基本上,我想要我的代码生成两个随机数,然后它们相等。它的工作方式,它应该如何,当我进入,但不是正常的,我不能为我的生活弄清楚为什么!当我正常运行它时,这两个数字总是相同的,但是当我进入程序时,它们是不同的。我希望他们都是随机的。如果这有帮助的话,我正在使用2015。提前谢谢你!
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
DiceRoll DR = new DiceRoll();
DR.SecondRolledDice();
}
}
public int RolledDice(
我正在C上用openMP学习并行处理。
我用几种不同的方法制作了固定种子值的简单随机数测试仪来测试相同的随机数序列。
这是rng测试器的一部分,它不使用并行处理。
//1. Single thread
//set seed value
init_genrand(2020);
int fk[33] = {0};
for(int i=0;i<31250;i++){
int x = genrand_int32();
int count = 0;
for(int j=0;j<33;j++){
if(x & 1) coun
所以我有个有趣的问题。下面有一个函数的代码片段,它接受两个整数并返回两个整数(x坐标)。我在一个循环中为它生成5个对象。在Mac上,它返回两个不同于其他随机数的随机数。在一台电脑上,它总是返回两个确切的数字,即使我每次播种它。有什么想法吗?
local randomSeed = 60
randomCoord = function(bufferX,bufferY)
-- randomCoord
-- int, int - get a buffer from the edge
-- returns two random coordinates that are withi
如果我有两个类,每个类都以一个伪随机数生成器( PRNG )作为依赖项,并且将相同的PRNG实例传递给这两个类,那么这是否损害了PRNG算法?例如,在下面的代码中,由于每个类共享相同的生成器,所以在while循环中,每个类都使用相同序列的每个其他随机数。对于每个类来说,获取一个单独的实例更合适还是重要?
Random rand = new Random();
RandomBool randBool = new RandomBool(rand);
RandomFirstName randFirstName = new RandomBool(rand);
while(<condition&
我有两个不同的实现随机函数:
第1版:
public double myRnd()
{
Random rnd = new Random();
return rnd.NextDouble();
}
//-- Generate Random Number for Delaer
double DealersCard = myRnd();
//-- Generate Players 4 Random Numb
我遵循了这个例子:
在R上运行此命令时:
sharkFit <- SharkRFTrain(X, Y, nTrees = 100)
我得到:
Error in SharkRFTrain(X, Y, nTrees = 100) :
Should not call this. Fix the random numbers generator if you need this. 478
此异常是从"cpp“行引发的:
trainer.train(model, trainData);
我怀疑原因写在这里:
替换了随机数生成器,因为R包必须使用R中的随机生成器,而不是C/C++
可能重复:
我做了一个简单的例程,生成一个随机数。
private int randomNumber()
{
Random random = new Random();
int randomNum = random.Next(0, 100);
Response.Write(randomNum);
return randomNum;
}
在我的page_load中,我用相同的方式将其称为两个不同的阶段:
// A/B Test
if (randomNumber() <= 50)
{
...
但我发现,这两个数字总是一样的。有什么想法吗?
我使用tensorflow tf.keras.metrics.MeanSquaredError()度量来计算两个numpy数组之间的均方误差。但是每次调用mse()都会给出不同的结果。
a = np.random.random(size=(100,2000))
b = np.random.random(size=(100,2000))
for i in range(100):
v = mse(a, b).numpy()
plt.scatter(i,v)
print(v)
我以前定义过mse = tf.keras.metrics.MeanSquaredError()的地
如果我想在R中生成多个随机变量,都使用相同的种子,那么每次都要设置种子吗?例如,我是否应该写:
set.seed(123456)
x = runif(1000,0,1)
set.seed(123456)
e = rnorm(1000,0,1)
set.seed(123456)
y = 4 + 0.3*x + e
还是只设置一次种子并定义所有变量?
Random类有两个构造函数
public Random()
public Random(long seed)
第二个构造函数的描述按照声明为
使用单个长种子创建新的随机数生成器。种子是由方法next(int)维护的伪随机数生成器内部状态的初始值。
我没有完全理解它。我没有找到任何文章/书,清楚地解释了为什么、when和如何使用。
有谁能解释一下吗?
import statistics as stat
from statistics import mean
from random import seed, choice
from math import hypot
import random
from turtle import *
import statistics
from statistics import stdev
seed(20190101)
def random_walk(n):
x = 0
y = 0
for i in range(n):
step = random.choice(
设想情况:
Suppose two clients A and B are connected over some network.
A and B are playing a strategy game.
Both A and B have all the information of the current state of the game and
both know all circumstances when the game is won, lost or drawn.
Both players are making a move at the same time and in
我试图使用VB.net使用随机类生成一组10个随机数。
For i As Integer = 0 To 10
Console.WriteLine("Random {0}: {1}", i, (New Random).Next(1, 100))
Next
此代码迭代10次,每次使用一个随机类的新实例生成介于1到100之间的整数,并将其输出到控制台。
然而,结果绝对不是随机的:
值得注意的是,每次运行子例程时,数字34都会更改。
为什么会这样呢?是因为我在每次迭代中创建一个随机类的新实例吗?如果是这样的话,为何会造成问题呢?
嗨,我发现了这段JS代码,它生成0或1:我不明白管道(ORing)在这里是怎么回事?
var randomNum = ((Math.random () * 2 | 0) + 1) - 1; // random number between 0 and 1
我找到了另一种方法
Math.floor(Math.random()*2)
实现了同样的目标。哪一种更好?