片,有的层设置成了负片,Gerber交给PCB板厂后,因为有正片有负片,所以板厂会使用两个不同的制作工艺。...总之,无论是正片还是负片,用户需要的线路部分在PCB板厂的不同工艺下都留了下来,因此效果相同。...使用负片的风险在于若Thermal Relief(热风焊盘)和Anti Pad(隔离盘)设置不对,可能导致短路,但使用正片也并非百利无害。...图2 某过孔的Regular Pad、Thermal Relief和Anti Pad界面
三、Random类使用说明 1、带种子与不带种子的区别Random类使用的根本是策略分带种子和不带种子的Random的实例。 通俗说,两者的区别是:带种子的,每次运行生成的结果都是一样的。 ...,两个打印结果相同,因为他们种子相同,再运行一次,结果还是一样的,这就是带种子随机数的特性。 ...如果2个Random对象使用相同的种子(比如都是100),并且以相同的顺序调用相同的函数,那它们返回值完全相同。...相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说,两个种子数相同的Random对象,第一次生成的随机数字完全相同,第二次生成的随机数字也完全相同。...设置完种子数以后的Random对象和相同种子数使用new关键字创建出的Random对象相同。
void setSeed(long seed) 使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。 ...三、Random类使用说明 1、带种子与不带种子的区别Random类使用的根本是策略分带种子和不带种子的Random的实例。 ...,两个打印结果相同,因为他们种子相同,再运行一次,结果还是一样的,这就是带种子随机数的特性。 ...2、Random类对象有是否带种子之分,带种子的只要种子相同,多次运行,生成随机数的结果总是那样。 3、带种子随机数的带种子的对象创建方式有两种,效果一样。但是带种子的随机数用处似乎不大。 ...如果2个Random对象使用相同的种子(比如都是100),并且以相同的顺序调用相同的函数,那它们返回值完全相同。
此类产生的是一组伪随机数流,通过使用 48 位的种子,利用线性同余公式产生。在Java中,随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则: 种子不同,产生不同的随机数。...种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。...两种方式设置种子: Random r= new Random(long seed); 或者 Random r= new Random();r.setSeed(1);即种子为1。...注意这个值是距离某一个固定时间点的纳秒数,不同的操作系统和硬件有不同的固定时间点,也就是说不同的操作系统其纳秒值是不同的,而同一个操作系统不同时间纳秒值也会不同,随机数自然也就不同了。...这个版本的UUID保证了:相同名字空间中不同名字生成的UUID的唯一性;不同名字空间中的UUID的唯一性;相同名字空间中相同名字的UUID重复生成是相同的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云